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Utilización de los modelosinternos en el ámbito de lasmicrofinanzas

Utilización de los modelosinternos en el ámbito de lasmicrofinanzas

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Índice

Introducción

Resumen ejecutivo

Modelos de calificación del riesgo decrédito en microfinanzas

Ejercicios realizados y análisis deresultados

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Introducción

1 Helms, B. (2006): Access for All. Building Inclusive Financial Systems, CGAP, BancoMundial, Washington.2 Si bien existen precedentes anteriores de políticas crediticias orientadas a fomentaractividades empresariales en colectivos desfavorecidos y ajenos al sistema financiero,es comúnmente aceptado que el nacimiento de los microcréditos se da en Asia yAmérica en la década de los 70.3 Entre el 85% y el 95% de la población pobre no tiene acceso a fuentes formales definanciación (Fundación Microfinanzas BBVA, 2009).4 Véase p.ej. Beck, Levine y Loayza (2000), Beck, Demirgüç-Kunt y Levine (2004), Demirgüç-Kunt y Maksimovic (1998), King y Levine (1993), y Klapper, Laeven y Rajan (2006).5 Microfinance Information Exchange (MIX o Mix Market), 2009. MIX es una organizacióncon sede en Washington DC cuyo objetivo es la recopilación y tratamiento deinformación microfinanciera. Entre sus partners se encuentran Bill & Melinda GatesFoundation, CGAP, Omidyar Network, The MasterCard Foundation, IFAD, Michael & SusanDell Foundation, Citi Foundation, Ford foundation y Deutsche Bank.

De la población mundial, que actualmente se cifra en casi siete milmillones de personas, se estima que cerca de tres mil millones notienen acceso al crédito y lo buscan activamente para mejorar suscondiciones de vida1, por lo que deben recurrir a serviciosfinancieros informales, no regulados y en ocasiones abusivos.

Esta situación hizo que en los años setenta, en algunas zonasdesfavorecidas de Asia y América, se comenzaran a darmicrocréditos a pequeños negocios que no tenían acceso alcrédito de la banca tradicional2. Los microcréditos son préstamoshabitualmente otorgados a personas de bajos ingresos y quecuentan con dificultades para acceder al mercado financiero3.

Con el paso del tiempo se ha podido observar que el impacto delos microcréditos en la evolución de los negocios ha sido positivo,como ha quedado bien documentado en la bibliografía.4

Asimismo, y en contra de lo que se pudiera esperar, se ha venidoobservando que las tasas de mora de los microcréditos han sidorazonablemente bajas (p.e. en torno al 5% en América Latina y el

Caribe)5, lo que ha puesto de manifiesto que en la mayor parte delos pequeños negocios no existe un problema de rentabilidad,sino de acceso al crédito.

El éxito de los microcréditos da lugar a un nuevo concepto definanzas denominado microfinanzas, que no sólo tratan losmicrocréditos, sino un conjunto de productos financieros queincluye, además de aquellos, los depósitos de ahorro y los

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6 Es práctica común en algunas instituciones microfinancieras ofrecer seguros de vidao sanitarios para el cliente y su familia mientras pagan el préstamo.7 Mix Market (2009).8 El éxito de las microfinanzas se personifica en Muhammad Yunus, banquero yeconomista impulsor de los microcréditos en Bangladés, que en 1976 fundó el BancoGrameen (Banco Rural), y que por su labor recibió el Premio Nobel de la Paz en 2006.9 Mix Market (2009).10 En todo caso, cuando existen garantías estas suelen tener un valor más simbólicoque real; por ejemplo, una posible garantía sería algún bien mobiliario.11 La baja cultura financiera del microempresario le lleva a veces a endeudarse enexceso perdiendo la capacidad de hacer frente a los pagos comprometidos, lo quepuede llevarle a quedar excluido del crédito. Para evitar esta situación sonimportantes los bureaux de crédito, que permiten a las IMF conocer el grado deendeudamiento de los clientes.12 Se entiende por modelo de decisión al conjunto de modelo de calificación, laestrategia automática que complementa la puntuación del modelo (políticas) y elproceso de análisis manual que dependerá del grado de vinculación de los modelos.13 Los modelos internos son aquellos modelos que se desarrollan con informacióninterna de cada entidad.

� Entorno institucional y legislativo poco desarrollado para elnegocio microfinanciero: inexistencia en muchos casos de unmarco regulatorio específico para las IMF, escaso alcance ycontinuidad de los programas públicos, falta de políticasimpositivas que fomenten la constitución de microempresasy la concesión de servicios microfinancieros, imposibilidad decaptar ahorro por la mayoría de las IMF, etc.

En este contexto, el presente estudio pretende contribuir apotenciar el desarrollo de las microfinanzas, y para ello propone eluso de modelos de calificación del riesgo de crédito paramicroempresas y su integración en los procesos medianteherramientas de gestión de modelos y políticas. En concreto, daríarespuesta a parte de los problemas comentados anteriormente:

� Proporcionando una medida objetiva del riesgo de créditopara los diferentes clientes de las IMF.

� Mejorando la eficiencia del modelo de decisión12.

� Profundizando en el conocimiento y transparencia delsegmento de las microfinanzas de cara al mercado y a losreguladores.

Asimismo, se mide el posible impacto de la integración de modelosde calificación en el proceso de admisión de microcréditos a partir demétricas internas13 de morosidad y de rentabilidad de la cartera.

El documento se estructura en los siguientes apartados:

� Resumen ejecutivo de las conclusiones obtenidas en el estudio.

seguros6, entre otros. Existen las microfinanzas individuales queprestan a personas o unidades familiares, los préstamos a grupossolidarios que prestan a un conjunto personas que, para pedirfinanciación, deciden unirse y actuar de forma solidaria en caso deincumplimiento, y los préstamos a bancos comunales que prestana un conjunto de personas que no sólo actúan de manerasolidaria entre sí, sino que también establecen una administraciónconjunta que permite una mejor gestión de los negocios y delpago de la deuda.

La finalidad de las microfinanzas no es sólo económica, sinotambién social, puesto que facilitan el desarrollo del tejidoproductivo y fomentan el carácter emprendedor de capas pocofavorecidas de la población, rompiendo así el círculo que lastra adeterminados colectivos: características económicas y socialespoco desfavorables que dificultan su acceso a la financiación, loque impide su crecimiento y perpetúa las mismas condicioneseconómicas y sociales. En este punto, deben diferenciarse lasmicrofinanzas de los microcréditos al consumo que no tiene elmismo carácter productivo. En concreto, uno de los colectivosmás favorecidos por el negocio microfinanciero es el de lasmujeres de los países en vías de desarrollo, que suponen más del80% de los clientes7.

Todo lo anterior ha provocado que hayan surgido diferentesinstituciones autosostenibles que empiezan a impulsar ydesarrollar las microfinanzas 8 (en adelante también “IMF”). Lasmicrofinanzas se han extendido por todo el mundo, y han dejadode ser un producto de nicho y constituyen una fuente definanciación reconocida. El mayor porcentaje de clientes de IMFestá en Asia con un 70%, seguido de América y África con un 17%y un 11%, respectivamente9.

En todo caso, el desarrollo actual de las microfinanzas no essuficiente y es necesario atender a los miles de millones depersonas que todavía no tienen acceso al crédito. Para cumplir losobjetivos de crecimiento de forma sostenible hay que profundizaren los aspectos que limitan la oferta y la demanda en la industria,entre los que destacan los siguientes:

� Perfil de los clientes distinto al de la banca tradicional:ingresos económicos limitados y escasamente formalizados,inexistencia de patrimonio que hace que la mayoría de lospréstamos no tengan garantía asociada10, bajoconocimiento financiero11, etc.

� Baja eficiencia de las IMF: menor formación financiera que laexistente en la banca tradicional, uso limitado de latecnología, modelos de gestión básicos, altos costes definanciación o fondeo, operaciones con tipos de interéselevados, etc.

� Principales características del modelo de calificación y de lasherramientas de gestión de modelos y políticas.

� Pruebas realizadas y análisis de resultados de la integraciónde los modelos en el proceso de admisión de microcréditos.

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limita aspectos fundamentales para el desarrollo de modelos,como son la disponibilidad de recursos económicos, laexistencia de información histórica de calidad y elconocimiento financiero.

Asimismo, existen aspectos característicos de lasmicrofinanzas que las diferencian de la banca tradicional yque dificultan el desarrollo y uso de modelos de calificaciónde riesgo de crédito:

De manera resumida, se exponen en el presente apartado lasprincipales conclusiones en relación con la construcción demodelos de calificación de riesgo de crédito en microfinanzasy su integración en la gestión14. Para ello, en primer lugar sejustifica que sí es posible y tiene sentido construir modelos y,en segundo lugar, se analizan los beneficios de utilizar dichosmodelos. Finalmente, se realiza un estudio para medir elposible impacto en términos de morosidad y rentabilidad dela integración de un modelo de calificación en el proceso deadmisión de microcréditos15.

Modelos de calificación del riesgo de créditoen las microfinanzas

El uso de modelos de calificación en las microfinanzas no esmuy común debido en parte al limitado desarrollo de las IMF,que en muchos casos tienen un tamaño reducido y no estánconstituidas como entidades financieras sino como otro tipode instituciones, por ejemplo ONG, lo cual habitualmente

Resumen ejecutivo

14 El detalle de la solución propuesta, incluyendo los aspectos tecnológicos, seincluye en la sección “Modelos de calificación del riesgo de crédito enmicrofinanzas” de este documento.15 Los análisis realizados se basan en información y experiencia del continenteamericano, aunque se entiende que, salvando las distancias, podría ser aplicable aotros mercados microfinancieros.

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16 En las microfinanzas las gestiones suelen realizarse de forma mucho más rápidaque en la banca tradicional por la informalidad de los negocios y la falta degarantías. Esto se refleja en la frecuencia de los cobros, que pueden llegar a sersemanales, o en la inmediatez de las acciones de recobro una vez se produce elimpago o se observa deterioro crediticio del cliente; de ahí la necesidad de realizarvisitas frecuentes. Desde el punto de vista regulatorio, esto se traduce en unadefinición de morosidad más cercana a 30 días, en lugar del estándar de 90 de labanca tradicional.17 El vínculo entre el ejecutivo y el cliente es elevado, y sucede que si el ejecutivose cambia a otra entidad normalmente se lleva parte de su cartera de clientes conél.18 Algunos elementos que demuestran un fuerte arraigo son tener familia, tener lapropiedad de una casa o llevar un tiempo viviendo en el mismo sitio.

� Gestión cercana del microempresario.

