Teuken Bidikay - Revista Latinoamericana de Investigación en Organizaciones, Ambiente y Sociedad

Vol. 6 Núm. 7 (2015): Ecuador
Artículos

Diseño teórico de un modelo credit scoring basado en el método holt-winters para instituciones de microfinanzas

PDF
  • Humberto Banda,
  • Rodolfo Garza Morales
Humberto Banda
Universidad Autónoma de Querétaro
Biografía
Rodolfo Garza Morales
Universidad Autónoma de Nuevo León
Biografía

Publicado 2015-12-20

Palabras clave

  • holt-winters,
  • instituciones de micro nanzas,
  • credit scoring

Cómo citar

Banda, H., & Garza Morales, R. (2015). Diseño teórico de un modelo credit scoring basado en el método holt-winters para instituciones de microfinanzas. Teuken Bidikay - Revista Latinoamericana De Investigación En Organizaciones, Ambiente Y Sociedad, 6(7), 113–133. Recuperado a partir de https://revistas.elpoli.edu.co/index.php/teu/article/view/1024
Aviso de derechos de autor/a

Resumen

Las instituciones de micro nanzas (IMF) deben valorar de manera adecuada la capacidad de pago que tienen sus clientes potenciales al momento de otorgarles un crédito. Este trabajo tiene como objetivo diseñar un modelo que permita a las IMF establecer la capacidad de pago de sus clientes y hace una breve revisión de trabajos que utilizaron diferentes técnicas para construir modelos de credit scoring, al tiempo que propone un modelo basado en el método Holt-Winters para analizar el riesgo en la concesión de microcréditos a partir de ujos de efectivo esperados, haciendo énfasis en la estacionalidad que dichos ujos presentan. Cabe señalar que si bien se trata de una única variable, por su relevancia se considera en sí misma un modelo de credit scoring.

