Análisis de riesgo crediticio, propuesta del modelo credit scoring

  • Alexi Ludovic Leal Fica Universidad Católica de la Santísima Concepción. Chile
  • Marco Antonio Aranguiz Casanova Universidad Católica de la Santísima Concepción. Chile
  • Juan Gallegos Mardones Universidad Católica de la Santísima Concepción. Chile
Palabras clave: Análisis, riesgo de crédito, credit scoring, evaluación y capacidad de pago

Resumen

El presente trabajo aplica en una empresa dedicada a la producción, comercialización y distribución 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 incremento 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

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Referencias

Aguirre, A., Pachón, L., Rodríguez, N., y Morales, P. (2006), Entorno cultural, político y socioeconómico de las Pymes. Disponible en http://www.gestiopolis.com/canales7/emp/ entorno-cultural-politico-y-socioeconomico-delas-pymes.htm

Altman, E. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance, 23(4), 589-609. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x

Anderson, D., Sweeney, D. y Williams, T., (2008), Statistics for Business and Economics, Mason, Ohio, Estados Unidos: Thomson.

Beaver, W. (1967), Financial ratios as predictors of failure, Empirical Research in Accounting: Selected Studies, University of Chicago, Ill., 71-111.

Berger, A. y Udell, G. (1998), The Economics of Small Business Finance: The Roles of Private Equity and Debt Markets in the financial growth cycle, Journal of Banking and Finance 22, 613-673. https://doi.org/10.1016/S0378-4266(98)00038-7

Blum, M., (1974), Failing company discriminant analysis, Journal of Accounting Research, (spring), pp. 1-25.

Chorafas, D. (2000), Managing credit risk, analyzing rating and pricing the probability of default. Londres: Euromoney Institutional Investor, PLC.

Coats, P. y Fant, F., (1993), Recognizing financial distress patterns using a neural network tool, Financial Management, pp. 142 – 155 https://doi.org/10.2307/3665934

Deakin, E., (1972), A discriminant analysis of predictors of business failure, Journal of Accounting Research, spring, Institute of Professional Accounting, Chicago, Ill., 167-179

Edmister, R., (1972), An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 7 (March 1972), pp. 1477-1493 https://doi.org/10.2307/2329929

Elizondo, A. y Altman, E., (2003), Medición Integral del Riesgo de Crédito. Editorial Limusa.

Falcón, R., (2008), Sistema de Evaluación del Riesgo en el Otorgamiento de Créditos Agropecuarios dentro del Sistema Bancario Venezolano.

Fernández, S., (2011), Implementación del análisis jerárquico analítico. Scientia Et Technica, 3(49), 45-49.

Freixas, X., (1991), Equilibrio y racionamiento en el mercado del crédito, Cuadernos económicos del ICE, Número 49-3, p.p. 223-235.

García, D., (1997), El riesgo financiero de la peque-a y mediana empresa en Europa, Editorial Pirámide.

Garcia, O. y Caballero, C., (2013), Metodología para un scoring de clientes sin referencias crediticias. Cuadernos de Economía, 139-165.

Guaipatín, C., (2003), Observatorio Mipyme compilación estadística para 12 países de la región, Banco Interamericano de Desarrollo, Washington, D. C.

Hand D. y Henley W., (1997), Statistical Classification Methods in Costumer Credit Scoring: A review, Journal of the Royal Statistical Association Series A. Vol. 160

Harvey, M. y Wendel, Ch., (2006). SME Scoring: Key Initiatives, Opportunities and Issues, Boletin Wold Bank, No. 38995.

Hurtado, S., (1999), Criterio de Expertos. Su Procesamiento a través del Método Delphy, http://www.ub.edu/histodidactica/index.php?option=com_content&view=article&id=21

Johnson, R. y Kuby, P., (2008), Estadística Elemental, 12ª edición México. Cencage Learning.

Keeney S., Hasson F. y McKenna H., (2000), Research guidelines for the Delphi survey technique. Journal of Advanced Nursing 32, 1008–1015.

Kulkosky, E., (1996), Credit Scoring Could Have a Downside, Experts Say. American Banker, 161(208), 8.

Landeta, J. (1999), El método delphi. Una técnica de previsión para la incertidumbre, Barcelona, Ariel.

Landaeta, J., Matey, J., Ruíz, V. y Villareal, O., (2001), Alimentación de modelos cuantitativos con información subjetiva: Aplicación Delphi en la elaboración de un modelo de imputación del gasto turístico individual en Catalunya. Questiió. Vol. 26, 1-2. pp. 175-196. Universidad del País Vasco.

Libby, R. (1975), Accounting ratios and prediction of failure: Some behavioral evidence, Journal of Accounting Research, 13/1,150-161. https://doi.org/10.2307/2490653

López, J., Ria-o, V. y Romero, M., (1999), Restricciones financieras y crecimiento: el caso de la peque-a y mediana empresa, Revista Espa-ola de Financiación y Contabilidad, vol. 28, núm. 99, pp. 349-382.

