¿cómo hacer más rentables nuestras decisiones?. rentabilidad monto de cada préstamo $ 2.000...
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¿Cómo hacer más rentables nuestras decisiones?
Rentabilidad
Monto de cada préstamo $ 2.000
Costo Fijo Total $ 30.000
Gastos Adm por crédito $ 130
Tasa pasiva 17%
Tasa activa 35%
Comparación de Resultados
SCORE de CORTE 108 SCORE de CORTE 337Cantidad de individuos aprobados 22.248 88,99% 22.248 88,99% 15.781 63,12%Cantidad de individuos rechazados 2.752 11,01% 2.752 11,01% 9.219 36,88%Total de individuos analizados 25.000 100,00% 25.000 100,00% 25.000 100,00%Capital Prestado 44.496.684 44.496.684 31.562.407Ingresos financieros 15.573.839 15.573.839 11.046.843Costo fijo 30.000 30.000 30.000Gastos Administrativos 2.892.284 2.892.284 2.051.556Costo financiero 7.564.436 7.564.436 5.365.609Pérdida por incobrabilidad 5.921.176 4.117.758 1.641.912Costo Total 16.407.897 14.604.479 9.089.078Utilidad -834.057 -1,87% 969.360 2,18% 1.957.765 6,20%
Política actual del cliente
SCORE NOSIS (Corte con objetivo de
marketshare )
SCORE NOSIS (Corte con objetivo de
mayor utilidad)
Score
Default Probabilidad
Regresión Logística
Información Exclusiva
9 Modelos
Que es el score?
Es un valor numérico que va del 1 al 999. Dicho
valor es obtenido mediante un algoritmo
estadístico que indica la Probabilidad de que el
cliente entre en Default, en un determinado
horizonte temporal.
Que es el score?
Es un valor numérico que va del 1 al 999. Dicho
valor es obtenido mediante un algoritmo
estadístico que indica la Probabilidad de que el
cliente entre en Default, en un determinado
horizonte temporal.Un individuo incurre en DEFAULT, cuando alcanza un atraso mayor a 90 días (Situación 3 BCRA).
Siempre que esa deuda supere el 10% de su endeudamiento global
Default
Que es el score?
Es un valor numérico que va del 1 al 999. Dicho
valor es obtenido mediante un algoritmo
estadístico que indica la Probabilidad de que el
cliente entre en Default, en un determinado
horizonte temporal. La predicción tiene un horizonte temporal de 1 año en sintonía con las mejores prácticas internacionales de Basilea y su versión local en las recientes comunicaciones del banco central (Ej. 5203).
Horizonte temporal
Horizonte temporal
INFORMACIÓN A HOY = SCORE
Predicción comportamiento12 meses posteriores
Que es el score?
Es un valor numérico que va del 1 al 999. Dicho
valor es obtenido mediante un algoritmo
estadístico que indica la Probabilidad de que el
cliente entre en Default, en un determinado
horizonte temporal.
La relación entre el valor de SCORE y la Probabilidad de Default (PD)
Es importante aclarar que si bien la industria se maneja con el concepto numérico del
valor del Score que varía entre 1 y 999, el modelo lo que busca predecir es la probabilidad
de default.
Esta probabilidad, que mide que tan posible es que un individuo con determinadas
características (Xi) incurra en Default, se ve de la siguiente manera:
Donde el exponente es función lineal
de las Características (Xi) del individuo.
...)( 33221101
1
XXXePD
Muestra Aleatoria
KS GINI
Estabilidad Ordenamiento
Segmentación
Muestra representativa y aleatoria
El proceso de obtención de muestra impacta directamente en la calidad del score y en los
beneficios de su utilización. El score NOSIS utiliza una selección de muestra en base a
representatividad y aleatoriedad:
Población total Muestra Construcción
Muestra
Validación
Aleatoria
#
488.971
El indicador de Kolmogorov y Smirnov (K-S) busca la mayor diferencia entre la distribución acumulada de los buenos pagadores y la de los malos pagadores. Mientras mayor sea la máxima distancia entre estas distribuciones, mejor separa el modelo los buenos pagadores de aquellos que no lo son.
Indicadores de poder: K-S, GINI y tasa de mora (TM) por nivel de riesgo
Para medir el poder predictivo del modelo NOSIS V3i se utilizaron las siguientes
herramientas de poder:
K-S
Muestra ordenada de Mayor a Menor Score
GINI
GINI
GINI
El GINI es otro indicador que mide que tan bueno es el modelo construido respecto a un modelo perfecto y uno completamente aleatorio. En este sentido se deben construir 3 curvas CAP, la curva CAP indica el porcentaje de incumplidores detectados, sobre el total de incumplidores, a medida que se avanza de menor a mayor score en la muestra.
