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Scoring y Default

Total questions: 10

Worksheet time: 10mins

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1.

¿Qué es el Scoring en gestión de riesgo financiero?

a)

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

b)

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

c)

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

d)

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

2.

¿Quién realiza el Scoring?

a)

Los departamentos de riesgos de las empresas

b)

Las agencias de calificación

c)

Empresas especializadas en valorar la solvencia

d)

Los bancos centrales

3.

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...

a)

Nada más

b)

No es la suma sino el producto

c)

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

d)

Más la antigüedad de la deuda por el tipo de interés

4.

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

a)

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

b)

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

c)

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

d)

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

5.

Para crear un modelo de scoring necesito...

a)

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

b)

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

c)

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

d)

Todas son ciertas.

6.

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

a)

Edad,

sexo y nivel

educativo

b)

Antigüedad, si viven de alquiler y en qué trabajan

c)

Estado civil, profesión y número de hijos

d)

Todas son correctas

7.

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

a)

Cuando se produce haya un alto porcentaje de buenos pagadores.

b)

Cuando esté presente haya muchos buenos y muchos malos pagadores.

c)

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

d)

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

8.

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

a)

permite diferenciar qué clientes van a pagar y cuáles no.

b)

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

c)

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

d)

Denota que el cliente va a ser un mal pagador.

9.

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

a)

Es el óptimo

b)

Significa un mal modelo de scoring

c)

Es un buen modelo de scoring

d)

Todas son falsas

10.

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

a)

La capacidad de adaptación a la situación del cliente.

b)

La correcta identificación de casos de default.

c)

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

d)

La calidad predictiva de una variables explicativa.