� Importancia de los aspectos psicosociales en el análisisde los clientes.

� Recopilación y tratamiento de la información de lamicroempresa y de la unidad familiar.

Estos aspectos se desarrollan a continuación.

Las microfinanzas están caracterizadas por una gestióncercana, realizándose numerosas visitas al cliente en losprocesos de gestión del crédito (admisión, seguimiento yrecuperaciones). Los objetivos de las visitas son diversos,destacando la captura de información financiera de lamicroempresa y la unidad familiar, los análisis depredisposición al pago donde se estudian variables como elgrado de motivación del cliente para desarrollar con éxito elnegocio, así como el seguimiento de la evolución del negociopara adelantar cualquier gestión de recobro que fueranecesaria16.

Estas visitas son llevadas a cabo por un analista o ejecutivo.Cada analista está asignado a una oficina y es responsable dela gestión de una cartera de clientes a los que visita condiferentes objetivos durante el día, dedicando normalmentetoda la mañana a esta tarea. Los analistas organizandiariamente su ruta, que suelen concentrar en una zonadeterminada para optimizar tiempos. Esta ruta es supervisadapor el director de la oficina, que es responsable de que selleven a cabo las diferentes acciones relativas a las políticasde la entidad.

Nótese que no se visita únicamente el negocio, sino tambiénel hogar del cliente y a veces el de algún familiar, con elobjetivo de analizar, entre otros aspectos, si el entornofamiliar apoyaría económicamente al cliente en caso de quefuera necesario. En algunas ocasiones es común que elanalista visite los negocios si pasa cerca de los mismosaunque no tenga una acción pendiente, lo que refuerza elaspecto de cercanía de las microfinanzas17. Durante la tardelos analistas dedican el tiempo a analizar y tomar decisionescon base en la información recopilada durante las visitas.

En la medición del riesgo destaca la importancia de losaspectos psicosociales vinculados con la predisposición alpago y el éxito del microempresario. Un ejemplo de aspectopsicosocial es el nivel de raigambre del cliente con suentorno, ya que se demuestra que personas con importanteslazos familiares o con el lugar18 son mejores pagadores y seesfuerzan más en el desarrollo de sus negocios.

Dichos aspectos psicosociales son determinantes para decidirsobre la concesión de la operación de crédito. Por ejemplo,debido a la informalidad de los negocios, para recopilarinformación financiera de la microempresa, el analista debebasarse en las facturas existentes y en la experiencia denegocios similares que conozca. Dada esta situación, algunosmicroempresarios exageran sus ingresos para conseguir máscrédito, siendo el analista el que tiene que corregir dichainformación basándose en su experiencia. En algunasocasiones el microempresario exagera los ingresos u ocultainformación, en cuyo caso el analista considerará que elcliente no está siendo sincero y le penalizará en el análisis.

Existen otros elementos psicosociales que también tiene queestudiar el ejecutivo. Destaca el grado de respetabilidad delcliente en su entorno, cuyo análisis se realiza a través deentrevistas con los negocios colindantes o averiguando laopinión que los conocidos del cliente tienen del mismo. Pararealizar este último análisis se le pide al microempresario quefacilite algunas personas de contacto a las queposteriormente llama el ejecutivo. Aunque sorprenda, se dancasos de microempresarios que no proporcionan ningunapersona de contacto o que, incluso haciéndolo, esta no débuenas referencias sobre el mismo.

También, como se ha comentado anteriormente, esinteresante valorar el posible apoyo de padres u otrosfamiliares en caso de dificultades económicas.

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A la hora de medir las características financieras del cliente setiene en cuenta no solo el negocio microfinanciero sinotambién la unidad familiar. Esto se debe a que estospequeños negocios no tienen un carácter meramentesocietario, sino que en muchas ocasiones se trata de negociosfamiliares donde existe una elevada implicación por parte delos diferentes miembros de la familia en la asunción deresponsabilidades, ya que estos condicionan los ingresosfundamentales de dichas familias, siendo su éxito clave parasu sustentación y prosperidad.

En lo que respecta al análisis financiero se podría considerarque una microempresa y la unidad familiar asociada tienenun buen perfil de riesgos si no están muy endeudados ydemuestran unos ingresos recurrentes19.

Se valora muy positivamente que exista diversificación en losingresos, lo que sucede si alguna persona de la unidadfamiliar tiene un trabajo ajeno a la microempresa, o si lapropia microempresa se dedica a distintas actividades. Porejemplo, es común que en el mundo agrario losmicroempresarios no solo cultiven, sino que también tenganalgún tipo de ganado que pudieran vender en caso de que lacosecha no fuera buena. En los negocios urbanos también esposible diversificar; por ejemplo, hay microempresarios quedan comidas y al mismo tiempo actúan como un pequeñosupermercado.

En todo caso, donde el analista aporta más valor es en elanálisis y tratamiento de la información, ya que tiene queconstruir un balance a partir de información básica, como sonfacturas, tamaño del negocio, conocimiento de negociossimilares, etc.

También existen variables similares a las que utiliza la bancatradicional; por ejemplo, en el proceso de análisis siempre severifica si el potencial cliente tiene otras deudas20 o si hacumplido correctamente con sus compromisos anteriores. Dehecho, una política común en las microfinanzas es iraumentando el crédito concedido a los clientes en función delas experiencias que se van teniendo con los mismos. Inclusolas variables financieras, una vez que la informaciónproporcionada por el microempresario ha sido analizada ytratada por el analista, son similares a las de la bancatradicional; por ejemplo, para establecer si el monto de unaoperación es adecuado se estima una ratio deendeudamiento que relaciona los ingresos con las cuotas y secompara con un límite de endeudamiento establecido por laentidad.

El conjunto de hechos comentados hace que muchosprofesionales de las microfinanzas consideren que eldesarrollo de modelos de calificación no es posible ni deutilidad:

� Los modelos de calificación podrían limitar la gestióncercana del microempresario.

� Puede resultar complejo introducir variablespsicosociales en el modelo.

� Existe cierta dificultad a la hora de estandarizar lainformación de la microempresa y la unidad familiar.

Sin embargo, la necesidad de analizar cada operación como sise tratara de un proyecto (project finance) mediante unanálisis manual e individualizado, pero siendo bajo el importede la misma (p.e. entre 400 y 1.200 dólares en América Latinay Caribe, con una media de 1.000)21, significa una pérdida deeficiencia que dificulta el crecimiento sostenible de lasmicrofinanzas.

Ante esta situación, el desarrollo y uso de modelos decalificación de riesgo de crédito podría aportar mejoras en laeficiencia desde el punto de vista de los procesos de crédito.El estudio realizado demuestra que las técnicas existentes enla actualidad sí permiten una adecuada medición del riesgomicrofinanciero mediante la combinación de modeloscuantitativos y cualitativos, y que su integración en la gestiónpuede aumentar considerablemente la eficiencia de las IMF.

En el proceso de modelización realizado se distinguen cuatrotipos fundamentales de variables (atendiendo al elementomedido) que se listan a continuación en función de suimportancia:

19 Por ejemplo, se valora que el negocio no sea de reciente creación.20 Para que las IMF puedan conocer con garantías el endeudamiento del cliente esnecesario que exista un bureau de crédito que facilite dicha información. Esto nosiempre es posible cuando los montos son bajos o sobre todo si elendeudamiento del cliente es con fuentes informales de crédito. La falta deinformación sobre el endeudamiento de los clientes ha llevado alsobreendeudamiento y posterior quiebra de algunos de ellos.21 Mix Market (2009).

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� Solicitante: grado de motivación por el éxito delnegocio, apoyo familiar, nivel de sinceridad,respetabilidad en su entorno, experiencia en el negociocomo propietario, experiencia en la actividad,propiedad del local, etc.

� Microempresa y unidad familiar: actividad del negocio,antigüedad del negocio, ingresos del negocio, otrosingresos, endeudamiento de la microempresa y launidad familiar, etc.

� Operación: ratio de endeudamiento, finalidad, monto,plazo, etc.

� Situación en el Sistema Financiero y experienciaanterior del cliente en la Entidad: existencia de otrasdeudas, comportamiento de pago22, uso según loacordado de financiaciones anteriores, etc.

Como se ha comentado previamente, siempre pueden darsehechos en cualquiera de los grupos de variables quesupongan la denegación de la operación.

Asimismo, existen ciertas diferencias entre las variablesnecesarias para cuantificar el riesgo en los negocios urbanosy en los negocios rurales, especialmente para losagropecuarios, donde se analizan aspectos específicos delcultivo o del ganado, como puede ser la producción de añosanteriores o la volatilidad del precio del producto en elmercado23. En todo caso, los grupos de variables siguensiendo los mismos.

Mediante la construcción de modelos cuantitativos ycualitativos se medirá el riesgo de crédito teniendo en cuentalas variables mencionadas. Si se dispone de informaciónhistórica, se utilizarán modelos fundamentalmentecuantitativos, y cuando no se disponga de información, asícomo para las variables psicosociales, se utilizarán modelos

cualitativos donde el peso de las variables se establecerá demanera experta basado en el conocimiento de los analistas yel área de riesgos.

Además, a partir de la construcción de modelos se empezaríaa almacenar la información que podría ser empleada para eldesarrollo y afinado posterior de los mismos utilizandotécnicas estadísticas. De hecho, la existencia de modelosaumentará los controles sobre calidad de la información. Entodo caso, en el proceso de captura de información seguirásiendo fundamental la figura del analista para interpretar yconstruir la información financiera de las microempresas ysus familias.

Tal y como se ha demostrado en la banca tradicional, el usode modelos no debería afectar negativamente al carácter decercanía al cliente de las IMF, sino ser una herramienta quecontribuya a una gestión más eficiente. La calificacióncrediticia podría utilizarse en una primera fase para priorizarlas visitas (no eliminarlas), y en una segunda fase paradetectar las visitas que, al menos desde el punto de vista degestión del riesgo de crédito, no serían necesarias,permitiendo a las entidades decidir si se quiere abarcar unmayor número de clientes por analista (y, por tanto,aumentar la eficiencia). Por otro lado, en la fase de decisión,una vez las visitas ya han sido realizadas, el modelo siempreserá de utilidad para automatizar dicho proceso sin afectar enningún caso al carácter de cercanía del negocio.

22 La experiencia que las IMF tienen de sus clientes normalmente solo es derivadade los productos de activo (préstamos) dado que muy pocas IMF, por no serinstituciones financieras o por serlo de reciente creación, no están autorizadaspara captar productos de pasivo.23 En algunos casos los cultivos se venden a empresas de mayor tamaño que losexportan a otros países. En estos casos, los microempresarios suelen cobrar endólares norteamericanos y por tanto el análisis de estas operaciones tiene quetener en cuenta la posible fluctuación del tipo de cambio entre la moneda local yel dólar.

