¿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.

...)( 332211011

XXXe

PD

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

BAAGINI

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 -1

0010

0 -15

015

0 -20

020

0 -25

025

0 -30

030

0 -35

035

0 -40

040

0 -45

045

0 -50

050

0 -55

055

0 -60

060

0 -65

065

0 -70

070

0 -75

075

0 -80

080

0 -85

085

0 -90

090

0 -95

095

0 -99

9

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!