Cálculo de medidas de riesgo para crédito personal vía análisis de supervivencia 
Autor: Rita Soriano Díaz
Año: 2018
Carrera: Actuaría

Este trabajo tiene origen en la complicada situación económica que se vive en México, la cual tiene una directa repercusión en su población y en las Instituciones Financieras, teniendo efectos como son tasas de interés altas y variables ocasionando como efecto colateral el incumplimiento hacia las Instituciones Financieras por parte de sus clientes. ¿Cuál es el rol que juega el actuario en la relación que tiene la Institución Financiera y el cliente? El actuario trabajando con la Institución Financiera construyen un sistema de gestión de riesgos, con el objetivo de poder medir el riesgo que se asume al momento de la aprobación de créditos. Para esto diseñaremos un modelo, el cual sea capaz de clasificar a los clientes y asignar una probabilidad de incumplimiento para decidir la aprobación del crédito en base a su historial crediticio. Por lo contrario, el actuario trabajando para la protección de los clientes a través de una institución supervisora que es la Comisión Nacional Bancaria y de Valores, tiene como medida de protección el cálculo de medidas de riesgo con las cuales deben conformar reservas las cuales avalen los productos financieros que comercializan; debido que el capital destinado a los créditos es dinero de los clientes que tienen cuentas de ahorro en las Instituciones Financieras y debe ser capaz de cumplir sus obligacione sadquiridas. Como medida preventiva la CNBV en el caso de riesgo de crédito exige una reserva la cual depende de la estimación de una media de la distribución de pérdidas en un horizonte de tiempo establecido. El VaR que es una medida de riesgo la cual nos da la métrica para el requerimiento de capital por lo cual estudiaremos que significa una medida de riesgo y que tan buena es la medida establecida en la regulación, con la finalidad de cubrir las pérdidas que la reservan o alcanza absorber. Las Instituciones Financieras en México se clasifican de diversas maneras, las Instituciones de Banca Múltiple dirigidas a un sector económico medio alto, dejando fuera al nivel medio bajo a manos de instituciones como son las Sociedades Financieras de Ob jeto Múltiple (SOFOM). La información crediticia es manejada legalmente p or las Sociedades de Información Crediticia; las cuales se encargan de la recopilación, manejo y seguridad de los datos relativos al historial crediticio de los usuarios que tienen relación con las Entidades Financieras, Empresas comerciales o Sofomes E. N. R. To da la información que es almacenada en la Base Primaria de Datos la cual tiene un acceso remoto autorizado únicamente por las Sociedades de Información Crediticia, razón por la cual buscamos una base bancaria ficticia de nombre German Credit Data. Teniendo como objetivo calcular las medidas de riesgo que minimizan las pérdidas para la Institución Financiera. En el capítulo 1 tomaremos la perspectiva empresarial de una Institución Financiera desglosando los riesgos a los que está expuesto, llegando a entender la naturaleza del riesgo y dar pauta a los argumentos matemáticos para la medición cuantitativa; sin embargo no todos los riesgos son cuantificables y tenemos que adentrarnos en un proceso de administración de riesgos y la importancia que tiene para la salud financiera de la Institución, ya que es nuestra función como actuario administrar los riesgos para la toma de decisiones y ver la incertidumbre como una ventaja para evitar catástrofes financieras que generaran graves consecuencias económicas. Desarrollaremos la historia que dio origen a las legislaciones vigentes y sus causales a raíz de las diversas crisis financieras que dejaron al descubierto las debilidades de los modelos de solvencia de aquel entonces; observaremos sus características llegando a la medida de riesgo creada por JP Morgan de nominado como VaR Value at Risk el cual es un modelo estadístico basado en la teoría de probabilidad. No obstante veremos que esta medida no cumple ser un medida coherente, por lo que describiremos otra medida de riesgo coherente como lo es el Expected Shortfal lES. Una vez definido lo que es el riesgo en el capítulo 2 pasaremos a la definición de riesgo de crédito y algunas definiciones que nos ayudaran a la medición y cálculo de la distribución de pérdida. También veremos lo que es el riesgo de reputación para lo cual existe un sistema de calificación y un modelo de calificación experta con el cual si el cliente fuera otra institución financiera se le puede calcular una probabilidad de incumplimiento de la institución. Los modelos de riesgo y la medición de riesgo nos brindan un panorama del ciclo de la administración de riesgos sin enfocarnos en la parte técnica, lo cual es útil para la gente que está involucrada en la parte de desarrollo de productos, administradores de riesgo e implementación de modelos de riesgo. Los modelos de riesgo tienen como base la definición de incumplimiento y la metodología para el cálculo de la exposición al incumplimiento (EAD) y la pérdida dado el incumplimiento (LGD) para los clientes que incurran en el incumplimiento antes definido. Tendremos la clasificación de los modelos de crédito más comunes que son modelos estructurales y modelos de forma reducida, como sus ventajas y desventajas. Uno de estos modelos son los modelos de supervivencia que manejaremos en el capítulo 3 y las bases de análisis de supervivencia con referencia a los métodos estadísticos para el análisis de datos de supervivencia de la Dr. Elisa Wang; como son tipos de datos censurados y truncamiento, diremos como afecta esto a la base de datos. Con esta base pasaremos al cálculo de probabilidades de supervivencia de la muestra y de la función de probabilidad por medio del estimados Kaplan Meier. Y las características de los modelos de supervivencia como es la parametrización de la tasa de incumplimiento y la incorporación de covariantes. Prosiguiendo con la aplicación en el capítulo 4, realizando un análisis descriptivo, definiremos como se aplica la censura y el truncamiento en nuestra base de datos y realizar la simulación correspondiente del portafolio calculando la exposición al incumplimiento (EAD), la pérdida dado el fallo (LGD) y la probabilidad de incumplimiento (PD). Continuando con su aplicación en el capítulo 4, realizando un análisis descriptivo, aplicando la censura adecuada para realizar la simulación obteniendo datos como la distribución de pérdidas, valuación de pérdidas y poder proceder a lo bjetivo de este trabajo que es calcular las medidas de riesgo. Recordando la diversificación de riesgos es una estrategia para mitigar el riesgo, un portafolio bien diversificado con cientos de créditos, la probabilidad de una pérdida enorme es más pequeña que si toda los prestamos estuvieran en una sola cartera. Esto es lo que nos lleva a calcular el expected shortfall. Finalizando en el capítulo 5 calcularemos medidas de riesgo como son VaR y ES y buscando ajustar una cuerva a la simulación; compararemos las diferencias entre ambas medidas. Por último, concluir las ventajas y desventajas y posibles mejoras del modelo propuesto.