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Evaluación de modelos de clasificación para la predicción de riesgo crediticio de clientes en el sector financiero
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Idarraga Ospina, Korin Alexa; García Arboleda, Isabel Cristina
Este trabajo aborda el riesgo crediticio en el sector financiero, especialmente el impacto que este riesgo genera cuando los deudores incumplen con sus obligaciones, lo que puede llevar a crisis financieras y afectar la estabilidad de la entidad. Para medir y gestionar este riesgo, en Colombia se emplean regulaciones del Sistema de Administración de Riesgo Crediticio (SARC), supervisado por la Superintendencia Financiera, que establece políticas y metodologías para la correcta evaluación del riesgo crediticio. La investigación también explora el uso de modelos estadísticos (regresión logística, random forest y XGBoost) para clasificar a los clientes en términos de riesgo crediticio. Estos modelos permiten evaluar la probabilidad de deserción (churn) de clientes, que puede afectar negativamente la estabilidad financiera de la entidad. El modelado se realiza en Python, destacando la importancia de una adecuada gestión del riesgo crediticio combinada con políticas y modelos de predicción de churn para fortalecer la estabilidad financiera y las relaciones con los clientes.