Las tarjetas de puntuación de crédito son modelos matemáticos que intentan proporcionar una estimación cuantitativa de la probabilidad de que un cliente muestre un comportamiento definido (por ejemplo, incumplimiento de préstamo, quiebra o un nivel más bajo de morosidad) con respecto a su posición crediticia actual o propuesta con un prestamista. Los cuadros de mando se construyen y optimizan para evaluar el archivo crediticio de una población homogénea (por ejemplo, archivos con morosidad, archivos muy recientes, archivos que tienen muy poca información). La mayoría de los sistemas de calificación crediticia derivados empíricamente tienen entre 10 y 20 variables. [1] Los puntajes de las aplicaciones tienden a estar dominados por los datos de las agencias de crédito, que típicamente ascienden a más del 80% del poder predictivo desde más cerca del 60% a fines de la década de 1980 [2]para cuadros de mando del Reino Unido. De hecho, ha habido una tendencia creciente a minimizar las variables solicitantes o no verificables de los cuadros de mando, lo que ha aumentado la contribución de los datos de las agencias de crédito.
La calificación crediticia generalmente utiliza observaciones o datos de clientes que incumplieron con sus préstamos, además de observaciones sobre un gran número de clientes que no han incumplido. Estadísticamente, se utilizan técnicas de estimación como la regresión logística o el probit para crear estimaciones de la probabilidad de incumplimiento de las observaciones basadas en estos datos históricos. Este modelo se puede utilizar para predecir la probabilidad de incumplimiento de nuevos clientes utilizando las mismas características de observación (por ejemplo, edad, ingresos, propietario de la vivienda). Las probabilidades predeterminadas se escalan luego a una "puntuación de crédito". Este puntaje clasifica a los clientes por riesgo sin identificar explícitamente su probabilidad de incumplimiento.
Hay una serie de técnicas de calificación crediticia tales como: modelado de tasa de riesgo, modelos crediticios de forma reducida, modelos de ponderación de la evidencia, regresión lineal o logística. Las principales diferencias involucran los supuestos requeridos sobre las variables explicativas y la capacidad de modelar resultados continuos versus binarios. Algunas de estas técnicas son superiores a otras para estimar directamente la probabilidad de incumplimiento. A pesar de la gran cantidad de investigaciones de los académicos y la industria, ninguna técnica ha demostrado ser superior para predecir el incumplimiento en todas las circunstancias.
Una creencia errónea típica sobre la calificación crediticia es que el único rasgo que importa es si realmente ha realizado los pagos a tiempo y ha satisfecho sus obligaciones monetarias de manera oportuna. Si bien el historial de pago es esencial, sin embargo, solo compone un poco más de un tercio de la calificación crediticia. Además, los antecedentes de reembolso solo se muestran en su historial crediticio.
Ver también
- Puntaje de credito
- Riesgo de crédito al consumidor
- Riesgo crediticio
- Oficinas de crédito :
- Oficinas principales de EE. UU .: Dun & Bradstreet • Equifax • Experian • TransUnion
- Oficinas canadienses más importantes: Equifax • TransUnion
- Oficinas principales del Reino Unido: Equifax • Experian • TransUnion
- Principales oficinas de la India: CIBIL • Equifax • Experian • Highmark