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In this paper, we explore the impact of the COVID-19 pandemic on the credit risk of large European companies. We selected corporations belonged to the EuroStoxx 50 Index and whose CDS (Credit Default Swap) may be found in the iTraxx Europe Index. Then we applied the methodology of event studies to our database of companies, chosen as the event, the day of the declaration of pandemic by the WHO. The results indicate that the significance levels of the CAR (Cummulative Abnormal Default) show that the impact on the credit risk of the companies, as measured by the change in the spread of CDS, is important and depending on the sector in which the corporation is included. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Esta revisión analiza una selección de artículos científicos sobre la implantación de sistemas de evaluación del riesgo de crédito para identificar las soluciones existentes, las más acertadas y las limitaciones y problemas en su desarrollo. Se adoptó la declaración PRISMA del siguiente modo: se formularon las preguntas de investigación, se definieron los criterios de inclusión, se seleccionaron las palabras clave y se diseñó la cadena de búsqueda. Por último, se calcularon varios estadísticos descriptivos de los artículos seleccionados. En los estudios seleccionados se identificaron 31 soluciones, entre métodos, modelos y algoritmos. Algunos de los modelos más utilizados se basan en técnicas de Inteligencia Artificial (IA), especialmente Redes Neuronales y Bosques Aleatorios. Se concluyó que las Redes Neuronales son las soluciones más eficientes, con precisiones medias superiores al 90 %, pero su desarrollo puede tener limitaciones. Estas soluciones deben implementarse teniendo en cuenta el contexto en el que se van a emplear.

We empirically analyze the LendingClub dataset, the pioneer of the peer-to-peer digital lending market. We aim to contextualize the business model through its database and the variables involved in the risk profile of the participants. We consider four different periods to capture economic cycles and their impact on the credit profile of borrowers. We implement K-Means Clustering Analysis to analytically define a segmentation pattern for participants based on the interest rate of the loans and the FICO (Fair Isaac Company) score. The clusters are constant throughout the periods studied and allow to detect average income levels, issued loans destination and borrower geographic origin according to risk profile. Few studies contemplate all the information available for the LendingClub operation (2007-2020Q3), therefore, this study illustrates how this business model has transitioned to maturity. This work achieves two objectives: to demonstrate the evolution of clients and the platform over time in terms of the risk profiles of participating borrowers, and to highlight the use of K-Means Clustering as an appropriate tool for profiling against to other analytical alternatives. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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En el presente artículo científico se abordará el tema de los costos económicos que asume un país al incumplir con el servicio de la deuda pública, específicamente la deuda pública externa. Los principales costos, en los cuáles existe consenso en la literatura, son los siguientes: en el crecimiento de la economía; en la reputación del soberano, lo que generalmente implica una disminución significativa en sus calificativos crediticios internacionales y un aumento de sus costos de financiamiento medido por el spread de crédito soberano; en el comercio internacional se asocian con la mayor dificultad que tienen las empresas del país de acceder al crédito bancario internacional para sus operaciones comerciales; finalmente, si consideramos el impacto sobre los tenedores de la deuda pública interna de un evento de default soberano, cuyo agente económico clave es el sistema financiero, entonces la posibilidad de una crisis bancaria o de una crisis crediticia debe ser considerada como un caso especial digno de consideración. Cada uno de estos costos es evaluado con un estudio representativo de la literatura empírica, y complementado con otros estudios, presentando sus resultados. El artículo finaliza con las principales conclusiones extraídas de los estudios bajo revisión, con una apreciación personal y con las referencias bilbiográficas.

