Score para Personas Morales
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- Benito Salazar Blanco
- hace 8 años
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1 Score para Personas Morales
2 Piden Pymes flexibilizar créditos. Reforma, 14 de mayo del 2012.
3 La falta de información confiable obstaculiza los créditos pymes. La Jornada, 13 de abril del 2015.
4 Entorno económico limita que empresas pidan crédito. El Economista, 25 de mayo del 2015
5 Fitch detecta obstáculos en créditos para las mipymes El Economista, 17 de sepkembre del 2015
6 En el segundo trimestre del año, el número de empresas que pidieron financiamiento se expandió, después de contraerse en el primero. Empresas que uklizaron algún Kpo de financiamiento I II III IV I II FUENTE: BANXICO
7 FUENTE: BANXICO
8 PROBLEMA DE LA INFORMACIÓN ASIMÉTRICA EN EL CRÉDITO A EMPRESAS
9 Selección Adversa: Es la situación en la que antes de firmar un contrato, el agente que presta no puede hacer una disanción efecava del comportamiento de pago de los sujetos de crédito, de esta forma fija una tasa de interés cuyo nivel refleja el riesgo del cliente promedio.
10 Un atenuante en el problema de información asimétrica que sugiere el Banco de México paracularmente en el caso de las PYMES : Mejorar la oferta de servicios de valor agregado de las SIC, en paracular de la calificación de créditos mediante valoraciones numéricas, y la provisión de reportes y de calificaciones que consideren en conjunto el historial de la PYME y de sus propietarios 1 1 Información contenida en el Reporte sobre las condiciones de competencia en el otorgamiento de crédito a las pequeñas y medianas empresas.
11 Actualmente, cómo dan crédito las instituciones Financieras?
12 Banxico, encuestó a algunas insatuciones y encontró lo siguiente que en el préstamo a Pymes: Tener un modelo generalizado ayudaría a que más empresas pudieran acceder al crédito y de forma más eficiente.
13 ADMINISTRACIÓN DE RIESGOS
14 Administración de Riesgos Iden%fica los riesgo al que se enfrenta una insatución financiera. Mide dichos riesgos vía el diseño y desarrollo de modelos. Vigila o monitorea los riesgos mediante el seguimiento de resultados de los modelos. Valida y divulga periódicamente modelos. los resultados de los Todo esto con el objeto de limitar y controlar el riesgo.
15 Administración de Riesgos La aplicación de los Scores en la Administración de Riesgos, es fundamental en las estrategias crediacias durante el ciclo de vida de crédito proporcionando un conocimiento mayor del acreditado, algunos ejemplos: 1. Estrategias punto de venta. 2. Ventas cruzadas. 3. Renovaciones. 4. Armado de colas de cobranza. 5. Determinación de garan^as. 6. Precio del crédito. 7. Venta de cartera. 8. BursaAlización. 9. Límites de crédito. 10. Retención de clientes.
16 PUNTAJES CREDITICIOS (SCORES)
17 Scoring: Es un proceso estadísaco (matemáaco) de converar datos de un prospecto, solicitante, consumidor o cliente en un pronósaco cuanataavo y objeavo de su comportamiento crediacio. El comportamiento pasado predice el futuro Historia Desarrollo de pronóskcos Hoy Aplicar pronóskcos Comportamiento futuro
18 Scoring: Es desarrollado por los bancos y las insatuciones financieras con la finalidad de ayudar a determinar de forma automáaca la probabilidad de pago (Scores CrediAcios), al mismo Aempo que el proceso es rápido y ayuda tomar mejores decisiones objeavas (vs. subjeavas). Empresas Bancos/ Instituciones Financieras Buró de Crédito Credit Score Consumidores
19 VENTAJAS Hacer decisiones de crédito más rápidas y objeavas. Minimizar el riesgo del portafolio de clientes. Controlar la tasa de morosidad. Manejar los límites de crédito de los portafolios ya existentes. Facilitar a las empresas el acceso a créditos rápidos y a tasas diferencias.
