Tesis Tarjeta De Credito

Proyecto de Tesis

Cr´
edito al Consumo:
La Estad´ıstica aplicada a un problema de
Riesgo Crediticio

Alumna:
Soraida Nieto Murillo

Asesores:
Dra. Blanca R. P´erez Salvador
Act. Fernando Soriano Flores

18 de mayo de 2010

´Indice general
Introducci´
on

1

1. Tarjetas de Cr´
edito
1.1. Cr´editos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.1.1. Tipos de cr´editos . . . . . . . . . . . . .1.2. Tarjetas de cr´edito . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2.1. Funcionamiento de las tarjetas de cr´edito
1.2.2. Clasificaci´on de las tarjetas de cr´edito . .
1.3. Cr´edito al consumo . . . . . . . . . . . . . . . .
1.3.1. Ciclo de riesgo . . . . . . . . . . . . . .
1.4. Estatus de los clientes en los pagos . . . . . . .
1.4.1. Posibles condiciones de un cliente . . . .
1.4.2. Definici´on debuenos y malos clientes . .
1.5. Estados de los clientes . . . . . . . . . . . . . .
2. Herramientas de Estad´ıstica y Probabilidad
2.1. Cadenas de Markov: matrices de transici´on . . .
2.1.1. Cadenas de Markov . . . . . . . . . . . .
2.1.2. Matrices de transici´on . . . . . . . . . .
2.1.3. Probabilidades de transici´on en n pasos .
2.1.4. Estados absorbentes . . . . . . . . . . .
2.2. Regresi´onlog´ıstica . . . . . . . . . . . . . . . .
2.2.1. El modelo de regresi´on log´ıstica . . . . .
2.2.2. Estimaci´on del modelo logit usando MV
2.3. Pruebas estad´ısticas al modelo logito . . . . . .
2.3.1. Deviance . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2.3.2. Estad´ıstico de Wald . . . . . . . . . . . .
2.3.3. Estad´ıstico R2 . . . . . . . . . . . . . . .
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´INDICE GENERAL

ii
2.3.4. Residuos de Pearson . . . . . . . . .
2.3.5. Criterios para elegir el mejor modelo
2.3.6. Validaci´on del m´etodo de clasificaci´on
2.4. Prueba de diferencias de dos poblaciones . .
2.4.1. ´Indice de Gini . . . . . . . . .. . . .
2.4.2. Divergencia . . . . . . . . . . . . . .
2.4.3. Test de Kolmogorov-Smirnov . . . .

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3. Credit Scoring
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3.1. ¿Qu´e es el credit scoring? . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . 47
3.1.1. Tipos de score . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.1.2. Tipos de modelos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.2. La scorecard . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.3. Determinaci´on de clientes buenos y malos . . . . . . . . . . . . . . 52
3.3.1. ¿Qu´e es un cliente bueno y un cliente malo? . . . . . . .. . 52
3.3.2. Ventana de muestreo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.3.3. Proceso para determinar a los clientes buenos y a los clientes
malos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.4. Obtenci´on de la funci´on de clasificaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.4.1. Definici´on de par´ametros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.4.2. Pesos deEvidencia, WOE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.4.3. Pruebas sobre la clasificaci´on de atributos . . . . . . . . . . 61
3.4.4. El modelo log´ıstico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.4.5. Construcci´on de la Scorecard . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.5. Determinaci´on del punto de corte o Cut Off . . . . . . . . . . . . . 66
4. Una Aplicaci´
on del Credit...