Problemática: el artículo trata de los riesgos financieros que afrontan las mipymes que desarrollan actividades comerciales en la ciudad de Villavicencio, en el departamento del Meta. El horizonte temporal de análisis es el de los años 2017-2019. Objetivos: analizar las condiciones en que las mipymes están enfrentando los posibles riesgos financieros derivados de su operación comercial. Realizar una revisión de bases de datos relacionadas con la actividad comercial de las mipymes objeto de estudio, determinar sus condiciones de operación, así como su relación con los posibles riesgos financieros, y determinar relaciones entre los riesgos de mercado, liquidez, crédito y operación, en el período de análisis. Materiales y métodos: la investigación es de tipo descriptiva y exploratoria. Su enfoque es cuantitativo. El estudio se basa, en primer lugar, en el análisis de fuentes secundarias con base en los datos de las cámaras de comercio; en segundo lugar, en la aplicación de una encuesta con 19 ítems a una muestra aleatoria de 31 mipymes en la ciudad de Villavicencio. Resultados y discusión: en el período de análisis, las condiciones económicas de las mipymes encuestadas presentan una situación de equilibrio de mercado, la cual les permitió contar con la liquidez necesaria para un manejo adecuado de sus fuentes de autofinanciamiento y crédito externo en pro del desarrollo de sus operaciones comerciales. Conclusiones: los riesgos de mercado (relación de clientes y proveedores) representan la posible aparición de riesgos de liquidez (mora en cobros a clientes y morosidad en pagos a proveedores), que conduce o no a enfrentar riesgos de crédito (accesos a endeudamiento externo). De este mecanismo secuencia depende la aparición de riesgos de operación para las mipymes de actividad comercial en Villavicencio. Contribución: la investigación se direccionó hacia el mejoramiento continuo y la perdurabilidad de las micro, pequeñas y medianas empresas, fundamentalmente las inscritas en actividades comerciales a nivel de las operaciones en ciudades de características de mercados similares a Villavicencio.

Objetivo: Identificar las principales investigaciones sobre información contable y riesgo financiero en la base de datos SCOPUS y realizar un análisis de las características de las publicaciones, así como del contenido de estas. Método: Consiste en hacer una revisión sistemática de la literatura de los últimos cinco años siguiendo criterios de inclusión y exclusión con el uso de operadores boléanos para mejor proceder. Resultados: Se identificaron 22 artículos, ninguno de ellos con estudios en Sudamérica y dos de los artículos tienen más del 50% de las citas. Sobre el contenido, todas contienen la información contable como una variable y en la variable de riesgo financiero no se encuentran directamente, aunque, en forma indirecta prácticamente se cubren todas las subclasificaciones de riesgo financiero. Otro tema que también se halló es que hay conceptos nuevos, para nosotros, como son el OPM3 y CFEBIT vinculándolos con la información contable y el riesgo financiero. También se plantea un concepto que consideramos novedoso sobre el objeto de estudio de la contabilidad fortaleciendo el concepto de información contable pero con un mayor alcance llegando incluso a la información de las personas naturales. Conclusiones: El riesgo operativo es el concepto de riesgo financiero más relacionado con la información contable, no hay investigaciones en el ámbito peruano por lo que se recomiendan ver la posibilidad de adaptar las investigaciones encontradas para la presente investigación a la realidad de las empresas peruanas. Finalmente se dejan algunas recomendaciones de temas que consideramos interesantes a ser investigados.

Credit score models quantify the risks in credit operations, customer segmentation, and approve or reject requests to credit customers. These models provide the necessary information to calculate the probabilities of default of any customer through the application of parametric or non-parametric techniques. This work identifies which model (Logit, Probit, Neural Networks, or Linear Support-Vector Machine (L-SVM)) may be more appropriate to measure the credit risk of individuals in a Family Benefit Fund located in Colombia. The results show Linear Support Vector Machine produces better performance, but Probit - Stepwise models are equally useful and they have the advantage of being interpreting the calibrated parameters. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