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Beneficios del uso de modelos de calificaciónde riesgo de crédito en la gestión

Una vez justificado que la construcción y uso de modelos decalificación de riesgo de crédito en microfinanzas es posiblesin afectar negativamente al negocio, a continuación sedestacan los aspectos beneficiosos que podrían aportar losmodelos al crecimiento sostenible de las microfinanzas en losdistintos frentes que actualmente lo dificultan.

Los modelos de calificación pueden ayudar a clasificar a losclientes en función de su riesgo de crédito teniendo encuenta las variables características de las microfinanzas. Estopermite una objetivación del tratamiento de los clientes y,por tanto, una mejor gestión de los mismos. Es decir, queaunque se trate de clientes con características diferentes a losde la banca tradicional, el uso de modelos posibilita ciertasegmentación y posterior estandarización en su gestión y,por tanto, se pueden adaptar las políticas de admisión alapetito de riesgo que fijen las entidades en cada momento.

Por otro lado, los modelos también son la base para lamedición del riesgo de crédito, pues son el primer paso parala estimación de parámetros internos que permitan el cálculode pérdida esperada y capital, así como de diferentesmedidas de rentabilidad, lo que permite avanzar en eltratamiento objetivo de los microempresarios.

La medición del riesgo de crédito es uno de los aspectosclave para la toma de decisiones en microfinanzas. En esteámbito, disponer de un modelo permite utilizar la puntuaciónobtenida para establecer políticas en función del perfil deriesgo como, por ejemplo, que no todas las operacionestengan que pasar por los mismos órganos de análisis ydecisión, pudiendo algunas solicitudes ser dictaminadas demanera automática.

En general, y como se observa en el estudio realizado, que sedetalla posteriormente, el uso de modelos en el proceso deadmisión podría aumentar significativamente la rentabilidadde las IMF debido al aumento de eficiencia que supondríaoptimizar el tiempo que los analistas dedican al estudio deoperaciones.

Asimismo, la integración de los modelos en la gestión, que setraduce en un ahorro de tiempo de análisis por operación,permitirá a los ejecutivos gestionar una mayor cartera demicrocréditos tanto en términos de volumen como deterritorialidad24.

Otra importante utilidad es que los modelos podrían servirpara establecer el precio de las operaciones en función de sunivel de riesgo. Actualmente, el precio de los microcréditos esbastante estándar entre operaciones que pueden tenercalidades crediticias muy diferentes, y además son preciosbastante elevados si se comparan con los fijados por losbancos para otros perfiles de clientes de morosidad similar,alcanzando en muchos casos el límite legal fijado por elregulador.

Como ejemplo, en Perú el tipo de interés medio en el SistemaBancario de los préstamos a microempresas es del 32%, y elde las pequeñas y medianas empresas es el 25% y el 11%,respectivamente. Esto contrasta con los datos de morosidad,ya que en microempresas oscila entre el 2,89% y el 6,08% yen pequeñas empresas entre el 4,62% y el 7,54%25.

24 Uno de los problemas de las IMF es la dificultad de crecimiento en las zonasmenos pobladas, que son en muchas ocasiones también las zonas más pobres, loque ha hecho que muchas veces estas entidades estén concentradas en lasciudades y sean casi residuales en las regiones con menos habitantes(normalmente zonas rurales).25 Información de marzo de 2011 de la Superintendencia de Banca y Seguros delPerú.

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Esto se debe en parte a que habitualmente no se dispone demecanismos que permitan clasificar a los clientes, sino quelos préstamos simplemente se aprueban o deniegan. Ycuando sí existen mecanismos, como puede ser lainformación de comportamiento de pago de un cliente, seutilizan de una forma básica en la renovación de lasoperaciones y en la determinación del monto de las mismas26.

Ganar en eficiencia es, por tanto, una condición necesariapara poder desarrollar las microfinanzas y hacerlo además encondiciones más favorables para los clientes.

La construcción y uso de modelos contribuye a profundizaren el conocimiento de las IMF y del segmento de lasmicroempresas. Disponer de un mayor conocimiento delnivel de riesgo que suponen las microempresas podríafacilitar que las instituciones y autoridades locales pudierandesarrollar una normativa más ajustada a las mismas, y queno se vieran penalizadas por el desconocimiento existentesobre este sector.

Algunos reguladores locales comienzan a permitir el uso demodelos internos para la estimación de provisiones. En estesentido, los modelos de calificación podrían ser utilizadospara estimar provisiones y, en el futuro, para los cálculos decapital.

De cara al mercado, una mayor transparencia de las IMFpodría ayudar a reducir sus costes de financiación, que sonsignificativamente superiores a los de las entidadesfinancieras tradicionales.

Integración de modelos de calificación en elproceso de admisión

En el estudio realizado se cuantifica el posible impacto enmorosidad y rentabilidad de la integración de los modelos decalificación crediticia en el proceso de admisión demicrocréditos. Para ello se parte de un proceso de admisiónque no utiliza modelos de calificación (en adelantedenominado “escenario base”) que se va modificando paraintegrar los modelos en la gestión del riesgo. Para medirdicho impacto se utilizan métricas como el porcentaje deoperaciones buenas que son denegadas (conocido como“error de tipo I”), de morosidad aceptada (conocido como“error de tipo II”) y de rentabilidad. También se estudia lasensibilidad de la rentabilidad a los costes del análisis manualllevado a cabo por los ejecutivos27.

El estudio se realiza sobre el proceso más común en laindustria microfinanciera, que se compone de tres fases:comercialización, análisis y decisión. Estas fases tienen uncomponente manual elevado, ya que dicho proceso no sueledisponer de modelos de calificación, y en ellas, como se hacomentado, es muy importante la figura del ejecutivo.

� Comercialización: esta fase supone el primer contactocon el solicitante, obteniendo la información básica yvalidando si existe o no información negativa, externa ointerna, que pueda suponer la denegación automáticade la solicitud.

� Análisis: en esta fase el ejecutivo estudia la informaciónaportada en la fase de comercialización, llevando a

26 Esto provoca un problema de selección adversa en las microfinanzas, ya que elproceso de análisis no se utiliza para clasificar sino para aprobar y denegaroperaciones, lo que mantiene los precios altos y favorece a los “peores” clientes, loque dificulta el crecimiento de las IMF.27 En todo caso, es recomendable que las entidades realicen estudios de estaíndole con sus propias hipótesis y estimaciones para obtener conclusionesespecíficas.

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cabo, en su caso, una o varias visitas adicionales alsolicitante para recabar más información y emitirfinalmente un dictamen que envía al Comité deCrédito28.

� Decisión: en esta fase un Comité de Crédito decidesobre la concesión de la operación solicitada, pudiendorequerir información adicional a la suministrada por elanalista.

En el estudio realizado, el modelo de calificación se integraen las fases de análisis y decisión29 mediante su aplicación alas operaciones que han pasado la fase de comercialización.Se utilizan diferentes modelos de calificación con el objetivode medir la sensibilidad de la integración de los modelos enla gestión a la bondad de ajuste30 de los mismos.

La integración de los modelos en la gestión se realizamediante la definición de un punto de corte, a partir del cualse establecen dictámenes y atribuciones de decisión. Seentiende por punto de corte un valor numérico que sirvecomo umbral con el que comparar la puntuación otorgadapor el modelo.

Para fijar dicho punto de corte, en primer lugar y dado que lamorosidad de la muestra es razonablemente baja (6%), secalcula para cada uno de sus posibles valores la rentabilidadhistórica que se hubiera obtenido para la cartera. En segundolugar, se establece como punto de corte aquel valor entre losanteriormente analizados que maximice la rentabilidad. Dicharentabilidad se calcula teniendo en cuenta el beneficio y lapérdida esperada histórica de las operaciones.

No obstante, es relevante comentar que el hecho de que losmodelos de calificación puedan ser totalmente vinculantesen las fases de análisis y decisión no es inmediato, sobre todoen entidades donde no se han utilizado modelos en elpasado. Por ello, el paso a vinculante debe ser gradual perosiempre con el objetivo a medio plazo de maximizar dichonivel de vinculación.

Por este motivo se analiza por separado el impacto en lasfases de análisis y decisión, dado que la integración de losmodelos tiene, como se ha comentado, un carácter gradual, ypor tanto no tiene por qué afectar de la misma manera a lasdistintas fases del proceso.

La fase de decisión es donde la integración del modelo decalificación puede tener un mayor impacto en términos deautomatización, dado que puede utilizarse para establecer undictamen sobre la solicitud o para desarrollar un sistema deatribuciones más eficiente donde no todas las solicitudesdeban ser revisadas por el Comité de Crédito31 y con el mismonivel de detalle.

En la fase de análisis, la integración de los modelos nosupondrá necesariamente un ahorro en términos de costestan significativo como en la fase de decisión. Sin embargo, síse considera posible conseguir ahorros de tiempo paraalgunos clientes, por ejemplo mediante la reducción delnúmero de visitas en aquellos casos en los que el modelo decalificación tenga una puntuación positiva a partir de lainformación recopilada en las primeras visitas o paramicroempresas que pretendan renovar un crédito que hayanpagado de manera satisfactoria.

28 El Comité de Crédito es un órgano constituido por analistas y el director de laoficina que analiza y supervisa los préstamos que se conceden en la oficina. Endicho Comité, cada propuesta es defendida por el analista responsable de lamisma antes de ser aprobada. En ocasiones, el analista tiene que limitar el importedel préstamo o recabar más información, de acuerdo con la solicitud del Comitéde Crédito.29 Aunque no es objeto de este estudio, los modelos de calificación, en concretolos modelos proactivos, también pueden integrarse en la fase de comercializaciónpara establecer políticas de preconcesión.30 Se dice que un modelo tiene mejor bondad de ajuste que otro si discrimina másentre operaciones sanas y morosas. Para medir la bondad de ajuste de losmodelos se utilizan diferentes estadísticos, entre los que destaca la Curva ROC quese detalla en el apartado de “Ejercicios realizados y análisis de resultados”.31 El cometido del Comité de Crédito no es solo revisar la idoneidad de lapropuesta en términos de riesgo de crédito o capacidad de pago del cliente, sinoque también tiene que verificar que los datos se han recopilado con el rigornecesario y que en ningún caso está habiendo fraude por parte del analista.

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En todo caso, la integración del modelo en la fase de análisises importante para poder posteriormente, en la fase dedecisión, automatizar dicho proceso, así como para potenciarla medición y gestión objetiva del riesgo en las IMF.

