Factibilidad técnica y financiera de un modelo de credit scoring para las entidades de ahorro y crédito popular
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El sistema bancario actual no cubre las necesidades de los servicios financieros y en particular las de los créditos a los sectores más desfavorecidos de la sociedad. La presencia bancaria se localiza fundamentalmente en las ciudades y regiones con actividad económica importante. Para atender a estos sectores excluidos se han creado de forma natural, pero sin supervisión ni soporte de la autoridad, entidades financieras como las cajas populares, cooperativas, sociedades financieras populares, entre otras, que en conjunto se denominan entidades de ahorro y crédito popular. Sin embargo, la mayoría de este tipo de instituciones no son reconocidas ni supervisadas por la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV), lo cual se traduce en riesgos tanto para los usuarios de los servicios como para las instituciones financieras, destacando las ineficiencias en sus procesos de otorgamiento de créditos, ya que las decisiones de aceptar o no una solicitud de crédito se sustenta en el conocimiento, experiencia y criterio del analista de crédito. Este trabajo presenta un análisis de factibilidad de un proceso integral para el análisis y evaluación de las solicitudes de los microcréditos, soportada por un modelo de (línea de crédito) credit scoring, tanto en términos de costo-eficiencia para las entidades de ahorro y crédito como en términos de costo-beneficio para el proveedor de los servicios de evaluación de solicitudes de crédito. Como se mostrará en el desarrollo del trabajo un modelo de esta naturaleza hace más eficiente el proceso crediticio a un costo razonable y es una inversión rentable para el proveedor de servicios de credit scoring.
AMSOFIPO (s.f.).http://www.amsofipo.mx/.
BID (2011). Microfinanzas en América Latina y el Caribe: el sector en cifras. DF, Banco Interamericano de Desarrollo, pp. 19.
Consultores, M. (2011). Microfinanzas en México. Corporación Andina de Fomento.
Hand, D. J. (1997). "Statistical Classification Methods in Costumer Credit Scoring:
A review". Journal of the Royal Statistical Association, 160, pp. 523-542.
Institute, P. M. (2004). PMBok, PMI.
P., H. A. (2011). "credit scoring, Statistical Techniques and Evaluation Criteria: A review of literature" . Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management 18 (2-3), pp. 59-88.
Pagos, B. I. (2004). BASILEA II. BI., pp. 203.
Salvador, R, y Juan, L. (2010). Un modelo de Credit Scoring para instituciones de microfinanzas en el marco de Basilea II. Journal of Economics, Finance and Administrative sciense, 37, pp. 89-124.
Valores, C. N. (2001). Ley de Ahorro y Crédito Popular. Méxido DF: CNVB.
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Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
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El sistema bancario actual no cubre las necesidades de los servicios financieros y en particular las de los créditos a los sectores más desfavorecidos de la sociedad. La presencia bancaria se localiza fundamentalmente en las ciudades y regiones con actividad económica importante. Para atender a estos sectores excluidos se han creado de forma natural, pero sin supervisión ni soporte de la autoridad, entidades financieras como las cajas populares, cooperativas, sociedades financieras populares, entre otras, que en conjunto se denominan entidades de ahorro y crédito popular. Sin embargo, la mayoría de este tipo de instituciones no son reconocidas ni supervisadas por la Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV), lo cual se traduce en riesgos tanto para los usuarios de los servicios como para las instituciones financieras, destacando las ineficiencias en sus procesos de otorgamiento de créditos, ya que las decisiones de aceptar o no una solicitud de crédito se sustenta en el conocimiento, experiencia y criterio del analista de crédito. Este trabajo presenta un análisis de factibilidad de un proceso integral para el análisis y evaluación de las solicitudes de los microcréditos, soportada por un modelo de (línea de crédito) credit scoring, tanto en términos de costo-eficiencia para las entidades de ahorro y crédito como en términos de costo-beneficio para el proveedor de los servicios de evaluación de solicitudes de crédito. Como se mostrará en el desarrollo del trabajo un modelo de esta naturaleza hace más eficiente el proceso crediticio a un costo razonable y es una inversión rentable para el proveedor de servicios de credit scoring.
AMSOFIPO (s.f.).http://www.amsofipo.mx/.
BID (2011). Microfinanzas en América Latina y el Caribe: el sector en cifras. DF, Banco Interamericano de Desarrollo, pp. 19.
Consultores, M. (2011). Microfinanzas en México. Corporación Andina de Fomento.
Hand, D. J. (1997). "Statistical Classification Methods in Costumer Credit Scoring:
A review". Journal of the Royal Statistical Association, 160, pp. 523-542.
Institute, P. M. (2004). PMBok, PMI.
P., H. A. (2011). "credit scoring, Statistical Techniques and Evaluation Criteria: A review of literature" . Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management 18 (2-3), pp. 59-88.
Pagos, B. I. (2004). BASILEA II. BI., pp. 203.
Salvador, R, y Juan, L. (2010). Un modelo de Credit Scoring para instituciones de microfinanzas en el marco de Basilea II. Journal of Economics, Finance and Administrative sciense, 37, pp. 89-124.
Valores, C. N. (2001). Ley de Ahorro y Crédito Popular. Méxido DF: CNVB.
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