Desarrollo de Score de otorgamiento y estimación de provisiones para la cartera de microcrédito

Al observar el contexto en el que se desarrolla la economía colombiana, conformada en su mayoría por fami, micro y pequeñas empresas, las cuales no cuentan con las garantías o respaldo necesario para acceder a la banca tradicional, el actual modelo de otorgamiento de crédito para este tipo de empresas tiene procesos operativos muy costosos. Por lo anterior, se hace indispensable la elaboración de un score que agilice y haga menos oneroso el otorgamiento de crédito, a la vez que estime el riesgo de cada cliente desde su origen. En la elaboración del presente trabajo se contó con la información de una entidad de microfinanzas, la cual a corte de Dic/17 presentaba 469.996 clientes de la modalidad microcrédito, con los cuales se espera obtener una muestra representativa con el 50% de clientes con moras superiores a 30 días y 50% de clientes con moras inferiores. En este sentido, se utilizaron metodologías cuantitativas con datos secundarios, y por medio de modelos econométricos (Modelo Logístico y Análisis Discriminante), al igual que el conocimiento de los investigadores para determinar las variables de mayor significancia, se realizaron estimaciones y proyecciones en las que se evidenció el probable beneficio financiero de tener un score para el otorgamiento. En consecuencia, se espera que el presente documento contribuya a un mayor desarrollo de las microfinanzas en Colombia a través de los nuevos modelos digitales de otorgamiento de crédito y calificación riesgo.Looking at the context of the Colombian economy, most of the business is made of family, micro and small enterprises, which don’t account with warranties to access the traditional banks, due to the loan approvals for these companies have high expensive operating processes. Said that, there is absolutely necessary a score that speeds up the loan approval process, and makes the loan granting less expensive while estimating the risk of each client from the beginning. In the preparation of this work, there was information from a microfinance entity, which at the cut of Dec / 17 presented 469,996 clients of the microcredit modality, with which it is expected to obtain a representative sample with 50% of clients with debt past due over 30 days and 50% of customers with lower past due. In this sense, quantitative methodologies with secondary data were used, and through econometric models (Logistic Model and Discriminant Analysis), as well as the knowledge of the researchers to determine the variables of greatest significance, estimates and projections were made in which probable financial benefit of having a score for granting the loan was evidenced. Consequently, this document is expected to contribute to the further development of microfinance in Colombia through the new digital models of credit granting and risk rating