Luna, P., Infante, A. y Martínez, F., (2005), Los Delphi como fundamento metodológico predictivo para la investigación en Sistemas de Información y Tecnologías de la Información (IS/IT), Pixel-Bit. Revista de Medios y Educación, 26, 89-112.

Maroto, J., (1996), Estructura financiera y crecimiento de las pymes, Economía Industrial, núm. 310 (IV).

Mead, D. y Liedholm, C., (1998), The dynamics of micro and small enterprises in developing countries, World Development 261: 61-74. https://doi.org/10.1016/S0305-750X(97)10010-9

Mallo, C. y Merlo, J. (1995), Control de gestión y control presupuestario. Espa-a. Mc Graw Hill.

Nava R., y Marbelis, A. (2009), Análisis financiero: una herramienta clave para una gestión financiera eficiente, Revista Venezolana de Gerencia (RVG), A-o 14. Nº 48, 2009, 606 – 628.

Okoli, Ch. y Pawlowski, S., (2004), The Delphi method as a research tool: an example, design considerations and applications, Information & Management, 42 (1). pp. 15-29. ISSN 03787206

Pascal, R. (1998), Decisiones financieras, 3ª ed., Edit. Macchi, Buenos Aires, Argentina

Pacheco, J., Casta-eda, W. y Caicedo, C., (2002), Indicadores integrales de gestión, McGraw Hill.

Patton, M., (1987), How to use qualitative methods en evaluation, Newbury Park, C.A, Sage.

Powell, C., (2003), The Delphi technique: Myths and realities, Journal of Advanced Nursing, 41(4), 376 – 382 https://doi.org/10.1046/j.1365-2648.2003.02537.x

Puertas, R. y Martí, M., (2013), Análisis del credit scoring, Revista de Administração de Empresas.

Ramírez, A., (2007), El proceso de análisis jerárquico con base en funciones de producción para planear la siembra de maíz témpora. Tesis Doctoral. Montecillo, México.

Rayo, S., Lara, J. y Camino, D., (2010), Un Modelo de Credit Scoring para instituciones de micro finanzas en el marco de Basilea II. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, vol.15, n.28.

Rodríguez, L., (2012), Análisis de los estados financieros, 1ª edición. México: McGraw Hill.

Rodríguez, M., Pi-eiro, Carlos y De Llano, P. (2014), Determinación del riesgo de fracaso financiero mediante la utilización de modelos paramétricos, de inteligencia artificial, y de información de auditoría. Estudios de Economía, vol.41, n.2.

Romani, G., Aroca, P., Aguirre, N., Leiton, P. y Mu-oz, J., (2002), Modelos de clasificación y predicción de quiebra de empresas: Una aplicación a empresas chilenas, Forum Empresarial, mayo, a-o/vol. 7, nº 001

Rosillo, J., (2002), Modelo de predicción de quiebras de las empresas colombianas, Innovar, revista de ciencias administrativas y sociales, No. 12, pp. 109-124

Ross, Westerfield y Jaffe (2012). Finanzas Corporativas. 9ª edición México: McGraw Hill.

Schreiner, M., (2002), Ventajas y desventajas del scoring estadístico para las microfinanzas, microfinancerisk Management, Washington University in St. Louis, pp. 1-40.

Tamari, M., (1966), Financial ratios as a means of forecasting bankruptcy, Management International Review, 4, 15-21.

Varela, M., Díaz, L., y García, R., (2012), Descripción y usos del método Delphi en investigaciones del área de la salud, Metodología de Investigación en Educación Médica, 1(2):90-95.

Smith, R., & Winakor, A., (1935), Changes in the Financial Structure of Unsuccessful Industrial Corporations, Bulletin No. 51, University of Illinois, Bureau of Business Research, Urbana.

Toro, J. y Palomo, R., Análisis de riesgo financiero en las Pymes-estudio de caso aplicado a la ciudad de Manizales. Revista Lasallista de Investigación.

Van Horne, J. y Wachowicz, J. (2010), Fundamentos de Administración Financiera, 13ª edición, Pearson Educación, México.

Vázquez, A, Limón, L. y Santillán, A., (2007), Efectividad del análisis crediticio a través de estados financieros en empresas no financieras, Aportes, Vol. XII, Núm. 36, septiembre-diciembre, 2007, pp. 93-102 Benemérita Universidad Autónoma de Puebla México.

Wilcox, J., (1973), A prediction of business failure using accounting data, Journal of Accounting Research, Vol. 2. https://doi.org/10.2307/2490035

Cómo citar
Leal Fica, A. L., Aranguiz Casanova, M. A., & Gallegos Mardones, J. (2017). Análisis de riesgo crediticio, propuesta del modelo credit scoring. Revista Facultad De Ciencias Económicas, 26(1), 181-207. https://doi.org/10.18359/rfce.2666
Publicado
2017-11-08
Sección
Artículos