Las principales conclusiones que se extraen de los estudiosrealizados son las siguientes:

� La rentabilidad en los escenarios donde se integran losmodelos puede alcanzar hasta el doble de larentabilidad del escenario sin modelos. Esto se debe aque en el escenario base se computan los gastos deestudio del analista y del Comité, mientras que en losescenarios donde los modelos son vinculantes dichoscostes no aplican en todos los casos.

� Los escenarios con una mayor integración de losmodelos presentan también un ahorro de tiempo deanálisis para los ejecutivos, pudiendo éstos dedicardicho tiempo al análisis de nuevas operaciones.

� Los criterios de aprobación de operaciones en elescenario base son más severos que en los escenarioscon modelo. Esto hace que la morosidad sea inferior,pero al mismo tiempo también lo es la rentabilidad.Esto significa, por un lado, que las políticas delescenario base pueden estar siendo excesivamenterestrictivas32, pero al mismo tiempo, y debido a lapotencial volatilidad de la morosidad, destacan laimportancia de considerar en el establecimiento delpunto de corte estudios de morosidad histórica.

32 Pudiera ser que el nivel de incertidumbre que las IMF tienen sobre sus clientesse hubiera traducido en un control exhaustivo que en algunos casos dificultase elcrecimiento de la financiación o que experiencias históricas demostrasen que lamorosidad en la industria puede ser muy volátil y por tanto es necesario tenerlamuy controlada.

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Modelos de calificación del riesgo de créditoen microfinanzas

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Introducción

En las IMF no es habitual el uso de modelos de calificación deriesgo de crédito, existiendo en los procesos de análisis ydecisión un alto componente manual, lo cual dificulta unagestión eficiente del riesgo y además supone un costeoperativo elevado que limita la capacidad de crecimiento delnegocio microfinanciero.

Lo que se plantea en este estudio para hacer posible unmayor crecimiento de las microfinanzas es precisamente eluso de modelos de calificación en la gestión del riesgo. Enesta sección se detallan los siguientes aspectos:

� Modelo de calificación: principales características de lamodelización del riesgo de crédito en las microfinanzas.

� Herramientas de gestión de modelos y políticas:características técnicas que debe tener una herramientaque permita integrar los modelos de calificación en elproceso de concesión de operaciones.

� Integración de los modelos en la gestión del riesgo:metodologías para establecer las políticas de punto decorte de los modelos para su integración en el procesode admisión.

Modelo de calificación

La metodología de calificación que se propone está basadaen la utilización de un modelo que asigna una puntuación acada microcrédito permitiendo su ordenación según su perfilde riesgo. Dicha metodología es la mismaindependientemente de la actividad del microempresario33.

La puntuación del modelo debe obtenerse agregando en unasola las características cuantitativas y cualitativas del binomiocliente-operación. A partir de dicha puntuación se puedeobtener una medida de probabilidad de incumplimiento (PD)que también puede ser utilizada en el proceso de toma dedecisiones. Por simplicidad, en este estudio se trabajarádirectamente con la puntuación del modelo.

Los puntos a considerar en la metodología de calificación son:

�Modelo cuantitativo.�Modelo cualitativo.�Agregación de puntuaciones.

El modelo cuantitativo es una herramienta estadística queasigna, a partir de variables objetivas recogidas en las fasescomercial y de análisis, y agregadas generalmente por mediode una regresión logística, una puntuación que permite ordenarlas solicitudes de mayor a menor riesgo de impago. Laregresión logística se calibra con datos históricos deoperaciones para las que se dispone de la información en elmomento de admisión, así como de su desempeño posterior (siincumplieron o no).

Todas las variables del modelo deben mostrar una capacidadpredictiva significativa sobre el incumplimiento, y la elección deaquellas que formarán parte del modelo final debe hacerseponderando parsimonia y bondad de ajuste a los datos.

Se entiende que un modelo es bueno cuando separa conclaridad las operaciones malas de las buenas. Dado unmodelo de puntuación y a modo ilustrativo, se muestra en elGráfico 1 la tasa de incumplimiento de la cartera en estudioen función de la puntuación obtenida por cada operación.Dicha puntuación se divide en 10 intervalos homogéneos,agrupándose en los primeros niveles las operaciones conmejor tasa de incumplimiento.

33 En el segmento de las microempresas habitualmente se diferencia entre losclientes dedicados a la agricultura y ganadería, y el resto de negocios. En todocaso, cierta información necesaria para modelizar ambos segmentos sí esdiferente; por ejemplo, para una operación agraria se suelen hacer análisisdetallados del ciclo y diversidad de los cultivos. Por ello, los ejecutivos queanalizan operaciones agropecuarias suelen tener un perfil técnico especializadoen agricultura y ganadería.

Gráfico 1: Tasa de incumplimiento por intervalos de puntuación.

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Si bien los microcréditos son tratados por algunas entidadesmediante un modelo cuantitativo como el utilizado en elpréstamo al consumo34, donde la automatización en laconcesión es muy elevada, los problemas en la calidad yobtención de información, así como el hecho de que parte delas variables necesarias para discriminar el incumplimientosolo puedan recogerse a través de las visitas y el análisis delejecutivo, hacen que sea necesario complementar el modelocuantitativo con el uso de modelos cualitativos.

Un modelo cualitativo puede construirse como uncuestionario con preguntas que debe cumplimentar elejecutivo en sus diferentes visitas. El cuestionario puedeconsistir en preguntas cerradas, lo que simplificaría el uso ygarantizaría una mayor objetividad, o en preguntas abiertas,que permitirían cubrir más aspectos en el análisis pero almismo tiempo introducirían mayor subjetividad en lacalificación.

En todo caso, la respuesta a cada pregunta debe tenerasociado un valor numérico, de forma que la puntuacióncualitativa final pueda obtenerse sumando el valor de todaslas respuestas. El peso de cada variable se calibra con elmismo objetivo que en el modelo cuantitativo, esto es,buscando una buena capacidad discriminante delincumplimiento. Habitualmente, cuando se desarrolla unmodelo cualitativo no es frecuente que exista informaciónhistórica para estimar el peso de las variables, en cuyo caso sedeben establecer los pesos con base en el criterio experto delos analistas y el área de riesgos. Una vez que el modelo seimplanta, se empieza a almacenar la información, que será deutilidad para la reestimación de pesos en las futurasactualizaciones de los modelos.

En el Diagrama 1 se muestra un ejemplo de preguntascerradas en un modelo cualitativo.

Aunque los aspectos cualitativos son fundamentales ycaracterísticos de las microfinanzas, se considera posible que en

algunos casos como, por ejemplo, en el caso de clientes queson buenos pagadores y que solicitan un monto parecido a losanteriormente solicitados, fuese suficiente el uso de un modelocuantitativo para poder calificar la solicitud. En dichassituaciones el modelo de calificación y las fases de análisis ydecisión se simplificarían35.

Por último, ambas puntuaciones, la cuantitativa y la cualitativa,deben ser agregadas en una sola puntuación que permita calificarde manera única cada microcrédito. Para ello, se puede utilizar unmodelo logístico que toma como variables independientes laspuntuaciones cuantitativa y cualitativa36 (Diagrama 2).

Diagrama 2: Esquema del proceso de obtención de la puntuación.

Diagrama 1: Ejemplo de cuestionario cualitativo.

Organización del negocio y situación de la microempresa

SÍ NOEl estado de las instalaciones es el adecuado para el desempeño de la actividad comercial �El negocio tiene una buena localización en relación a la actividad que realiza (permite una fácil comercialización) �La maquinaria y tecnología están obsoletas �

Calidad de la información y conocimiento del negocio

SÍ NOLa información facilitada es clara y veraz �El cliente demuestra que conoce bien el funcionamiento del negocio y, en particular, los ciclos comerciales �

Relación con su entorno

SÍ NOSegún familiares, amigos y vecinos, el cliente presenta un buen comportamiento de pagos �La información suministrada por el cliente coincide con los datos recogidos en su entorno (familiares y conocidos) �

34 Es habitual que los bancos tradicionales concedan microcréditos utilizando losmismos procesos que utilizan para un préstamo al consumo. El resultado es unatasa de morosidad muy superior a la de las IMF en este segmento.35 De la misma manera, si se dispone de un modelo de seguimiento que califique alcliente en función de su comportamiento de pago, se podrían gestionar las visitasde seguimiento y la necesidad de actualizar la calificación cualitativa teniendo encuenta la puntuación del mismo.36 Para agregar las puntuaciones cuantitativa y cualitativa existen otras alternativas,que pueden ser de utilidad en caso de que para el modelo cualitativo no sedisponga de información histórica, como por ejemplo asignar una puntuación yun nivel de riesgo mediante el modelo cuantitativo y luego corregirlo mediante lacalificación del modelo cualitativo aplicando una matriz de transición (muchasveces definida de manera experta).

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Herramienta de gestión de modelos y políticas

La integración de un modelo en el proceso de concesión debeestar soportada y acompañada por una herramienta tecnológicao gestor de modelos y políticas (también denominada “gestor”)que permita, entre otras funcionalidades, aplicar el modelo decalificación en el proceso de admisión on-line. Actualmente, enlas IMF, los análisis crediticios que realiza el ejecutivo en elproceso de admisión, son habitualmente almacenados en elpropio ordenador del analista, lo cual no garantiza su correctaaplicación. Con la implantación del gestor también se buscaconseguir un mayor grado de automatización y de trazabilidad37

del proceso de toma de decisiones.

Además, el gestor debe ser de utilidad tanto en la integración delmodelo en la gestión como en el proceso de seguimiento delmismo, proporcionando soporte a su ciclo de vida (Diagrama 3).

A continuación se listan y detallan las funcionalidades generalesde las que se entiende debe disponer un gestor de modelos ypolíticas (Diagrama 4):

� Gestión de modelos de calificación.� Gestión de políticas de riesgos.� Análisis y simulación de escenarios.� Reporting.� Pase a producción.

37 Los ejecutivos recopilan la información en papel o en ficheros que almacenan ensus propios ordenadores pero raramente la información de análisis se almacenaen una base de datos corporativa.

Diagrama 3: Ciclo de vida de un modelo.

Diagrama 4: Diagrama de funcionalidades generales del gestor.

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Un gestor de modelos y políticas debe contar con la interfaz yel soporte funcional necesario para actuar como unaherramienta de creación y modificación de modelos decalificación, es decir, no debe limitarse a ofrecerfuncionalidades sobre modelos, sino que debe también sercapaz de crear distintos tipos de modelos38 y ponerlos enproducción para una cartera dada escogiendo las variables delas que se componen, los pesos correspondientes a las mismasy los algoritmos de cálculo de las puntuaciones.

