Scoring y Default

¿Qué es el Scoring en gestión de riesgo financiero?

• El nivel de riesgo país o mercado que conceden las agencias de calificación a empresas o países.

• Una calificación del riesgo operacional de una entidad o persona, es decir, de que cometa un incumplimiento de pago.

• La posición de rentabilidad de una inversión con respecto al riesgo que se asume.

• Una puntuación sobre la probabilidad de que una persona o entidad sea capaz de pagar sus deudas en el futuro.

¿Quién realiza el Scoring?

• Los departamentos de riesgos de las empresas

• Las agencias de calificación

• Empresas especializadas en valorar la solvencia

• Los bancos centrales

La pérdida financiera esperada con relación al riesgo de crédito es la suma de la probabilidad del default o incumplimiento, la exposición al riesgo y...

• Nada más

• No es la suma sino el producto

• Es el producto, y multiplicado por el porcentaje que no se recupera en fase de recobro.

• Más la antigüedad de la deuda por el tipo de interés

¿Qué son los modelos de Scoring en riesgo de crédito?

• La probabilidad que existe de que una determinada operación financiera sea fraudulenta.

• Modelos estocásticos que asignan a cada entidad o persona una probabilidad de que no cumpla.

• Son las tablas de calificación de las agencias calificadoras que permiten conocer el riesgo que se asume al contratar con una entidad o persona.

• Son modelos probabilísticos que estiman la cantidad que debo cobrarle a a una persona para asegurarle el caso de siniestro.

Para crear un modelo de scoring necesito...

• Datos históricos de entidades o personas que NO cumplieron y sus características.

• Datos históricos de entidades o personas que no cumplieron y que sí cumplieron y sus características.

• Datos históricos de entidades o personas que cumplieron y sus características.

• Todas son ciertas.

Entre las características de los clientes que los bancos incluyen en los modelos de scoring están...

• Edad,

  sexo y nivel

  educativo

• Antigüedad, si viven de alquiler y en qué trabajan

• Estado civil, profesión y número de hijos

• Todas son correctas

En qué casos de estos una variable es explicativa de la probabilidad de que una persona no vaya a cumplir :

• Cuando se produce haya un alto porcentaje de buenos pagadores.

• Cuando esté presente haya muchos buenos y muchos malos pagadores.

• Cuando no se produce haya un alto porcentaje de malos pagadores.

• Cuando no esté presente haya muchos buenos y muchos malos pagadores.

Una variables con un I.V. total cercano a cero...

• permite diferenciar qué clientes van a pagar y cuáles no.

• proporciona poca información para separar a los buenos de los malos pagadores.

• su presencia denota que el cliente va a ser un buen pagador.

• Denota que el cliente va a ser un mal pagador.

Un área por debajo de la curva ROC (AUC) del 51%...

• Es el óptimo

• Significa un mal modelo de scoring

• Es un buen modelo de scoring

• Todas son falsas

¿Qué entendemos por sensibilidad en la evaluación del modelo de scoring?

• La capacidad de adaptación a la situación del cliente.

• La correcta identificación de casos de default.

• El grado en que la muestra de evaluación es similar a la muestra de entrenamiento.

• La calidad predictiva de una variables explicativa.