The micro-business sector in the country, especially the increase in neighborhood stores due to the economic situation of the country and that this type of business has become a strategy for generating cash for people, in addition to the economic transformation that the municipality has undergone. of Circassia, Quindío in recent years, "Analysis of financial risks in stores in the urban sector of the municipality of Circassia during the period 2015-2020", which aims, through a survey of stores in the municipality, to identify and classify risks to which they are exposed to later qualify them in a risk matrix and finally determine an administrative tool that allows stores to mitigate the risks exposed. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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This article presents an analysis of the possible relationship between the spreads of sovereign bonds and the premia of credit default swaps (CDS) to determine whether they are useful tools for the measurement of the sovereign risk either separately or by taking into account the joint evolution of their values. The data refer to ten countries in the Eurozone along 2008–2016. By applying the causality Granger test for these variables, after six different ways of proxy, CDS premia are found to be the cause of the risk spreads in certain cases, although a bidirectional relationship is predominant in many other cases. So the CDS market contains clear and highly useful information on the sovereign risk. || Este artículo presenta un análisis de la posible relación existente entre los diferenciales de los bonos soberanos y las primas de las permutas financieras de riesgo de impago (CDS, Credit Default Swap), con el objeto de determinar si son herramientas útiles para la medida del riesgo soberano de forma separada o teniendo en cuenta ambas variables. Se toman datos de 10 países de la Eurozona para el periodo 2008-2016. Aplicando el test de causalidad de Granger para esas variables, después de utilizar seis formas distintas de comparación de diferenciales, se concluye que la prima del CDS causa el diferencial de riesgo de crédito en suficientes ocasiones, aunque predomina una relación bidireccional. Así que el mercado de CDS contiene información clara y útil para la evolución del riesgo soberano.

Este trabajo tiene como objetivo estimar las probabilidades de incumplimiento en proyectos de infraestructura. Para ello, se analiza la exposición que tienen los prestamistas frente a un estado de incumplimiento. Esta aplicación se realiza al asumir dinámica propia del ratio de cobertura del servicio de la deuda (DSCR) y el perfil de pago determinado por el flujo de efectivo disponible del proyecto, donde estos se modelan estocásticamente siguiendo los mismos supuestos de la teoría de valoración de opciones desarrollado por Black y Scholes (1973) y Merton (1973). De esta forma, mediante la adaptación de modelos estructurales desarrollados para activos ilíquidos, como extensión de los modelos de riesgo de crédito de Merton (1974) y KMV de Moody’s, se analizan los componentes de probabilidad, exposición y pérdidas de los prestamistas en escenarios de incumplimiento. || The purpose of this paper is to estimate the default probabilities in infrastructure projects. For that, we analyze the exposure of the lenders to a state of default. This application is made by assuming the debt service coverage ratio (DSCR) dynamic itself and the payment profile determined by the available cash flow of the project, where these are stochastically modeled following the same assumptions of the valuation theory of options developed by Black and Scholes (1973) and Merton (1973). In this way, through the adaptation of structural models developed for illiquid assets, as an extension of the credit risk models of Merton (1974) and KMV of Moody's, the probability, exposure and loss components of the lenders are analyzed in scenarios of default.

The micro and small business in Peru has been in constant development for 40 years, since then the Municipal Savings and Credit Banks (CMAC) appeared, which have administrative, financial, and economic autonomy and participate in the decentralization of the financial services; However, the growth of the loan portfolio is accompanied by high delinquency indicators related to the credit risk of these institutions. The objective of this work is to analyze whether the over-indebtedness of clients, measured as the balance and number of financial entities that the debtor has, is a variable that has a positive and direct relationship to credit risk, leading to the establishment of higher provisions that negatively affect in the income statements of this group of institutions. This research has a quantitative and correlational approach, where the data collected from 48 months, (2016-2019), were processed using the statistical methodology CRISP-DM, where the direct relationship of the over-indebtedness with the credit risk of the CMAC. The relevance of this research is aimed at making strategic decisions that allow better control of the payment behavior of your credit operations and this is reflected in better economic results. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

El artículo desarrolla el modelo de estimación de pérdida esperada como soporte al Sistema de Administración del Riesgo de Crédito para una entidad de economía solidaria. Describe la construcción de un modelo de regresión logística para la estimación de la probabilidad de incumplimiento de sus asociados y valora el desempeño del modelo desde el poder de discriminación entre cumplidos e incumplidos mediante el método Hold Out repetido. Definido el modelo y estimada la probabilidad de incumplimiento de los asociados, se determina la tasa de recuperación de acuerdo con el tipo de garantía que presente cada crédito, permitiendo así estimar la pérdida esperada y las provisiones de cartera necesarias para la entidad. The article develops an estimation model for expected loss as support to the Credit Risk Management System for a corporation of social economy. it describes the setting of a logistic binary regression model to estimate the probability the non-compliance of its affiliates and, it evaluates the model’s capacity to discriminate between compliance and non-compliance using the Hold Out recurrent method. Once the model is fixed and the probability is estimated, the recovery rate is determinate according to the guarantee offer by each credit. so, is possible the estimation of expected loss as well as the portfolio provisions required by each fund.