El gestor debe permitir establecer reglas de decisión (políticas)y después estudiar su desempeño sobre la cartera objeto deestudio.

Actualmente, en la mayoría de las IMF el cumplimiento de laspolíticas de riesgo se revisa manualmente por el analista y elComité de Crédito, pero no existe ninguna trazabilidad niposibilidad de estudiar la efectividad de las diferentespolíticas establecidas.

La política de mayor importancia es la de fijar los puntos decorte39 deseados para cada modelo. Para ello, el gestor debepermitir estudiar el efecto que tiene cada posible punto decorte en la resolución de las operaciones.

En el Diagrama 5 se muestra un ejemplo de informe soportepara la elección de punto de corte. Como se puede observar,presenta un gráfico conjunto de la ganancia acumulada y elmarginal en función de la puntuación de las operaciones (quese comportan de manera inversa incrementando la gananciapara las mejores puntuaciones y produciendo pérdidas en laspeores puntuaciones). Asimismo, en el informe se muestrauna tabla con la morosidad y rentabilidad acumuladas paradiferentes puntos de corte, identificando el que maximiza larentabilidad (32,87 para el ejemplo en cuestión).

38 El gestor de modelos y políticas debe permitir crear distintos tipos de modelos(fundamentalmente scoring de admisión, scoring de seguimiento, modelos derating y modelos cualitativos).39 Como se ha comentado anteriormente, un punto de corte es un valor numéricoque sirve como umbral con el que comparar la puntuación de toda operaciónsolicitada. Unas posibles alternativas de estimación del punto de corte se detallana continuación en el subapartado de “Integración de los modelos en la gestión: elpunto de corte”.

Diagrama 5: Ejemplo de informe para la fijación del punto de corte.

El gestor debe permitir la simulación de escenariosincluyendo todos los procesos tanto de seguimiento demodelos y políticas tras su puesta en producción, como detesteo del funcionamiento de modelos de decisión sobre unacartera en un entorno de pruebas.

De esta manera las IMF podrán cuantificar el impacto deposibles modificaciones en sus políticas, así como adaptarlasa las diferentes regiones y oficinas con mayor facilidad.

Asimismo, el testeo de un modelo de decisión debeconsiderar el estudio de la calidad del modelo de calificaciónsobre una cartera histórica, antes de que pase a producción.Esto servirá para adecuar el modelo a las circunstancias yoptimizar su desempeño. Para ello es necesario el cálculo deestadísticos que informen sobre la bondad del ajustepredictivo del modelo. En el Diagrama 6 se muestra unejemplo de los estadísticos más frecuentes para medir labondad de un modelo.

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Diagrama 7: Ejemplo de informe que compara diferentes modelos de decisión.

Diagrama 6: Ejemplo de estadísticos sobre la bondad de ajuste de un modelo.

Una vez adoptado un modelo de decisión, el gestor debepermitir controlar su evolución y realizar un seguimientosobre los resultados obtenidos, tanto para el conjunto de lapoblación como para subpoblaciones significativas. En elDiagrama 7 se muestra un informe de comparativa dedecisión entre diferentes modelos.

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La generación de informes configurables en tiempo real sirvepara controlar la evolución de mercado y cartera, y poderanticiparse incluso a la futura obsolescencia de los modelos.En el Diagrama 8 se muestra el estudio bivariante para laantigüedad del cliente con la mora en función de lacategorización de la variable y su informe de frecuenciasrelativas y absolutas.

El reporting es relevante dado que incluso en las IMF dondeexiste información histórica, no es frecuente su explotación alno disponer de herramientas y de áreas de riesgossuficientemente desarrollados que permitan estudiar yanalizar la cartera en profundidad.

Dadas las características de las IMF, el gestor debe integrarsecon los sistemas de la entidad como herramienta para elusuario soportada por un Datawarehouse adecuado.

El gestor debe facilitar la integración en la gestión demodelos de decisión de riesgo de crédito, desacoplando suparametrización y mantenimiento de los procesos operativosy reduciendo el coste y el tiempo de implantación. Gracias aeste esquema, el gestor permite que se modifiquen losparámetros involucrados en los modelos soportados por laherramienta, sin necesidad de modificar los sistemastransaccionales de la entidad. El Diagrama 9 resume dichaintegración.

Mediante esta funcionalidad se garantizaría el correctoestablecimiento de las políticas, que de otra manera, como seha comentado anteriormente, quedarían bajo supervisiónmanual.

Integración de modelos en la gestión: elpunto de corte

Dado un modelo de calificación y una herramienta de gestiónde modelos y políticas, es necesario establecer un método deintegración de los modelos en el proceso de decisión. Sepropone realizar la integración en la gestión mediante laaplicación de un punto de corte que permita asignar undictamen a las operaciones. Un punto de corte es un valornumérico que sirve como umbral con el que comparar lapuntuación de toda operación solicitada.

De esta forma, cuando el ejecutivo obtiene la información delsolicitante y aplica la herramienta de calificación, obtiene unapuntuación que debe ser contrastada con el punto de cortepara emitir una valoración. En su definición más sencilla elpunto de corte otorga dos dictámenes:

� Aprobar: la solicitud es aceptada.

� Denegar: la solicitud es rechazada.

En todo caso, se pueden establecer diferentes puntos decorte; por ejemplo, es común establecer un intervalo depuntuación tal que las operaciones incluidas en el mismosean enviadas a analizar por los analistas de riesgos(denominado “zona gris” o “dictamen duda”).

Diagrama 8: Ejemplo de estudio de subpoblaciones según la variable categorizada “Antigüedad como cliente”.

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El punto de corte debe fijarse teniendo en cuenta lossiguientes criterios:

� Morosidad: se debe estimar la tasa de morosidadesperada para cada posible punto de corte. Además, sedebe tener en cuenta que la tasa de morosidadestimada con base en información histórica puedevariar en función de la situación económica, por lo quees necesario considerar un margen de error en lasestimaciones que se realicen.

� Rentabilidad: se debe estimar la rentabilidadacumulada obtenida para cada posible punto de corte.Se debe tener en cuenta que las estimaciones derentabilidad son muy sensibles a la metodología deestimación así como a la información utilizada (tipos deinterés, comisiones, monto, plazo, coste de fondeo,gastos operativos, recuperaciones, etc.).

� Automatización: se debe estimar el porcentaje depropuestas que se resuelven de manera automática.En el proceso de aprobación no solo interviene elmodelo, sino también las políticas de riesgos o reglasde decisión, que también deben tenerse en cuentapara estimar el grado de automatización del proceso.

Dependiendo de los objetivos y políticas de cada entidad seponderarán más o menos los diferentes criterioscomentados.

Asimismo, en el caso de que la entidad disponga deparámetros internos de riesgo, el punto de corte se puedefijar en términos de probabilidad de incumplimiento,pérdida esperada o rentabilidad ajustada al riesgo.

Diagrama 9: Diagrama de arquitectura tecnológica del gestor.

La muestra cuenta con más de 20.000 operaciones con lassiguientes características:

� Tasa de incumplimiento del 6%41.

� Indicador de default a 30 días42.

� Los montos de las operaciones se consideran uniformes eiguales a 1.000 dólares.

� Se considera que las operaciones tienen un plazo de unaño.

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Introducción

En esta sección se presentan una serie de estudios sobre laintegración de modelos de calificación de riesgo de crédito enel proceso de admisión de microcréditos comparando distintasalternativas de modelos de decisión con el escenario base, queconsiste en un escenario donde no se cuenta con modelo decalificación. El objetivo es determinar el impacto en términos demorosidad y rentabilidad como consecuencia de la integraciónde los modelos en el proceso de admisión.

El estudio se ha realizado a partir de una cartera ficticia demicrocréditos para microempresas asimilable a la que puedeencontrarse en una entidad microfinanciera. La cartera se haconstruido a partir de información de estudios sobre el sectormicrofinanciero realizados por organismos especializados40, y dela experiencia y conocimiento del sector de ManagementSolutions.

Ejercicios realizados y análisis de resultados

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40 Organismos como ADA (Appui au Développement Autonome) y MIX (MicrofinanceInformation Exchange).41 La morosidad de la muestra no es muy elevada debido a que no se consideranlas operaciones eliminadas en la fase de comercialización. Es decir, no están en lamuestra aquellas operaciones denegadas por las reglas de exclusión; por ejemplo,operaciones de clientes con información negativa externa.42 En la industria microfinanciera es común utilizar una definición de default a 30días en vez de a 90 días debido a que ya se observa pérdida en un porcentaje muyelevado de operaciones que tienen incumplimientos mayores de 30 días. Paraasignar la morosidad se han utilizado técnicas de inferencia de denegadas.

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Diagrama 10: Flujograma del proceso de concesión considerado.

El estudio se estructura en los siguientes puntos:

� Detalle del proceso de admisión de microcréditos.

� Definición de metodologías utilizadas en el estudio.

� Resultados y análisis de los ejercicios.

Proceso de admisión

Según se describe en el Diagrama 10, en el proceso deconcesión de un microcrédito se distinguen tres fases:

� Comercialización.

� Análisis.

� Decisión.

El proceso de concesión de créditos en microfinanzas cuentacon características propias que lo diferencian de la concesiónde préstamos y créditos en la banca tradicional. Entre otras:

� Gestión cercana del microempresario: es la entidadmicrofinanciera la que debe buscar y contactar a lospotenciales solicitantes a través de sus comerciales,quienes recorren las zonas asignadas en busca de

clientes. Una vez que los potenciales clientes han sidoseleccionados, los analistas los visitan para continuarcon el análisis y dictaminar sobre la concesión de lasoperaciones.

� Importancia de los aspectos psicosociales: una parteimportante de la información de interés para laconcesión de operaciones se obtiene a través delcriterio experto (y subjetivo) del analista como, porejemplo, el análisis que se hace de la predisposición alpago de un préstamo con base en las entrevistas que setienen con familiares y conocidos del microempresario.

� Levantamiento de información de la microempresa y dela unidad familiar: la obtención de información requiereen ocasiones de varias visitas del ejecutivo alsolicitante; por ejemplo, tiene que visitar el negociopara verificar la información de la microempresa a partirde las facturas disponibles.

Estos aspectos se traducen en un aumento de gastos y en unincremento del tiempo de decisión con respecto a lo habitualen la banca tradicional.

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La fase de comercialización supone el primer contacto con el solicitante, en el que se obtiene la información básica y se validasi existe o no información negativa, externa o interna, que suponga la denegación automática de la solicitud.

