Credit Scoring

Un credit scoring es un sistema de puntuaciones que nos permite puntuar a un nuevo cliente, en función de ciertos atributos considerados relevantes.

La identificación de los atributos y la fijación de sus ponderaciones es una tarea esencialmente subjetiva, aunque no arbitraria: descansa sobre la experiencia previa del decisor, y sobre la lógica financiera que subyace en los procesos de insolvencia. Usualmente las empresas con mejores ratios de tesorería, liquidez, rentabilidad, endeudamiento, etc. resultan ser pagadoras, de manera que contamos con guías claras para especificar estos atributos. No obstante siempre existe un cierto riesgo de inconsistencia (porque la media ponderada tiende a nivelar y alisar las puntuaciones en los atributos individuales) y de manipulación (especialmente, en el caso de atributos subjetivos, cualitativos, o meramente descriptivos).

Al margen de las características de la operación en curso (tipo de financiación, duración, cuantía, avales o garantías, cuotas a pagar, etc.) suelen considerarse variables como las siguintes:

• Sociodemográficos
  • Edad
  • Estado civil y tamaño de la unidad familiar
  • Naturaleza de la vivienda: propia, alquilada, otras situaciones
  • Tiempo en la misma vivienda
• Económicos
  • Empleo: tipo de contrato, duración, antigüedad, tipo de empresa
  • Renta total y renta disponible
  • Seguros de vida y propiedad contratados
  • Rentas de capital e inversiones
• Económicos (para el caso concreto de empresas)
  • Ratios de generación de rentas: rentabilidad, cash flow / ventas, BAIT / ventas
  • Ratios de capacidad de pago: ratio de circulante, cash flow / deuda a corto plazo, gastos financieros / BAIT
  • Ratios de estructura: fondo de rotación / activo total, endeudamiento, autonomía financiera
• Antecedentes
  • Registros de morosidad
  • Conducta en préstamos previos
  • Devoluciones de recibos
  • Impagos en tarjeta de crédito y/o créditos comerciales

Las debilidades principales de un sistema como el descrito son la especificación de i) las variables relevantes, ii) las respectivas ponderaciones de estas variables, y iii) la fijación de los puntos de corte.

El perfil de los clientes potencialmente fallidos está en general bastante bien definido, y el riesgo puede gestionarse eficazmente si además se prevén procedimientos de mitigación, como la exigencia de avales o garantías, o se diseñan condiciones de pago que favorezcan el pago anticipado.

Sin embargo, la especificación de los puntos de corte es un problema estadístico de entidad. De manera muy amplia, se trataría de minimizar conjuntamente los errores de tipo I (fallar en la detección de un cliente potencialmente moroso) y tipo II (clasificar como potencialmente moroso a un cliente pagador); en principio, un modelo adecuado sería aquel que proporciona tasas bajas en ambos tipos de errores. Sin embargo, es preciso considerar que los errores de clasificación no son simples anomalías estadísticas, sino decisiones que acarrean un coste: en el caso de un error tipo I, gastos administrativos y costes de oportunidad del dinero, además de gastos procesales y de reclamación; pero un error tipo II puede tener también trascendencia económica en forma de pérdida reputacional, fuga de clientes, o reducción del volumen de negocio. Un buen enfoque en este sentido es tratar de minimizar el coste total ocasionado por los errores. Puede hallar algunas aclaraciones básicas al respecto en este trabajo:

Rodríguez, M.; Piñeiro, C.; de Llano, P. (2014): La influencia de los costes de los errores en el pronóstico del fracaso empresarial. Revista AECA Nº 108, pp. 22-24