In this paper, we establish a comparison between one of the most traded financial derivatives in the markets, the so-called catastrophe bonds (abbreviated as cat bonds) and the corporate bonds. In the first section, we start from a brief definition as well as some basic concepts. In section two, we will enumerate the type of investors to whom these products might interesting and how to price them. Afterwards, in section three we move onto the analysis of the trading rule proposed, that is, the comparison with Corporate bonds, our benchmark, in terms of expected returns. In sections four and five, we will point out some key issues on how the credit risk associated to these products can be reduced and, finally, in the last section, we will conclude with some discussions and remark the state-of-the-art research on this field. || En este artículo establecemos una comparación entre uno de los derivados financieros más negociados en los mercados, los llamados bonos catástrofe (abreviados como bonos CAT) y los bonos corporativos. En la primera sección comenzamos con una breve definición y algunos conceptos básicos. En la sección dos, enumeraremos el tipo de inversores para quienes estos productos pueden ser interesantes y cómo se podría fijar el precio. Posteriormente, en la sección tres, pasamos al análisis de la regla de negociación propuesta, es decir, la comparación con los bonos corporativos, nuestro punto de referencia, en términos de rentabilidad esperada. En las secciones cuatro y cinco señalaremos, respectivamente, algunas cuestiones clave sobre cómo se puede reducir el riesgo de crédito asociado a estos productos y, finalmente, en la última sección, concluiremos con algunas discusiones y comentaremos las investigaciones más recientes sobre este tema.

Ante un hipotético, pero cada vez más real, caso de riesgo de impago de una hipoteca o ante una caída en los tipos de interés, un asunto importante que se plantea el prestatario es el de la posibilidad de minimizar ese riesgo mediante la selección de la mejor opción de refinanciación. En el presente trabajo se presenta un modelo de refinanciación de hipotecas desarrollando un método de programación puramente cuantitativa, con una simulación basada en un algoritmo creado especialmente para este caso y que puede ser útil para deudores hipotecarios. Así, se comienza explicando la base teórica sobre la que se asienta la investigación, para pasar a desarrollar el problema, continuando con su implantación. Finalmente, se analizan los resultados y se comentan las conclusiones más relevantes. || Facing an hypothetical, but increasingly, case of default risk on a mortgage or a fall in interest rates, an important issue raised by the borrower is the possibility of minimizing that risk by selecting the best refinancing option. In this paper, a mortgage refinancing model is presented, developing a purely quantitative programming method with a simulation based on an algorithm created especially for this case and that can be useful for mortgage debtors. Thus, we begin by explaining the theoretical basis on which the research is based, to proceed to develop the problem, continuing with its implementation. Finally, the results are analyzed and the most relevant conclusions are commented.

La micro y la pequeña empresa en Perú se encuentra en constante desarrollo desde hace cuarenta años. Desde entonces, aparecieron las cajas municipales de ahorro y crédito (CMAC), que tienen autonomía administrativa, financiera y económica, y participan de la descentralización de los servicios financieros. Sin embargo, el crecimiento de la cartera de colocaciones viene acompañado de elevados indicadores de morosidad relacionados al riesgo de crédito de estas instituciones. El objetivo del presente trabajo es analizar si el sobreendeudamiento de clientes, medido como el saldo y número de entidades financieras que tiene el deudor, es una variable que tiene una relación positiva y directa al riesgo de crédito, lo que lleva a constituir mayores provisiones que inciden negativamente en los estados de los resultados de este grupo de instituciones. Esta investigación es de enfoque cuantitativo y correlacional. Los datos recolectados de 48 meses (2016-2019) fueron procesados utilizando la metodología estadística CRISP-DM. Como resultado, se determinó la relación directa del sobreendeudamiento con el riesgo de crédito de las CMAC. La relevancia de esta investigación está dirigida a tomar decisiones estratégicas que permitan tener un mejor control del comportamiento de pago de sus operaciones de crédito y que esto se vea reflejado en mejores resultados económicos.

