Propuesta para establecimiento de un score de crédito por medio de modelos de elección binaria a través de condiciones poblacionales para Colombia

Abstract

En este trabajo se presentan los Modelos de Elección Binaria Logit y Probit aplicado a los datos obtenidos de la Encuesta Calidad de Vida realizada anualmente por el DANE (Departamento Administrativo Nacional de Estadística), caracterizando a las personas por medio de variables cuantitativas y cualitativas de los años 2018 y 2019, teniendo como resultado las probabilidades de impago, perfilando estos score de crédito basados en las variables más significativas las cuales fueron: si tiene o no contrato y el tipo de contrato, generalizando el mercado laboral en el que se encuentran las personas encuestadas. De los modelos aplicados ambos tienen un alto poder discriminatorio (AUROC) sin embargo el modelo Logit 2019 es el mayor. Al comparar los resultados de las probabilidades obtenidas en los modelos Logit y Probit no hay mayores discrepancias.

This paper presents the logit and Probit binary choice models applied to the data obtained from the “Encuesta Calidad de Vida” conducted annually by DANE, characterizing people through quantitative and qualitative variables of the years 2018 and 2019, resulting in the probabilities of default, profiling these credit score based on the most significant variables which were: whether or not you have a contract and the type of contract, generalizing the labor market in which the people are surveyed . Of the models applied both have a high discriminatory power (AUROC) however the Logit 2019 model is the largest. When comparing the results of the probabilities obtained in the Logit and Probit models there are no major discrepancies.