20 Score: Se basan en general en: Regresion Logis%ca Ln ( p/(1- p) ) = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X b n X n + e 100% 75% 50% 25% 0%
21 Algunos ejemplos de score se encuentran en: Pyme Score (ArgenKna) Puntaje que permite establecer el nivel de riesgo para personas jurídicas (morales) o personas con negocio durante los 12 meses siguientes a su consulta. Score Empresas (Perú) Calificación para las empresas de acuerdo a su riesgo esperado. Score de Deserción (Chile) Permite establecer la probabilidad de que un alumno de educación superior abandone la insatución. Fraud Shield Score Plus (EUA) Sirve para idenaficar las solicitudes de crédito que con mayor probabilidad serán fraudulentas o que necesitan una mayor revisión.
22 Qué información se toma en cuenta para la creación de un modelo de personas físicas con actividad empresarial y personas morales?
23 Generalmente, los scores para empresas involucran dos Apos de información o una mezcla de ambos: Datos sobre los dueños o representantes de la empresa. Datos sobre la empresa.
24 Información para el cálculo de score empresarial Datos sobre los dueños o representantes de la empresa: Reporte de crédito: Morosidades Nuevos créditos Score (consumidor) Datos sobre la empresa: Historial crediacio de la empresa Información de pagos a proveedores Estados financieros Edad del negocio Número de empleados Información financiera como bienes e ingresos Se trata de tener una visión global de la salud financiera de la empresa.
25 Tipos de Modelos para un score Empresarial
26 Modelos Expertos Modelos construidos a parar de la experiencia, y sirven como punto de parada para futuros modelos. Generalmente se ualizan cuando no se cuenta con información suficiente o confiable para desarrollar un modelo estadísaco. Ventajas: requieren menor Aempo y costo que los modelos personalizados al mismo Aempo que sirven para entrar rápidamente a un mercado. Modelos EstadísKcos Son modelos que Aene suficiente información para desarrollar el modelo. Ventajas: ofrecen el mayor poder predicavo. Modelos Genéricos Son modelos a nivel cliente (vs. a nivel cuenta)
27 Tipos de Score para empresas Actualmente hay dos principales Apos de scores, en ambos se trata de evaluar la probabilidad de pago de un crédito: Score de originación: Es empleado por los otorgantes de crédito para analizar una solicitud de crédito y determinar la viabilidad del mismo así como sus condiciones. Score de comportamiento : Este Apo de puntajes se usan para monitorear el comportamiento de las cuentas y sirve como una alerta temprana de riesgo futuro.
28 Cómo una institución puede diferenciarse con el uso y automatización de scores para empresas?
29 Beneficios del Score Empresarial Mejoras en estrategias de riesgo con una herramienta objekva: Los scores pueden ser un criterio objeavo en la toma de decisiones crediacias consistentes y precisas, así como en la implementación de estrategias que incluyen el tamaño del préstamo, precios, pagos iniciales, etc. Aumento de la saksfacción del cliente con costos diferenciados: Creando decisiones de crédito consistentes y objeavas, los otorgantes de crédito pueden automaazar sus procesos y reducir costos y el Aempo empleado en revisar manualmente las solicitudes de créditos. Capacidad de reacción más rápida a cambios en el mercado: Los scores permiten monitorear los riesgos de los portafolios y su comportamiento asociado, los otorgantes de crédito pueden realizar un seguimiento a la efecavidad de sus estrategias y hacer ajustes en respuesta a cambios a Aempo.
30 Hay evidencias del beneficio del credit scoring a las empresas?
31 La Reserva Federal de Atlanta, publicó un ar^culo llamado The effect of credit scoring on Small Business Lending in Low- and Moderate Income Areas, en el que se examinan los efectos del score crediacio por parte de grandes organizaciones bancarias en el préstamo a pequeñas y medianas empresas en el sureste de los Estados Unidos. Tienen dos resultados principales: El uso del score crediacio incrementó el préstamo en $16.4 millones por insatución (banco). Aumento de la probabilidad de que una insatución bancaria grande otorgue a una pequeña empresa.
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