Los impagos de particulares fueron una de las causas de la última crisis financiera dando lugar a una necesidad de comprender todo lo relacionado con el riesgo de crédito de los prestatarios personales. La pérdida esperada del crédito generalmente se descompone en probabilidad de incumplimiento, severidad y exposición de incumplimiento (EAD), siendo este último factor el menos investigado. Este trabajo pretende identificar los determinantes de EAD en el sector cooperativo financiero canadiense que ha mostrado una gran capacidad de resistencia durante la crisis. Utilizando una muestra de más de 11000 casos de incumplimiento ocurridos entre 2003 y 2008 en líneas de crédito a personas físicas, los resultados muestran los factores significativos que explican más del 50% de la varianza de EAD: la edad del prestatario, el límite de exposición, el monto retirado, la tasa de interés aplicada en la línea de crédito y el comportamiento de utilización. Además, la relación de EAD con los factores macroeconómicos nos confirma su prociclicidad. En resumen, la investigación aborda el análisis de la EAD sobre créditos a personas físicas poco analizado en la literatura. La mejor comprensión de EAD permite una mejor modelización del riesgo, así como una mejor gestión de crédito y, potencialmente, mejorar la estabilidad financiera.

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Se analiza cómo los Credit Default Swaps (CDS) están relacionados con el riesgo soberano en Brasil, Chile, Colombia y México, durante el período 2010-2019. Se estiman modelos de correlación condicional dinámica (DCC) y pruebas de causalidad de Granger. Se encuentra una tendencia general decreciente en las correlaciones de los últimos años de la muestra, lo cual puede ser explicado por una mejoría en la calificación de deuda soberana y una caída en riesgo de inversión en Colombia, Chile y Brasil. Además, los resultados empíricos evidencian que los CDS tienen influencia en el comportamiento de los bonos de deuda pública.

El objetivo del trabajo es describir la evolución de las políticas públicas para financiamiento bancario del agro en Venezuela; y el comportamiento del riesgo crediticio agrícola de la banca en el período 1995-2014. La investigación es cuantitativa, documental y, principalmente, descriptiva; pero, incluye elementos de aproximación a la relación entre dichas variables. Los datos se obtuvieron mediante revisión de textos legales e informes de entes públicos y privados del país. Los valores de las variables crediticias de la cartera agrícola constituyen agregados nacionales del sector financiero. Su análisis se apoyó en cuadros comparativos y series de tiempo, tratadas mediante estadística descriptiva y coeficientes de correlación. Dichos coeficientes permitieron aproximarse a la relación entre políticas de financiamiento agrícola y riesgo crediticio. En el mismo sentido, se utilizó metodología stress testing, para visualizar escenarios de riesgo asociados a dichas políticas. Entre 1995 y 2014 la fijación de la cartera obligatoria agrícola y las tasas de interés de la misma tiende a concentrarse en manos del Estado; a partir del 2005, se profundizan y especifican las políticas con créditos por rubros y meses de siembra. En el período estudiado ocurre un incremento en los porcentajes de cartera agrícola, con disminución de tasas de interés nominales y reales. Éstas se correlacionan negativamente con la cartera agrícola total y positivamente con el índice de morosidad. Se identificaron 3 escenarios de riesgo que coincidieron con modificaciones en la política de financiamiento. Estos resultados constituyen indicios de vinculación entre riesgo de crédito y política de financiamiento agrícola.

La crisis financiera mundial, iniciada en 2007, ha marcado un antes y un después en la administración de riesgos contemporánea, no desde el punto de vista del desarrollo de la administración de riesgos, sino desde la necesidad de aplicar lo desarrollado y utilizarlo oportunamente, tanto por parte de las instituciones financieras como por los reguladores y el Estado. De acuerdo con Dionne (2013), el estudio de la administración de riesgos se ha desarrollado desde la finalización de la Segunda Guerra Mundial, por lo que ha tenido más de 50 años para evolucionar con relación a técnicas cuantitativas y científicas. Este artículo propone el uso de paneles dinámicos para la cuantificación agregada del riesgo de crédito, utilizando la metodología de Macro Credit Scoring; se construye un modelo econométrico para medir el riesgo de crédito de un sistema bancario en función del crecimiento económico y del perfil financiero de los bancos (que refleja su perfil de riesgo). Para la metodología se utilizó lo propuesto por Arellano-Bond para controlar la endogeneidad entre el riesgo de crédito y el crecimiento económico; se estima la medida de pérdida esperada como producto final. Se determinó que la cobertura por riesgo de crédito es adecuada en Bolivia y se demuestra la aplicabilidad de la metodología propuesta.