A
B
BA
AGINI
GINI
TMUn indicador utilizado para medir el ajuste de los modelos es la distribución de la tasa
de Morosidad en grupos de Score ordenados por deciles y ventiles. Lo que se observa en este caso es que dicha tasa sea creciente a medida que se baja
en los niveles de score y que exista un amplio rango entre la TM del nivel de mayor riesgo respecto de aquel de menor riesgo.
En el caso de la Tasa de mora, depende de factores que pueden variar según la tasa de mora promedio del mercado. Pero como criterio general es necesario que la TM sea creciente a medida que baja el SCORE.
Modelo aceptable
Estandar mercado
Mejores Prácticas
50-55 55-60 Más de 60
GINIModelo
aceptableEstandar mercado
Mejores Prácticas
30-35 35-45 Más de 45
K-S
TM
GINI K-S
Indicadores de poder: que valores esperar?
A continuación se exponen intervalos de valores para definir si un modelo es aceptable,
un estándar de mercado o refleja las mejores prácticas. Es importante resaltar que estos
indicadores son válidos siempre que se analicen muestras SIN DEFAULTS AL INICIO.
Modelo aceptable
Estandar mercado
Mejores Prácticas
50-55 55-60 Más de 60
GINI
Modelo aceptable
Estandar mercado
Mejores Prácticas
30-35 35-45 Más de 45
K-S
TM
GINI
K-S
Nuestros Resultados:
Score Rangos 100
62
47
Modelo aceptable
Estandar mercado
Mejores Prácticas
50-55 55-60 Más de 60
GINI
Modelo aceptable
Estandar mercado
Mejores Prácticas
30-35 35-45 Más de 45
K-S
TM
GINI
K-S
Nuestros Resultados: Bancarizados
64
48
Modelo aceptable
Estandar mercado
Mejores Prácticas
50-55 55-60 Más de 60
GINI
Modelo aceptable
Estandar mercado
Mejores Prácticas
30-35 35-45 Más de 45
K-S
TM
GINI
K-S
Nuestros Resultados: No Bancarizados
57
42
Calibración
Score y PD Distribuciones
Población Puntos de Corte
Rentabilidad
Calibración
El modelo de Scoring aquí presentado es compendio de distintas regresiones alineadas
con un mismo algoritmo de calibración. Este proceso garantiza una escala de probabilidad
de default mas adecuada para la toma de decisiones independientemente de la población
de la que provenga el individuo.
Calibración
El modelo de Scoring aquí presentado es compendio de distintas regresiones alineadas
con un mismo algoritmo de calibración. Este proceso garantiza una escala de probabilidad
de default mas adecuada para la toma de decisiones independientemente de la población
de la que provenga el individuo.
Es aquella que surge de la relación entre el SCORE y la PD, es el resultado de la estimación estadística:
PD Teórica
Calibración
El modelo de Scoring aquí presentado es compendio de distintas regresiones alineadas
con un mismo algoritmo de calibración. Este proceso garantiza una escala de probabilidad
de default mas adecuada para la toma de decisiones independientemente de la población
de la que provenga el individuo.
Calibración
El modelo de Scoring aquí presentado es compendio de distintas regresiones alineadas
con un mismo algoritmo de calibración. Este proceso garantiza una escala de probabilidad
de default mas adecuada para la toma de decisiones independientemente de la población
de la que provenga el individuo.
Es aquella que surge de calcular el % de personas que pertenecen al intervalo que incurrieron en default:
MALOS / (MALOS +BUENOS)
PD Empírica
Calibración
El modelo de Scoring aquí presentado es compendio de distintas regresiones alineadas
con un mismo algoritmo de calibración. Este proceso garantiza una escala de probabilidad
de default mas adecuada para la toma de decisiones independientemente de la población
de la que provenga el individuo.
Calibración
El modelo de Scoring aquí presentado es compendio de distintas regresiones alineadas
con un mismo algoritmo de calibración. Este proceso garantiza una escala de probabilidad
de default mas adecuada para la toma de decisiones independientemente de la población
de la que provenga el individuo.
NIVEL SOCIO ECONOMICO
ZONA GEOGRÁFICA
OTROS CORTES
Dudas Prácticas: Calibración
Es importante entender la calibración, porque explica un fenómeno muy consultado
respecto a la comparación del valor del score en NOSIS y el score en la competencia.