Diagrama 13.

Diagrama 12.

Diagrama 11.

En la fase de análisis, el ejecutivo estudia la información aportada en la fase de comercialización, llevando a cabo en su caso unao varias visitas adicionales al solicitante para recabar más datos y emitir finalmente un dictamen sobre la solicitud, que envía yexplica a un Comité de Crédito. Habitualmente estos análisis no quedan registrados o lo hacen con baja trazabilidad, como seha comentado anteriormente.

Finalmente, en la fase de decisión, el Comité de Crédito decide si se concede el microcrédito, pudiendo reclamar al solicitanteinformación adicional. En algunos casos la solicitud puede ser aprobada condicionada a disminuir el monto de la operación o amodificar alguna otra condición de la solicitud. En este caso el analista debe comunicárselo al microempresario, del quedependería finalmente la concesión efectiva de la operación.

A continuación se muestra un esquema para cada una de las diferentes fases del proceso de admisión:

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Asimismo, en el proceso de concesión intervienen políticas oreglas de decisión que establece la entidad; por ejemplo, enalgunas IMF no se conceden microcréditos para realizarcompras de bienes que se entiendan como no necesariospara el negocio, o a empresas que no lleven un mínimo detiempo en funcionamiento. Habitualmente se distinguen trestipos de reglas de decisión (Diagrama 14):

� Reglas de exclusión, que imponen la denegación deuna operación sin tener en cuenta el resto deinformación recabada. Normalmente se aplican en lafase de comercialización.

� Reglas limitativas, que se aplican sobre operaciones quehan recibido un dictamen favorable en la fase deanálisis pero que presentan algún parámetro fuera delos estándares; por ejemplo, si una empresa es uncliente nuevo en la entidad, algunas IMF establecen unmonto máximo.

� Reglas informativas, que aportan datos relevantes parael proceso de concesión pero sin condicionar ladecisión final; por ejemplo, es necesario informar sobreel sector de actividad del negocio.

Diagrama 14: Ejemplos de reglas de decisión.

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Metodología

A continuación se exponen los aspectos y las consideracionesmetodológicas más relevantes de los estudios realizados:

� Modelos: a lo largo de los ejercicios se utilizan diferentesmodelos de calificación con distinta bondad de ajustepara cuantificar el impacto de integración teniendo enconsideración la calidad de los mismos.

� Métricas:

- Nivel de error: cuantificación de los errores de tipo I yII que se cometen al aplicar los diferentes modelosde decisión.

- Rentabilidad: cuantificación de la rentabilidadeconómica acumulada dado un modelo de decisión.

� Análisis: se definen diferentes escenarios de integraciónde los modelos utilizando diferentes propuestas demodelo de decisión.

Para realizar el estudio propuesto, es necesario disponer demodelos de calificación. Los modelos de calificación sedesarrollan mediante las técnicas comentadas anteriormente,buscando la relación entre la información del binomio cliente-operación y la morosidad. Dado que la calidad de los modelospuede variar de unas entidades a otras, se han considerado enlos análisis modelos con diferentes capacidades predictivas.

Debido a la mayor dedicación de tiempo y al análisis exhaustivoque se realiza en los procesos de admisión más habituales enlas IMF, los cuales incorporan información adicional a lautilizada en un modelo de calificación, el grado de acierto delos analistas y del Comité de Crédito es algo superior al que seobtiene de los modelos de calificación.

Asimismo, en un primer momento los modelos que desarrollanlas IMF podrían ver su bondad de ajuste afectada debido a laslimitaciones en la calidad y profundidad de la información. Enuna segunda fase, una vez los modelos se implanten, elprogresivo almacenamiento de información relevante,incluyendo variables que antes no se guardaban y realizandolos controles de calidad de la información que requiren laimplantación de un modelo, harían mejorar la bondad de ajustede las posteriores actualizaciones de los modelos.

El estadístico utilizado para medir la capacidad predictiva de losmodelos es el Receiver Operating Characteristic (ROC)43. Esteestadístico se calcula como el área bajo la curva ROC. Esimportante tener en cuenta que el ROC de un modelo aleatoriocorrespondería a un 50%, encontrándose para los mejoresmodelos de crédito un ROC de en torno a un 80%.

En lo referente a modelos de calificación se han consideradotres modelos (A, B y C), con valores de ROC del 75%, 73% y 69%,respectivamente. El Gráfico 2 muestra las tasas deincumplimiento de cada modelo por niveles de puntuación44.

Errores de tipo I y II

Los errores utilizados para medir la bondad del modelo son:

� Error de tipo I: se calcula como el número de operacionessanas, pero denegadas en el modelo de decisiónpropuesto, entre el número total de operaciones sanas.

� Error de tipo II: se calcula como el número de operacionesmorosas, y aprobadas en el modelo de decisiónpropuesto, entre el número total de operaciones morosas.

43 Para representar la curva ROC, se definen los dos conceptos siguientes:

- Sensibilidad: es la probabilidad de que el modelo clasifique correctamente auna operación no morosa.

- Especificidad: es la probabilidad de que el modelo clasifique correctamente auna operación morosa.

La curva ROC se construye con los diferentes pares de puntos (1- especificidad,sensibilidad) que se obtienen para cada uno de los posibles puntos de corte. Por ejemplo, sea un modelo que puntúa entre 0 y 1, siendo 0 la mejor puntuacióny 1 la peor. Dado el punto de corte 0.5, se consideran “operaciones malas” todasaquellas cuya puntuación otorgada por el modelo sea superior a 0.5, y“operaciones buenas” aquellas cuya puntuación sea inferior a 0.5. Por lo tanto, laprobabilidad de que el modelo califique correctamente a las operaciones nomorosas (sensibilidad), es el número de operaciones no morosas cuya puntuaciónes inferior a 0.5, entre el total de operaciones no morosas. De la misma manera, laprobabilidad de que el modelo califique correctamente a una operación nomorosa (especificidad), es el número de operaciones morosas cuya puntuación essuperior a 0.5, entre el total de operaciones no morosas.44 Se han construido 10 tramos de puntuación homogéneos a partir de lospercentiles que van desde 10 a 90.

Gráfico 2: Tasas de incumplimiento para diez niveles de puntuaciónsegún los tres modelos.

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Por tanto, se entiende que la integración de un modelo esmejor, en términos de acierto, cuanto menores sean loserrores de tipo I y II. Sin embargo, debido a los gastos deestudio de los analistas y el Comité de Crédito, el mejorescenario de integración de modelos en términos de aciertono implicará necesariamente que sea el más rentableeconómicamente. Es decir, en algunos casos laautomatización de la decisión puede significar mayor errorpero mayor rentabilidad.

Rentabilidad

Existen numerosas formas de medir la rentabilidad de unacartera. En este análisis se ha escogido una metodologíasencilla, pero que permite medir claramente el impactoeconómico de la integración de modelos de calificación. Losvalores de los diferentes parámetros (tipo de interés,comisiones, gastos de fondeo, gastos administrativosdirectos, gastos de estudio y severidad) vienen determinadospor las características de la muestra o bien se han establecidocon base en información pública45.

En este estudio la rentabilidad se calcula de la siguientemanera:

es el porcentaje de operaciones aceptadas quefueron sanas, y el porcentaje de operaciones aceptadas queincumplieron.

Margen Ordinario es el margen financiero más las comisiones.

Margen Ordinario = Tipo Interés - Gastos de Fondeo +

Comisiones

Se tomará como tipo de interés más comisiones el 29% delmonto de la operación. A este ingreso se le deducen losgastos de fondeo obteniéndose el margen financiero.

Gastos de Fondeo son el costo que tiene para la entidadprestataria financiar su cartera de préstamos. Este se establecepara el ejercicio en un 9% del monto de la operación. Puedeobservarse que es mayor que lo habitual en las entidadesfinancieras, si bien esto queda justificado debido a lascaracterísticas de las entidades microfinancieras, que suelentener limitaciones en la captación de pasivos de particulares yen términos generales tienen calificaciones crediticias inferioresa las de las entidades financieras tradicionales.

Gastos Administrativos Directos son todos los gastos internosde la entidad derivados de la concesión y mantenimiento delas operaciones y servicios (salvo los derivados del proceso derecuperaciones). Se incluye además el gasto medio poroperación del analista de campo (fase de comercialización).Con base en la información pública comentada, dichos gastosse estiman en un 6% del monto de la operación, quedandoexcluidos de este gasto todos los correspondientes a losestudios que realizan los ejecutivos y el Comité.

Gastos Estudio son los gastos derivados del análisis yresolución de solicitudes susceptibles de ser eliminadosmediante la integración de modelos de calificación. Sedistinguen dos tipologías:

� Gastos del analista: corresponde a los gastos derivados dela participación de los analistas en el proceso de admisión.A efectos del estudio, los intervalos de gastos se estimanentre el 0,1% y el 3% del nominal de las operaciones. Estegasto no es un parámetro fácil de calcular y es por ello queen las diferentes pruebas incorporan análisis desensibilidad frente a variaciones en esta medida.

45 Los documentos de los que se han tomado datos medios o aproximados fueronelaborados por MIX (Microfinance Information Exchange), FOMIN (FondoMultilateral de Inversiones), BID (Banco Internacional del Desarrollo) o TheEconomist.

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� Gastos del Comité de Crédito: representa el gasto quehace el personal del Comité al evaluar las operaciones.Se establece que el gasto es similar al del analista, dadoque en este caso es necesario la presencia de variosanalistas, pero durante un periodo de tiempo inferior alque tiene que dedicar el analista a buscar y analizar lainformación del cliente para poder establecer undictamen sobre la solicitud.

LGD, Loss Given Default o severidad, representa elporcentaje de pérdida en que se incurre cuando unaoperación entra en mora, incluyendo todos los gastosadministrativos, los gastos del proceso recuperatorio y los defondeo. El valor de la LGD utilizado para las operaciones queentran en mora, con base en conversaciones mantenidas condistintas IMF, se aproxima por un 60%. No obstante, lasestimaciones de LGD pueden variar dependiendo de lasituación macroeconómica, del tipo de actividadmicrofinanciera, de las políticas comerciales, y de losprocesos recuperatorios aplicados.

Por tanto, la rentabilidad de una operación sana, sin tener encuenta los gastos de estudio, es de un 14% (de lo descritoanteriormente 14% = 29% - 9% - 6%). Al mismo tiempo, lapérdida de una operación morosa es del 60% sin contar losgastos de análisis.

