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Score de comportamiento para tarjetas de cr édito

Score de comportamiento para tarjetas de cr édito. Maestría en administración de riesgos. Agenda. Agenda. Objetivo. Score de comportamiento de tarjetas de crédito : Banco XYZ Predecir incumplimiento de pagos Información a utilizar Comportamiento de pagos histórico

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Score de comportamiento para tarjetas de cr édito

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Presentation Transcript

  1. Score de comportamiento para tarjetas de crédito Maestría en administración de riesgos

  2. Agenda

  3. Agenda

  4. Objetivo • Score de comportamiento de tarjetas de crédito: Banco XYZ • Predecir incumplimiento de pagos • Información a utilizar • Comportamiento de pagos histórico • Información de otros bancos • Relación con el banco XYZ

  5. Agenda

  6. Scores EAD * LGD * PD

  7. Scores

  8. Agenda

  9. Abiertas • Sin reestructuras • Al corriente • Más de 3 meses desde su apertura • Junio 2008 Desarrollo 66% 758,000 tarjetas Validación 34% Base de datos

  10. Variable objetivo • 1 -> Cuenta con cierto nivel de morosidad (“mala”) • 0 -> Cuenta al corriente(“buena”) • Nivel de morosidad • De 60 a 89 días vencidos en • un periodode 9 meses

  11. Análisis Univariado Average utilization at customer level Number of times balance increased at customer level in the last year

  12. Number of times delinquency is greater than 1 in bank XYZ at customer level Total non revolving debt outside bank XYZ

  13. Tasa zero loan availed or not Number of times ratio of purchase and creditline decreased at customer level

  14. Maximum ratio of purchase by credit line in last 3 months at customer level Number of payrollaccounts

  15. Cluster de variables Selección forward Selección de variables

  16. Escalamiento de las variables • Razones para el escalamiento • Mas fácil implementación • Facilidad de comprensión del mismo • Continuidad con scores existentes. Evita cambios de interpretación • Escala utilizada • 1:1 en 500 puntos duplicando los momios cada 20 puntos

  17. Desarrollo Validación Predicción Observado 0 0 1 1 0 0 1 1 Error Tipo I: 27.5% Error Tipo I: 30.1% Error Tipo II: 0.1% Error Tipo II: 3.1% Evaluación del modelo:Matriz de confusión

  18. Desarrollo Validación Poder Gini KS Evaluación del modelo:Poder, Gini y KS

  19. Agenda

  20. Conclusiones • Modelopredictivo: KS, Gini y Poder • Estable. Generaliza • Variables elegidas: 6 comportamientointerno, 1 de comportamientoexterno y 1 de relación con el banco XYZ • Se puede utilizar para la estrategia de tarjetas de crédito

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