Herramientas para la administración bancaria mediante la utilización de modelos de mixtura y redes bayesianas

Abstract

En el análisis de crédito tradicional, se asume que las pérdidas individuales de crédito son independientes unas de otras, es decir que un cliente incumpla no significa que otros también lo harán. Aunque existen factores que inciden en las probabilidades de incumplimiento, es difícil determinar una relación que indique cómo el incumplimiento de un crédito predispone el incumplimiento de otro. Cuando la situación económica del país es una recesión probablemente provocará un aumento en las probabilidades de incumplimiento. Por lo tanto, es necesario tomar en cuenta la dependencia existente entre las probabilidades de incumplimiento sujetas a distintos factores de riesgo. En este estudio se utilizó un modelo lineal generalizado mixto que parte del hecho de que los eventos de incumplimiento por parte de los deudores son eventos dependientes. Una parte crucial dentro de la modelización es la selección de variables explicativas, que no deben ser demasiadas tal que compliquen el modelo, para lo cual se utilizó la técnica de minería de datos de redes bayesianas a fin de realizar un análisis en conjunto para conocer cada uno de sus atributos, y así identificar el grado con el que pueden contribuir en el modelo