Administración del riesgo de crédito de colocaciones del Instituto Financiero para el Desarrollo de Norte de Santander ¨IFINORTE¨
This project focuses on the management, prevention and mitigation of credit risk at the stage of granting through credit scoring. The aim was to define a model for credit risk management placement in IFINORTE. A descriptive methodology was used to gather information on the various lines of credit an...
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| Institution: | Universidad EIA |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Trabajo de grado - Maestría |
| Language: | Español |
| Published: |
Bucaramanga : Universidad de Santander, 2016
2016-02-11
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://repositorio.udes.edu.co/handle/001/541 |
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| Summary: | This project focuses on the management, prevention and mitigation of credit risk at the stage of granting through credit scoring. The aim was to define a model for credit risk management placement in IFINORTE. A descriptive methodology was used to gather information on the various lines of credit and payment behavior of customers. Linear discriminant analysis and multiple linear regression (Altman model) and logit and probit models to determine probabilities of default was applied. In these models, the independent variables are financial reasons and external variables measuring macroeconomic effects. In the results the rules of the Financial Superintendence of Colombia chapter II and External Circular 034 of 2013. Then the credit line was selected and the credit risk model to implement identified was analyzed. Finally, a model of scoring that reduces financial risk in granting credit and helps define credit profiles likely to breach of its obligations was proposed.
El presente proyecto se enfoca en la administración, prevención y mitigación del riesgo crediticio en la etapa de otorgamiento por medio del scoring de credito. El objetivo fue definir un modelo para la gestión del riesgo de crédito de colocación en IFINORTE. Se utilizó una metodología descriptiva para recopilar la información sobre las diferentes líneas de crédito y el comportamiento de pago de los clientes. Se aplicó el análisis de discriminantes lineal y de regresión lineal múltiple (modelo de Altman) y modelos Logit y Probit para determinar probabilidades de incumplimiento. En estos modelos, las variables independientes son razones financieras y variables externas que miden los efectos macroeconómicos. En los resultados se analiza la normativa de la Superintendencia Financiera de Colombia capítulo II y la circular externa 034 de 2013. Seguidamente, se seleccionó la línea de crédito y se identificó el modelo de riesgo de crédito a aplicar. Finalmente, se propuso un modelo de Scoring Financiero que permite reducir el riesgo en el otorgamiento de crédito y ayuda a definir perfiles de créditos propensos al incumplimiento de sus obligaciones.
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