Este trabajo presenta una aplicación de la teoría de cópulas a un portafolio de crédito de consumo ecuatoriano. Para la aplicación primero se estimaron las distribuciones marginales de la tasa de incumplimiento y del monto de exposición con base en la información histórica; luego, se construyeron cópulas y se aplicó el Teorema de Sklar a través de modelos de distribuciones multivariadas de cópulas (MVDC). Posteriormente, conociendo la estructura de dependencia, se estimó la pérdida total de la cartera, máxima pérdida, Credit VaR y Expected Shortfall (ES). Considerando un nivel de confianza de 99,5 %, en condiciones normales de mercado en un mes, la máxima pérdida que puede presentar el portafolio es de USD 18,65 millones (Credit VaR). De modificarse algún factor yempeorarse las condiciones de mercado, una vez superada la máxima pérdida, la pérdida esperada luego del Credit VaR, es decir el ES, puede alcanzar un valor de USD 21,49 millones (15,22 % más que el Credit VaR). Finalmente, al comparar las estimaciones de los MVDC con la metodología del organismo de control ecuatoriano, se demostró que esta última subestima la pérdida esperada, indicadores de riesgo y eventos de pérdida extrema. Al no predecir los eventos extremos, se subestiman las pérdidas potenciales y aumenta el nivel del riesgo.

Se presenta una interesante aplicación de aprendizaje de máquina en la originación de créditos en microfinanzas. El objetivo de microfinanzas son las personas que no pueden construir un historial crediticio y, en consecuencia, no pueden acceder a préstamos de bancos u otras instituciones financieras. Usamos datos de una compañía microfinanciera mexicana que opera en varias regiones del país. De igual modo, se pretende guiar a prestamistas intermediarios para escoger sus clientes y alcanzar un menor riesgo de crédito. Usamos varios modelos estadísticos como análisis de componentes principales, análisis de grupos y árboles de regresión. Obtenemos, como resultado, una serie de recomendaciones basadas en las características de los clientes.

This article presents an exciting application of machine learning for loan origination in microfinance. Microfinance targets people who cannot build a credit history and therefore cannot access loans from banks or other financial institutions. We use data from a Mexican microfinance company that operates in several regions throughout the country. The objective is to guide intermediate lenders to choose their clients and achieve a lowerr credit default risk. We use several statistical models such as principal component analysis, clustering analysis and a regression tree. We obtain, as a result, a series of recommendations based on the characteristics of the clients. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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The financial system is one of the main elements for the development of a country's economy, but an inappropriate liquidity management can make this system collapse, that is, they can disappear from the market, leaving many of its partners bankrupt. for the loss of your savings. Savings and credit cooperatives are small entities but they fulfill a similar function as large banks. The objective of this article is to analyze the Ecuadorian financial system, but within the context of savings and credit cooperatives that are small institutions that provide services to clients, for this study institutions from segment 4 and 5 will be used (data from about 150 cooperatives by segment). For the study, data collected and provided by the control body of the popular and solidarity financial system will be used. In conclusion, it seeks to demonstrate the impact suffered by the liquidity of cooperatives when it is affected by high delinquency in the loan portfolio. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

El perfilamiento de riesgo de crédito es un tema relevante para las entidades financieras, toda vez que identifica los factores generadores de riesgo de crédito (edad, género, capacidad de pago), además de contribuir en la implementación de Sistemas de Administración de Riesgo SARC. En ese sentido, este estudio estima el perfil de riesgos de los asociados (buenos y malos) de una cooperativa de ahorro y crédito en la ciudad de Villavicencio, que acceden a créditos en la modalidad de consumo, para lo cual se utiliza un modelo logit, que luego de ser aplicado arrojo como resultado que los asociados a la misma, presentan como factores generadores de riesgo, el ser hombres, la corta edad, bajos ingresos, ser soltero, poca antigüedad como asociado, no tener personas a cargo, encontrarse empleado en empresas privadas, tener créditos con montos altos, al igual que su respectivo plazo.