500 700
COMPETENCIA
EQUIVALENCIAS DISTRIBUCIÓN
Dudas Prácticas
500 700
COMPETENCIA
SCORE
EQUIVALENCIAS
Dudas Prácticas
500 700
COMPETENCIA
EQUIVALENCIAS
SCORE
Dudas Prácticas
500 700
COMPETENCIA
3,4%
SCORE
PD
EQUIVALENCIAS
Dudas Prácticas
500 700
COMPETENCIA
3,4%
SCORE
PD
EQUIVALENCIAS
Dudas Prácticas
500 700
COMPETENCIA
SCORE
DISTRIBUCIÓN
Dudas Prácticas
500 700
COMPETENCIA
SCORE
DISTRIBUCIÓN
1 2 3 64 5 1 2 3 4 5 6
1 -
100
100
-150
150
-200
200
-250
250
-300
300
-350
350
-400
400
-450
450
-500
500
-550
550
-600
600
-650
650
-700
700
-750
750
-800
800
-850
850
-900
900
-950
950
-999
Dudas Prácticas
500 700
COMPETENCIA
SCORE
DISTRIBUCIÓN
1 2 3 64 5 1 2 3 4 5 6
1 -
100
100
-150
150
-200
200
-250
250
-300
300
-350
350
-400
400
-450
450
-500
500
-550
550
-600
600
-650
650
-700
700
-750
750
-800
800
-850
850
-900
900
-950
950
-999
1 -
10
0
10
0 -1
50
15
0 -2
00
20
0 -2
50
25
0 -3
00
30
0 -3
50
35
0 -4
00
40
0 -4
50
45
0 -5
00
50
0 -5
50
55
0 -6
00
60
0 -6
50
65
0 -7
00
70
0 -7
50
75
0 -8
00
80
0 -8
50
85
0 -9
00
90
0 -9
50
95
0 -9
99
1 -100
100 -150
150 -200
200 -250
250 -300
300 -350
350 -400
400 -450
450 -500
500 -550
550 -600
600 -650
650 -700
700 -750
750 -800
800 -850
850 -900
900 -950
950 -999
Puntos de Corte y Rentabilidad
PASA NO PASA
SCORING
PROBABILIDAD DE DEFAULT
MÁXIMA RENTABILIDAD O PRICING
Puntos de Corte y Rentabilidad
Rentabilidad
Monto de cada préstamo $ 2.000
Costo Fijo Total $ 30.000
Gastos Adm por crédito $ 130
Tasa pasiva 17%
Tasa activa 35%
Comparación de Resultados
SCORE de CORTE 108 SCORE de CORTE 337Cantidad de individuos aprobados 22.248 88,99% 22.248 88,99% 15.781 63,12%Cantidad de individuos rechazados 2.752 11,01% 2.752 11,01% 9.219 36,88%Total de individuos analizados 25.000 100,00% 25.000 100,00% 25.000 100,00%Capital Prestado 44.496.684 44.496.684 31.562.407Ingresos financieros 15.573.839 15.573.839 11.046.843Costo fijo 30.000 30.000 30.000Gastos Administrativos 2.892.284 2.892.284 2.051.556Costo financiero 7.564.436 7.564.436 5.365.609Pérdida por incobrabilidad 5.921.176 4.117.758 1.641.912Costo Total 16.407.897 14.604.479 9.089.078Utilidad -834.057 -1,87% 969.360 2,18% 1.957.765 6,20%
Política actual del cliente
SCORE NOSIS (Corte con objetivo de
marketshare )
SCORE NOSIS (Corte con objetivo de
mayor utilidad)
Rentabilidad
Monto de cada préstamo $ 2.000
Costo Fijo Total $ 30.000
Gastos Adm por crédito $ 130
Tasa pasiva 17%
Tasa activa 35%- 50%
SCORE de CORTE Comparativo con política actual 108
SCORE de CORTE Que maximiza la utilidad 337 108 55%
337 35%Cantidad de individuos aprobados 22.248 88,99% 15.781 63,12% 22.248 88,99%Cantidad de individuos rechazados 2.752 11,01% 9.219 36,88% 2.752 11,01%Total de individuos analizados 25.000 100,00% 25.000 100,00% 25.000 100,00%Capital Prestado 44.496.684 31.562.407 44.496.684Ingresos financieros 15.573.839 11.046.843 18.160.400Costo fijo 30.000 30.000 30.000Gastos Administrativos 2.892.284 2.051.556 2.892.284Costo financiero 7.564.436 5.365.609 7.564.436Pérdida por incobrabilidad 4.117.758 1.641.912 4.483.199Costo Total 14.604.479 9.089.078 14.969.920Utilidad 969.360 2,18% 1.957.765 6,20% 3.190.480 7,17%
SCORE NOSIS (Corte con polìtica actual)
SCORE NOSIS (Corte Optimo)
SCORE NOSIS (Pricing)
¡ Muchas gracias por su atención!