Gestión del riesgo de crédito: comparación y evaluación de la capacidad predictiva de las metodologías análisis discriminante y regresión logística, aplicado a una muestra de PYMES bancarizadas en Colombia

En el mundo académico se ha investigado y debatido el riesgo de crédito o riesgo de impago durante varios años, algunos de estos resultados son presentados en este documento, y se hace una revisión de las teorías y metodologías que estudian este tipo riesgo, partiendo desde las primeras aproximaciones hasta los estándares que actualmente son usados por las grandes instituciones financieras del mundo y las calificadoras de riesgo, no obstante, el interés principal de este trabajo se centra en la capacidad predictiva de las metodologías: Análisis Discriminante Múltiple (ADM) y Regresión logística. Escogidas por las siguientes razones: Los métodos propuestos tienen unos supuestos restrictivos, pero han probado ser muy efectivos en diferentes países y han logrado una capacidad predictiva sobresaliente a pesar de ser comparados con metodologías más sofisticadas; El objetivo principal de este documento es evaluar la capacidad predictiva de las metodologías Análisis Discriminante Múltiple (ADM) y regresión logística para una muestra de empresas PYMES en Colombia, por tratarse de técnicas aceptadas en el contexto internacional y de fácil acceso para los usuarios. ; Motivación para el Desarrollo del Modelo en Colombia. Marco Teórico. Desarrollo Teórico de las Metodologías de Estimación. Análisis Discriminante. Regresión Logística. Estado del Arte. Modelos Lineales Basados en Información Contable, Enfoque Empíric. Razones Financieras Utilizadas en Trabajos Similares. Resultados de Modelos Usados en Trabajos Similares. Estado del Arte en Colombia. Modelos de Bancarrota Basados en la Teoría Estadística y Económica. CreditMetrics© y CreditRisk+©. CreditMetrics©. CreditRisk+©. Datos. Especificación del Modelo. Selección de Variables. Definición de Categoría de Variables. Test Kolmogorov Smirnov. Prueba Mann-Whitney. de Multicolinealidad. Selección del Modelo Regresión Logística. Procedimiento Estimación Modelo Regresión Logística. Test para Variables Omitidas y Redundantes. Análisis Discriminante. Stepwise o Método Paso a Paso. Transformación Normal Estandarizada. Transformación de Box-Cox. Test de Normalidad Multivariada de Doornik . Algoritmo Stepwise para Análisis Discriminante. Comparación entre las Metodologías. Matriz de Resultados. Análisis de Sensibilidad. ; Magíster en Finanzas Corporativas ; Maestría