La integración de los modelos en la gestión se realizará demanera gradual. Asimismo, no en todas las fases del procesode admisión el modelo de calificación se utilizaría del mismomodo. En principio, la integración de los modelos tendría unmayor impacto en la fase de decisión puesto que

actualmente todas las operaciones son revisadas por elComité de Crédito. En todo caso, también en la fase deanálisis podría ser de interés ya que podría utilizarse paraoptimizar la gestión de las visitas que realiza el ejecutivo.

Por ello, se estudia el impacto, en términos de morosidad yrentabilidad, de integrar el modelo de calificación en distintasfases del proceso de admisión:

� Integración completa en la gestión microfinanciera demodelos de calificación: se estudia el impacto de hacertotalmente vinculante el modelo de calificación en lasfases de análisis y decisión, comparándolo con elescenario base, donde no se dispone de modelo decalificación. Se trata de un escenario óptimo que sirvede referencia para la mejora continua en la integraciónde los modelos.

� Integración de modelos en la fase de análisis: se estudiael impacto para diferentes niveles de vinculación en laintegración de modelos de calificación en la fase deanálisis.

� Integración de modelos en la fase de decisión: seestudia el impacto para diferentes niveles devinculación en la integración de modelos de calificaciónen la fase de decisión.

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46 Véase el epígrafe “Modelos” en la introducción del apartado de “Ejerciciosrealizados y análisis de resultados”.47 La medida de rentabilidad utilizada es la descrita en la introducción de esteapartado “Ejercicios realizados y análisis de resultados”.

Ejercicio 1: Integración en la gestiónmicrofinanciera de modelos de calificación

El primero de los estudios realizados tiene como objetivo analizarel impacto en las fases de análisis y decisión del proceso deadmisión, de integrar de manera vinculante el modelo decalificación. Dicho análisis se realiza utilizando los modelos ymétricas establecidas anteriormente.

El proceso de admisión en el escenario base consiste en laevaluación sucesiva de las operaciones por parte del analista queemite un primer dictamen y posteriormente del Comité de Créditoque es quien tiene las atribuciones resolutivas.

Por tanto, se comparará este escenario base con el resultante deaplicar de manera vinculante los modelos A, B y C46. El punto decorte establecido para cada modelo, dado que la morosidad de lamuestra es razonablemente baja, es aquel que optimiza larentabilidad47 acumulada en la muestra de operaciones utilizada.

Asimismo, en el caso de que la entidad dispusiera de parámetrosinternos de riesgo, el punto de corte se podría establecer entérminos de probabilidad de incumplimiento, pérdida esperada orentabilidad ajustada al riesgo.

Para cuantificar la rentabilidad y su sensibilidad a la integración delos modelos, los gastos de estudio del analista y del Comité deCrédito variarán con los siguientes valores: 3%, 2%, 1%, 0,5% y0,1% (todos los porcentajes sobre el monto de la operación).

A partir del desempeño del escenario base y los tres modelosconsiderados en este ejercicio se estiman las siguientes métricas:

� Error tipo I: operaciones sanas denegadas / total sanas.

� Error tipo II: operaciones morosas aceptadas / total morosas.

De esta manera, para los distintos escenarios analizados sepueden comparar los porcentajes de operaciones buenasdenegadas y malas aprobadas.

Error de tipo I

Se observa cómo según esta métrica el peor modelo obtiene elmejor desempeño, presentando menor error de tipo I (Gráfico 3).En concreto, el modelo C tiene un error un 69% inferior al delmodelo A. Esto se debe a que al utilizar la rentabilidad para fijarel punto de corte, los modelos con menor poder predictivotienden a aceptar un mayor número de operaciones, lo quesignifica denegar un menor número de operaciones sanas.

Para explicar esto hay que tener en cuenta que cuanto peordiscrimina un modelo menos diferencia entre operaciones buenasy malas, y que por tanto, para los modelos que peor discriminan ydadas las hipótesis de rentabilidad, lo más eficiente es aceptar unmayor número de operaciones aun a riesgo de tener másmorosos en la cartera crediticia, puesto que la rentabilidad de lasoperaciones sanas que se aceptan compensará las pérdidas de lasmorosas que también entren en cartera.

Según mejora la capacidad discriminante de los modelos, seclasifican las operaciones morosas de manera más precisa. Estohace que los modelos con mayor bondad de ajuste necesitenaprobar un menor número de operaciones para obtener larentabilidad objetivo. Es por ello, que el modelo C, que es el quetiene un menor poder predictivo, tiene que aceptar un 4,5% másde operaciones que el escenario base y el modelo A paramaximizar la rentabilidad.

En el escenario base el error es ligeramente inferior al del modeloA. Esto se debe a que la relación entre la bondad del modelo y elerror de tipo I no es lineal, pudiendo darse el hecho de que para

Gráfico 3: Error tipo I para cada modelo y el Escenario Base(Ejercicio 1).

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modelos con un poder discriminante similar no se cumpla latendencia observada de que cuanto mejor es el modelo mayor esel error de tipo I.

Error de tipo II

Como era de esperar, en el error de tipo II la tendencia se invierte yencontramos que cuanto mejor es el modelo, menor es el error detipo II (Gráfico 4). En este caso el Modelo A presenta un error un22% inferior que el Modelo C.

Se observa también que en el escenario base, donde la operaciónes analizada tanto por el analista como por el Comité, el error detipo II es un 14% inferior que el error que se comete con el modeloA, que es el modelo con mayor bondad de ajuste de loscomprendidos en el estudio. Asimismo, en los escenarios conmodelos el porcentaje de las operaciones morosas aprobadassobre el total de operaciones morosas es entre un 17% y un 49%superior a los porcentajes de aprobación para el escenario base.

Análisis de rentabilidad

En el Gráfico 5 se muestra el estudio de rentabilidades delescenario base para los diferentes gastos de estudio asignados alanalista y al Comité de Crédito, frente a los escenarios donde losmodelos A, B y C son totalmente vinculantes.

Se observa que para los tres modelos la rentabilidad es muysimilar, siendo algo superior para el modelo A, que es el modelocon mayor capacidad discriminante. Esto se debe a que cuantomejor es un modelo, mayor es su capacidad para separar entrebuenos y malos, y por tanto, mayor es el conocimiento paradecidir si otorgar o no la operación y seleccionar de esta manerala cartera más rentable.

Por otro lado, el escenario base tiene en general unasrentabilidades muy inferiores a cualquiera de los escenariosdonde se ha integrado el modelo de manera vinculante, llegandoa ser la rentabilidad de los escenarios con modelos un 100%superior. Esto se debe a que en el escenario base se computanlos gastos de estudio del analista y del Comité, mientras que enlos escenarios donde se integran los modelos los gastos deestudio se consideran nulos. En todo caso, se observa que si elgasto de estudio es cercano al 0,2% del monto de la operación, larentabilidad del escenario base sería similar a la obtenida alintegrar los modelos.

Asimismo, se destaca que, entre escenarios, en el cálculo de larentabilidad solo varían los gastos de estudio asociados, y portanto existe una relación directa entre ahorro de gastos y elahorro de tiempo para el personal. Esto significa que losescenarios más rentables son a su vez los más eficientes, y quepermitirían que los analistas dispusieran de más tiempo pararealizar otras tareas, lo que podría traducirse en gestionar unmayor número de créditos.

Destaca de este primer ejercicio el potencial crecimiento de larentabilidad en las microfinanzas en el caso de integrar modelosen la gestión.

Gráfico 5: Rentabilidad para los modelos de calificación y Escenario Base en función de los gastos de estudio (Ejercicio 1).

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Gráfico 4: Error tipo II para cada modelo y el Escenario Base(Ejercicio 1).

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Ejercicio 2: Integración de modelos en la fasede análisis

En la fase de análisis el ejecutivo estudia la información aportadapor el solicitante, ya sea en la fase de comercialización o durantelas visitas de la propia fase de análisis, con el objetivo de emitir undictamen sobre la conveniencia o no de conceder la operación.Más tarde el dictamen, ya sea positivo o negativo, será reportadoal Comité de Crédito para su resolución final.

Así, mediante el uso de modelos de calificación, ciertas solicitudesque llegan a manos del analista obtendrían un dictamenautomático por parte del modelo sin necesidad de revisión de laoperación por parte del ejecutivo. En otras ocasiones, el ejecutivotendrá que seguir realizando distintas tareas, como puede serrealizar una visita y, por tanto, el ahorro en tiempos será menor. Esdecir, en esta fase de análisis, la implantación de un modelo,aunque optimice el tiempo de trabajo del ejecutivo, no lo hará demanera homogénea entre las diferentes operaciones y clientes.

Los estudios que se realizan en este apartado se harán utilizandoúnicamente el modelo C (69% ROC). Se escoge este modelo porentenderse que, en las microfinanzas, la bondad de ajuste de losmodelos la primera vez que se desarrollan será moderada.

El análisis plantea cuatro alternativas de integración del modelo enla fase de análisis. El objetivo es medir la sensibilidad de laintegración del modelo para diferentes niveles de vinculaciónsuficientemente diferentes entre sí.

A continuación se detalla cada alternativa:

� Alternativa I: el analista dictamina un 30% de lasoperaciones y el modelo el 70% restante. El intervalo deoperaciones cuyo dictamen es asignado por el analista es elcomprendido entre los percentiles (1, 31) de la puntuacióndel modelo.

� Alternativa II: el analista dictamina un 20% de lasoperaciones y el modelo el 80% restante. El intervalo deoperaciones cuyo dictamen es asignado por el analista es elcomprendido entre los percentiles (1, 21) de la puntuacióndel modelo.

� Alternativa III: el analista dictamina un 10% de lasoperaciones y el modelo el 90% restante. El intervalo deoperaciones cuyo dictamen es asignado por el analista es elcomprendido entre los percentiles (1, 11) de la puntuacióndel modelo.

� Alternativa IV: el 100% de las operaciones son dictaminadaspor el modelo. Esto es equivalente a considerar el modelototalmente vinculante para esta fase.

Donde marca la diferencia el analista frente a un modelo menosdiscriminante como es el C, es en el conjunto de operacionesdonde es más difícil establecer un dictamen con claridad. Es porello que en las alternativas donde interviene el analista se leasigna el conjunto de operaciones donde es más difícil diferenciarentre operaciones buenas y malas. Los puntos de corteestablecidos para asignar un dictamen a las operaciones, dadoque la mora de la muestra es razonablemente baja, se hanobtenido maximizando la rentabilidad según se indicaanteriormente.

Para cuantificar la rentabilidad y su sensibilidad a la integración delos modelos, los gastos de estudio variarán con los siguientesvalores: 3%, 2%, 1%, 0,5% y 0,1% (todos los porcentajes sobre elmonto de la operación).