PDF

Citas

  1. ALTMAN, Edward (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. En: Journal of Finance No 4. Malden (Massachusetts): The American Finance Association.
  2. AVERY, Robert, CALEM, Paul y CANNER, Glenn (2004). Consumer credit scoring: Do situational circumstances matter? En: Journal of Banking and Finance No 28. Rotterdam: Elvesier.
  3. BIERMAN, Horold y HAUSMAN, Warren (1970). The credit granting decision. En: Management Science No 8. Catonsville (MD-EUA): Institute for Operations Research and the Management Sciences- INFORMS.
  4. BELLOTTI, Tony y CROOK, Jonathan (2007). Credit scoring with macroeconomic variables using survival analysis. En: Journal of the Operational Research Society No 12. Birmingham: Palgrave Macmillan.
  5. BLUHM, Christian, OVERBECK, Ludger y WAGNER, Christoph. (2002). An introduction to credit risk modeling. Boca Raton, Florida: Chapman & Hall/CRC.
  6. BONFIM, Diana (2009). Credit risk drivers: Evaluating the contribution of rm level information and of macroeconomic dynamics. En: Journal of Banking and Finance No 33. Rotterdam: Elvesier.
  7. BOYES, William, HOFFMAN, Dennis y LOW, Stuart (1989). A econometric analysis of the bank credit scoring problem. En: Journal of Econometrics No 40. Rotterdam: Elvesier.
  8. CAMPBELL, Tim y DIETRICH, Kimball (1983). The determinants of default on insured conventional residential mortgage loans. En: Journal of Finance No 5. Malden (Massachusetts):: The American Finance Association.
  9. CHEUNG, Stella (1996). Provincial credit ratings in Canada: An ordered probit analysis. En: Working Paper 96-6. Ontario: Bank of Canada.
  10. DAVIS, Rober Hunter., EDELMAN, David y GAMMERMAN, Alexander (1992). Machinelearning algorithms for credit-card applications. En: IMA Journal of Mathematics Applied In Business and Industry No 4. Oxford: Oxford University, The Institute of Mathematics and its Applications.
  11. DINH, Thi Huyen Thanh y KLEIMEIER, Stefanie (2007). A credit scoring model for Vietnam’s retail banking market. En: International Review of Financial Analysis No 16. Rotterdam: Elvesier.
  12. DURAND, David. (1941). Risk elements in consumer instalment nancing. Cambridge (MA-EUA): NBER Books.
  13. FALBO, Paul (1991). Credit-Scoring by Enlarged Discrinlinaiit Models. En: International Journal of Managenent Science No 4. Rotterdam: Omega-Elvesier.
  14. FISHER, Ronald Aylmer (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. En: Annals of Eugenics No 7. London: Reproduced with permission of Cambridge University Press.
  15. FRIEDMAN, Jerome (1977). A recursive partitioning decision rule for nonparametric classi cation. En: IEEE Transaction on Computers No 26. Washington, DC: Institute of Electrical and Electronics Engineers.
  16. GIESECKE, Kay. Credit risk modeling and valuation: an introduction. Disponible en Internet: http://web.stanford.edu/dept/MSandE/cgi-bin/people/faculty/giesecke/pdfs/ introduction.pdf. Consultado: 30.11.2013.
  17. GLOVER, Fred, KEENE, Sam y DUEA, Bob (1988). A new class of models for the discriminant problem. En: Decision Sciences No 19. Houston: The Decision Sciences Institute.
  18. HAND, David y HENLEY, W ( 1997). Statistical classi cation methods in consumer credit scoring: A review. En: Journal of the Royal Statistical Society, Series A No 3. Londres: Statistics in Society.
  19. HAND, David. (1981). Discrimination and classi cation. Chichester: Wiley.
  20. INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA Y GEOGRAFÍA (INEGI). Banco de Banco de Información Económica (BIE). http://www.inegi.org.mx/sistemas/bie . Consultado el 25 de agosto del 2014.
  21. INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA Y GEOGRAFÍA, (2014). La informalidad laboral: Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo: marco conceptual y metodológico. México: INEGI.
  22. KIM, Jumo. A credit risk model for agricultural loan portfolios under the new basel capital accord. Disponible en Internet: http://www.researchgate.net/publication/26898763_A_credit_risk_model_for_ agricultural_loan_portfolios_under_the_new_Basel_Capital_Accord. Consultado: 20.01.2014.
  23. KOLESAR, Peter y SHOWERS, Janet (1985). A robust credit screening model using categorical data. En: Management Science No 31. Catonsville (MD-EUA): Institute for Operations Research and the Management Sciences - INFORMS .
  24. KULKOSKY, Edgar. (1996). Credit scoring could have a downside, experts say. En: American Banker No 208. New York, NY.
  25. LAM, Kim Fung, CHOO, Eng Ung. y MOY, Jane W. (1996). Minimizing deviations from the group mean: A new linear programming approach for the two-group classi cation problem. En: European Journal of Operational Research No 88. Rotterdam: Elvesier.
  26. LAWRENCE, Edward y ARSHADI, Nasser (1995). A multinomial logit analysis of problem loan resolution choices in banking. En: Journal of Money, Credit and Banking No 1. Columbus (OH-EUA): Ohio State University Press.
  27. LEE, Tian-Shyug, CHIU, Chih-Chou, LU, Chi-Jie y CHEN, I-Fei (2002). Credit scoring using the hybrid neural discriminant technique. En: Expert Systems with Applications No 23. Rotterdam: Elvesier.
  28. MADRIGAL ESPINOZA, Sergio David y GARZA MORALES, Rodolfo. Un modelo de espacio de estados para el método multiplicativo de holt-winters con múltiple estacionalidad. Tesis de Maestria. Monterrey: Universidad Autónoma de Nuevo León, 2006.
  29. MAKOWSKI, Paul (1985). Credit scoring branches out: decision tree-recent technology. En: Credit World No 1. Minneapolis (MN-EUA): International Credit Association.
  30. MYERS, James y FORGY, Edward (1963). The Development of numerical credit evaluation systems. En: Journal of American Statistical Association No 303. Alexandria (VA-EUA): American Statistical Association.
  31. ORGLER, Yair (1970). A credit scoring model for commercial loans. En: Journal of Money, Credit & Banking No 4. Columbus (OH-EUA): Ohio State University Press.
  32. PALMA, C. (2011). ¿Cómo construir una matriz de riesgo operativo? En: Ciencias Económicas. Vol. 29, No 1. San José: Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Costa Rica.
  33. PRODESARROLLO (2014). Benchmarking de las micro nanzas en México 2013-2014: Un informe del sector. Disponible en Internet: http://www.prodesarrollo.org/sites/default/files/documentos/benchmarking/ BENCH%20MINIlow2.pdf. Consultado: 20.10.2014.
  34. PLOTNICKI, Bruno (2005). Modelo de comportamiento y predicción de incumplimiento crediticio: el caso de empresas pyme en argentina. En: Temas de Management No 3. Buenos Aires: Centro de Investigaciones en Management, Entrepreneurship e Inversión (CIMEeI).
  35. RIPLEY, Brian (1994). Neural networks and related methods for classi cation. En: Journal of the Royal Statistical Society, Series B No 3. Londres: Statistics in Society.
  36. SCHREINER, Mark . A scoring model of the risk of costly arrears at a micro nance lender in Bolivia. Disponible en Internet: http://info.worldbank.org/etools/docs/library/128753/scoring%20model%20 costly%20arrears%20bolivia.pdf Consultado: 30.05.2013.
  37. SCHREINER, Mark. Credit scoring for micro nance: Can it work? Disponible en Internet: http://www.microfinance.com/English/Papers/Scoring_Can_It_Work.pdf Consultado: 30.05.213.
  38. SHOWERS, Janet y CHAKRIN, Luis (1981). Reducing uncollectible revenue from residential telephone customers. En: Interfaces No 6. Catonsville, Maryland: Informs.
  39. STEENACKERS, A. y GOOVAERTS, Matk (1989). A credit scoring model for personal loans. En: Insurance: Mathematics and Economics No 8. Laussana: Elvesier.
  40. TAYLOR, James (2003) Exponential smoothing with a damped multiplicative trend. En: International Journal of Forecasting No 19. Rotterdam: Elvesier.
  41. TSAIH, Ray, LIU, Yu-Jane y LIEN, Yu-Ling (2004). Credit scoring system for small loans. En: Decision Support System No 38. Storrs (CO-EUA): Elsevier.
  42. VENEGAS MARTÍNEZ, Francisco (2007), Riesgos Financieros y Económicos, Editorial Thomson 2ª.
  43. VIGANÒ, Laura (1993). A credit-scoring model for development banks: An African case study. En: Savings and Development No 38. Bergamo: Research Center on International Cooperation of the University of Bergamo.
  44. WIGINTON, John (1980). A note on the comparison of logit and discriminant models of consumer credit behavior. En: Journal of Financial and Quantitative Analysis No 3. Cambridge: Cambridge University Press.
  45. WINTERS, Peter (1960). Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. En: Management Science No 3. Catonsville (MD-EUA): Institute for Operations Research and the Management Sciences- Informs .
  46. YANG, Yihan., NIE, Guangli Nie y ZHANG, Lingling (2005). Retail exposures credit scoring models for chinese commercial banks. En ALLEN, Gabrielle et. al. (2009) Computational Science ICCS 2009. Berlin: Springer.