La Superintendencia de Economía Solidaria está redireccionando su esquema de supervisión de cumplimiento a un sistema de supervisión de riesgos, por lo que se han realizado cambios con el objetivo de acercar las entidades a esta nueva forma de vigilancia. Bajo este nuevo esquema, las regulaciones sobre colocaciones son muy claras cuando obligan a identificar, medir, controlar y monitorear el riesgo de crédito al que están expuestas. Existen varias metodologías que permiten monitorear este sistema, por lo que en este artículo se mencionan las características de los procesos de Matrices de Transición, Logit y Probit, para el análisis de riesgo de crédito y el cálculo de la pérdida esperada. En el contenido, hay una descripción detallada del proceso a seguir para determinar la pérdida esperada por medio de matrices de transición, acompañado con los análisis que se pueden generar de los resultados obtenidos, todo esto aclarado con un ejemplo ilustrativo para una entidad del eje cafetero que suministró la información.

Esta investigación muestra la aplicación y desempeño de tres modelos para la clasificación de solicitantes de créditos: el modelo de análisis discriminante, el de regresión logística y el de redes neuronales; técnicas empleadas por las instituciones financieras en el cálculo del scoring de crédito. Los resultados obtenidos muestran un mejor desempeño del modelo de redes neuronales en comparación con el de regresión logística y análisis discriminante, logrando una tasa de aciertos en la clasificación del 86.9%. Para los tres modelos se emplearon catorce variables que informan sobre las características socioeconómicas del prestatario y sobre las características propias de la operación crediticia. En el ámbito de la gestión financiera, este resultado es importante dado que puede complementarse con el cálculo de la probabilidad de incumplimiento, con los montos expuestos en cada operación de crédito y con la tasa de recuperación de la entidad para establecer el valor de las pérdidas esperadas a nivel individual y a nivel del portafolio de créditos de la entidad. || This research shows the application and performance of three models for the classification of credit applicants: discriminant analysis, logistic regression and neural networks; techniques used by financial institutions for the calculation of credit scoring. The results show a better performance of the neural network model compared to logistic regression and discriminant analysis, achieving a success rate of 86.9\% in the classification. For the three models, fourteen variables were used to inform about applicant's socioeconomic characteristics and those of the credit operation. In the area of credit risk management, this result is relevant since it can be complemented by the calculation of default probability, the exposure at default and the recovery rate of the entity to establish the value of expected losses at both the individual level and the whole credit portfolio of the entity.

El presente trabajo aplica en una empresa dedicada a la producción, comercialización y distribu- ción de productos derivados del asfalto en la zona sur Chile. La empresa referida, ha preferido no revelar su razón social, para tal efecto hemos denominado a esta, Fantasía S.A. Durante los últimos años Fantasía ha experimentado un crecimiento significativo en sus ventas y con ello, una disminución de su nivel de liquidez y calidad de sus cuentas por cobrar. Sin embargo, este incre- mento en cuentas por cobrar está asociado a un mayor riesgo asumido de cobro, dada su política liberalizadora de cuentas por cobrar. Más aún, Fantasía S.A., no dispone de un sistema de gestión de crédito objetivo que permita una evaluación adecuada de la calidad y capacidad crediticia de sus clientes actuales y potenciales. Por tanto, en este artículo se propone a Fantasía un modelo de evaluación crediticia a sus clientes actuales y potenciales ajustado y ponderado a su realidad, que permite disminuir el riesgo de crédito o incobrables. El presente trabajo considera, una descripción de los modelos de evaluación de créditos y en específico de los modelos de credit scoring. A través de entrevistas a expertos, se definieron variables cuantitativas y cualitativas críticas a considerar en un proceso de gestión de créditos. Respecto de la calidad del modelo de evaluación crediticia propuesto, este muestra que un 81,82% de los créditos otorgados a sus clientes han superado el nivel mínino de evaluación o límite de aprobación por la empresa.