A continuación se muestran los resultados del escenario base ylas cuatro alternativas contempladas en el ejercicio.

Diagrama 15: Cuatro alternativas consideradas en la fase de análisis (Ejercicio 2).

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Gráfico 9: Rentabilidad de las cuatro alternativas en función de losgastos de estudio (Ejercicio 2).

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Gráfico 6: Error tipo I para las cuatro alternativas y el EscenarioBase (Ejercicio 2).

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Gráfico 7: Error tipo II para las cuatro alternativas y el EscenarioBase (Ejercicio 2).

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Mo

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sError de tipo I

Como ya ocurría en el estudio anterior, en las alternativas conmenor capacidad discriminante, en principio aquellas en las quemenos interviene el analista, para maximizar su rentabilidad seacepta un mayor porcentaje de operaciones, de forma que dejanfuera menos operaciones sanas. Así, el error de tipo I de lasalternativas I y IV es un 27% y 63% inferior, respectivamente, al delescenario base (Gráfico 6).

Error de tipo II

Para el error de tipo II se observa que la tendencia se invierterespecto a lo estimado para el error de tipo I, presentando mejordesempeño los escenarios con mayores facultadesdiscriminatorias, que por hipótesis de la prueba son aquellosdonde más interviene el analista. En concreto, los escenariosdonde se integran los modelos tienen un error entre un 9% y un26% superior al del escenario base (Gráfico 7).


En el Gráfico 8 se observa que en función del ahorro de gastos quesuponga utilizar el modelo en esta fase, la integración del modelopuede llevar a una mayor rentabilidad de la cartera. Por ejemplo, enla opción de menor gasto de estudio, el escenario base tiene unarentabilidad muy parecida al resto de alternativas; sin embargo,cuanto mayor es el gasto mayor es la diferencia entre integrar o nolos modelos en el proceso, llegando a ser un 36,5% más rentable laalternativa IV, en la que el modelo es totalmente vinculante y losgastos de estudio asociados al analista son de un 3%. Asimismo, sepuede observar en el Gráfico 9 la sensibilidad de cada alternativa alos gastos de estudio. En el caso del escenario base, las diferenciasde rentabilidad en función del gasto pueden llegar al 37,8%. Laalternativa IV no tiene sensibilidad a los gastos de estudio porqueen ella el modelo es totalmente vinculante.

En la fase de análisis los modelos deben servir para que los analistasrealicen un levantamiento de la información objetivo y completo.Asimismo, el potencial ahorro de tiempo del análisis deben utilizarlopara aumentar su volumen de clientes.


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Ejercicio 3: Integración de los modelos en lafase de decisión

En la fase de decisión el Comité de Crédito decide si concedero no la operación a partir del dictamen obtenido en la fase deanálisis, pudiendo realizar, si fuera necesario, una nueva visitaal solicitante. En el escenario base, el Comité de Créditorevisa todas las solicitudes, independientemente deldictamen emitido en la fase de análisis.

Al igual que en el ejercicio anterior, se ha seleccionado elmodelo C para las pruebas. Además, se han planteado cuatroalternativas de integración del modelo, destacando laseparación del Comité de Crédito en un Comité de Crédito deprimer nivel y en el Comité de Crédito habitual yanteriormente comentado.

Este Comité de Crédito de primer nivel estaría compuesto porun número inferior de analistas que el Comité de Crédito yestablecería el dictamen final como alternativa al dictamendel modelo o al del Comité. Se podría decir que el Comité deprimer nivel analiza las operaciones que no sonsuficientemente buenas o malas para ser aprobadas demanera automática por el modelo, pero su dictamen es másfácil de establecer que el de las operaciones que son enviadasal Comité.

Como en el ejercicio anterior, las operaciones seránordenadas de acuerdo a la puntuación del modelo, pasando aser dictaminadas por el Comité de primer nivel o el Comitéaquellas operaciones más dudosas en las que el modelotenga mayor dificultad para separar entre operacionesbuenas y malas. Se plantean cuatro alternativas diferentes deintegración de los modelos en la fase de decisión que sedetallan a continuación:

� Alternativa I: el Comité dictamina un 50% de lasoperaciones y el modelo el otro 50%. El intervalo deoperaciones cuyo dictamen es asignado por el Comitées el comprendido entre los percentiles (1, 51) de lapuntuación del modelo.

� Alternativa II: el Comité dictamina un 40% de lasoperaciones y el modelo el 60% restante. El intervalo deoperaciones cuyo dictamen es asignado por el Comitées el comprendido entre los percentiles (1, 41) de lapuntuación del modelo.

� Alternativa III: el Comité dictaminará un 25% de lasoperaciones, el Comité de primer nivel otro 25% y elmodelo el 50% restante. El intervalo de operacionescuyo dictamen es asignado por el Comité es elcomprendido entre los percentiles (1, 26), y las delComité de primer nivel serán las operaciones entre lospercentiles (26, 51) de la puntuación del modelo.

� Alternativa IV: el Comité dictaminará un 15% de lasoperaciones, el Comité de primer nivel un 25% y elmodelo el 60% restante. El intervalo de operacionescuyo dictamen es asignado por el Comité es elcomprendido entre los percentiles (2, 17), y las delComité de primer nivel serán las operaciones entre lospercentiles (1, 2) y (17, 41).

El escenario base en este caso significa que el Comité deCrédito revisa todas las solicitudes para emitir una resolución.

Los puntos de corte establecidos para asignar un dictamen alas operaciones, dado que la morosidad de la muestra esrazonablemente baja, se han obtenido maximizando larentabilidad. 33


Diagrama 16: Cuatro alternativas consideradas en la fase de decisión (Ejercicio 3).

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En este análisis se considera que las operaciones que llegan alComité han pasado anteriormente por la fase del analista yhan sido analizadas por éste, considerándose un gasto poreste motivo, y en todas ellas, del 1% del monto de laoperación.

Para cuantificar la rentabilidad y su sensibilidad a laintegración de los modelos, los gastos de estudio del Comitévariarán con los siguientes valores: 3%, 2%, 1%, 0,5% y 0,1%(todos los porcentajes sobre el monto de la operación). Losgastos del Comité del primer nivel se estiman como un 25%del gasto de estudio asignado al Comité, al necesitar lapresencia de un número menor de analistas.

A continuación se muestran los resultados del escenario basey las cuatro alternativas contempladas en el ejercicio.

Error de tipo I

En el Gráfico 10 se observa cómo el error de tipo I es mayoren el escenario base, es decir, cuando las operaciones sonanalizadas en su totalidad por el Comité. Al mismo tiempo, elerror disminuye en el resto de alternativas hasta un 26% si locomparamos con la alternativa IV. Esto se debe, como se hacomentado anteriormente, al peor poder discriminante quetiene la alternativa IV frente al escenario base, que debido alas hipótesis de muestra y rentabilidad asumidas en losejercicios, se traduce en que cuando baja la capacidaddiscriminante del modelo es mejor aprobar que denegaroperaciones.

Gráfico 10: Error tipo I para las cuatro alternativas y el EscenarioBase (Ejercicio 3).

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Gráfico 11: Error tipo II para las cuatro alternativas y el EscenarioBase (Ejercicio 3).

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Gráfico 13: Rentabilidad de las cuatro alternativas según los gastosde estudio (Ejercicio 3).

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Error de tipo II

De la misma manera, en el Gráfico 11 se observa que lasalternativas con mayor poder discriminante son las quemenor error tipo II presentan, existiendo una diferencia deentre el 5% y el 16% entre el escenario base y las alternativasI y IV.


En los Gráficos 12 y 13 se muestran los resultados derentabilidad agrupando por las diferentes alternativas y porgastos de estudio.

Se puede observar cómo para gastos de estudio elevados, lasalternativas más rentables son aquellas con menorparticipación del Comité. La máxima diferencia derentabilidad es de un 36,5% y se da entre el escenario base yla alternativa IV, bajo hipótesis de mayores gastos (coste 1).

Asimismo, se puede observar la sensibilidad de cadaalternativa a los gastos de estudio. En el caso del escenariobase, las diferencias de rentabilidad en función del gastopueden llegar al 40,6%. Para el resto de alternativas seobserva que la que tiene menor variación es la alternativa IVcon un 2,2%; esto se debe a que es la alternativa con unmayor número de dictámenes automáticos y, por tanto, conmenor sensibilidad a los gastos de estudio.

Como se ha podido observar en el ejercicio, la integración delmodelo en la fase de decisión tiene un impacto positivo en laeficiencia por la posibilidad de automatizar el dictamen deoperaciones y de crear nuevas políticas de atribuciones quefaciliten la labor del Comité de Crédito.

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Conclusiones del estudio

Las principales conclusiones obtenidas de los tres ejerciciosrealizados sobre el uso de modelos de calificación en laconcesión de microcréditos son las siguientes48:

� La rentabilidad es, en general, muy superior cuando seemplean modelos, salvo en los casos de eficiencia muyelevada de los analistas. La rentabilidad llega a ser más deun 100% superior a la del escenario sin modelos cuandola vinculación del modelo es elevada y los gastos deanálisis son altos.

� Los escenarios de mayor rentabilidad, obtenidos cuandoel nivel de vinculación de los modelos es elevado,presentan un impacto directo en el ahorro de tiempopara el personal de una entidad. Este aumento en laeficiencia se puede traducir en un incremento de larentabilidad de la cartera mediante el aumento demicrocréditos gestionados por analista.

� La importancia del uso de modelos no reside tanto en sucapacidad discriminante como en su correctaimplantación en la gestión. Se propone integrar elmodelo de manera gradual existiendo tres dictámenes:aprobar, denegar y duda (la operación es revisada poranalistas y Comité de Crédito). Las operaciones enviadas aduda deben ir disminuyendo según el modelo sea másvinculante.

� Se observa que en el escenario base se realiza un controlcentrado en la morosidad y no tanto en la rentabilidad delas operaciones. Este hecho podría significar que enalgunas ocasiones se esté siendo demasiado estricto en elproceso de concesión. Al mismo tiempo se debe destacarque el establecimiento del punto de corte del modelo nosolo debe tener en cuenta la rentabilidad histórica sinotambién la mora histórica observada por la posiblevolatilidad de la misma.

En síntesis, el presente estudio demuestra la conveniencia deuna gradual incorporación de modelos al segmento demicrocréditos para mejorar tanto la rentabilidad como laeficiencia.

48 Para conocer el impacto que la integración de modelos tendría en una entidadconcreta, el estudio debería repetirse con los datos internos de dicha entidad.

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