¿Cómo construir un buen modelo de previsión de la probabilidad de impago o morosidad?

Ignacio Jiménez.  Iberinform

Estos modelos deben de ser capaces de proporcionar una estimación fiable de lo que va a ocurrir en el futuro (capacidad predictiva) y de segmentar la población entre deudores buenos y malos (poder discriminante), pero lograrlo no es fácil.

Mi recomendación es construir el modelo utilizando la metodología SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model and Asses) y tener en cuenta los siguientes puntos:

• Definir claramente del evento que deseamos predecir ¿Qué entendemos por morosidad?
• Construir modelos específicos para los distintos tamaños de empresas y sectores económicos.
• Disponer de un sistema de almacenamiento de la información robusto y ágil.
• Asegurarnos una buena disponibilidad de la Información:
  • Sistema de Información (Data Mart) orientado al análisis que resuelva de manera eficiente los problemas de disponibilidad de información.
  • Capacidad de acceso a fuentes de información externas (proveedores de información comercial) e internas.

• Efectuar un estricto proceso de test y validación del modelo predictivo:
  • La muestra utilizada debe disponer de información estructurada, detallada, con suficiente profundidad histórica y debe de ser representativa de la población empresarial.
  • Seleccionar las variables de entrada que con más capacidad de explicar el incumplimiento en pagos mediante técnicas estadísticas (Aquellas que presentan un mayor poder  y un número de variables que permitan un mantenimiento y validación adecuado)

• Revisar frecuentemente el modelo para asegúranos que mantiene su capacidad predictiva y es capaz de identificar anticipadamente los clientes con mayor riesgo de impago.
• Comprobar regularmente la calidad de la información que utilizamos para mantener el mayor nivel de actualización posible.

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