Case law and complaints relating to the housing of Roma and

En primera instancia, se extrajeron las variables provenientes del ERP institucional, específicamente de los procesos de clasificación de cartera y de consulta flexible al maestro de cartera. En el Cuadro 2, se muestran las variables utilizadas.

Variable Tipo de Variable Descripción

categ_cartera Nominal

Hace referencia a la categoría a la que pertenece el crédito. Esta toma 2 valores:

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2 = Cartera de consumo 3 = Cartera de Vivienda

clase_desc Nominal

Hace referencia a cómo se realiza el pago del crédito. Esta toma 2 valores:

1 = Nómina 2 = Caja

plazo Continua Hace referencia al plazo (en meses) al que se otorgó el crédito.

valor_obligacion Continua Hace referencia al monto desembolsado con el crédito.

ciclo_descto Nominal

Hace referencia al corte en el que se realiza el pago de la cuota del crédito. Esta toma 3 valores:

1 = Primera quincena 2 = Segunda quincena 3 = Ambas quincenas

periodo_descto Nominal

Hace referencia a la periodicidad con que se realizarán los pagos del crédito. Esta toma 4 valores: 1 – Mensual 2 – Quincenal 3 – Decadal 4 – Semanal empresa_descto Nominal

Hace referencia a la empresa a la que pertenece el asociado que realizó el crédito. Esta toma 10 valores:

ACTIVOS JUBILADO CONTRATIS PARTICULARES

EMPLEADOS FONDO FETRABUV FUNDACION CINARA

FUNDACION UNIVERSIDAD DEL VALLE DEBITO AUTOMATICO ACTIVOS

DEBIDO AUTOMATICO JUBILADOS DEBITO AUTOMATICO CONTRATISTA

sexo Nominal

Hace referencia al género del asociado que tomó el crédito. Esta toma 2 valores:

F → Femenino M → Masculino

antigüedad_fetrabuv Continua Hace referencia al número de meses desde el ingreso (o reingreso) del asociado.

antigüedad_empresa Continua Hace referencia al número de meses desde el ingreso a la Universidad del Valle.

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salario Continua

Hace referencia al ingreso mensual percibido del asociado, excluyendo ingresos adicionales.

saldo aportes Continua Hace referencia al valor de aportes que tuvo el asociado al momento de realizar el crédito. saldo ahorro

permanente Continua

Hace referencia al monto de ahorros permanentes que tuvo acumulado el asociado al momento de realizar el crédito.

saldo deuda

fetrabuv Continua

Hace referencia a la deuda total que el asociado tenía al momento de realizar el crédito.

Cuadro 2. Descripción de las variables internas utilizadas. Fuente: Elaboración propia.

Por otro lado, de acuerdo con lo establecido por la (Supersolidaria), se deben tener unos requisitos básicos de información sobre la contraparte a la que se le va a otorgar el crédito. Por tal motivo, fue necesario introducir estas variables exógenas. En concreto, se adicionó el puntaje de la contraparte en las centrales de riesgo al momento del otorgamiento del crédito, como se muestra en el Cuadro 3.

Variable Tipo de Variable Descripción

score_cifin Continua Hace referencia al puntaje en las centrales de información financiera.

Cuadro 3. Variables exógenas de la Supersolidaria. Fuente: Elaboración propia.

Por último, al contrastar la metodología actualmente utilizada en las instituciones de la Supersolidaria contra el sector financiero, se encontró que en el modelo de referencia propuesto por la Superfinanciera (2008), se pueden incluir variables asociadas al comportamiento de pago de la contraparte que pueden aportar valor agregado al modelo, estas variables se describen en el Cuadro 4.

Variable Tipo de Variable Descripción

MMB Binaria

Se utiliza para saber la altura de mora actual del asociado.

MMB = 1, si la peor calificación del asociado en los últimos 3 años fue B

MMB = 0, en otro caso.

MMC Binaria

Se utiliza para saber la altura de mora actual del asociado.

MMC = 1, si la peor calificación del asociado en los últimos 3 años fue C

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MMD Binaria

Se utiliza para saber la altura de mora actual del asociado.

MMD = 1, si la peor calificación del asociado en los últimos 3 años fue D

MMD = 0, en otro caso.

CAR Binaria

Se utiliza para saber si el comportamiento de pago en los últimos 12 meses del asociado que va a tomar el crédito fue regular.

CAM Binaria

Se utiliza para saber si el comportamiento de pago en los últimos 12 meses del asociado que va a tomar el crédito fue malo.

CRB Binaria

Esta es un indicador de capacidad de pago ya que se activa cuando el asociado tiene más de 1 crédito.

CRB = 1, si el asociado tiene 1 o más créditos constituidos al momento de la solicitud.

CRB = 0, en otro caso. Cuadro 4. Variables exógenas de la Superfinanciera.

Fuente: Elaboración propia.

Dado lo anterior, se puede inferir que no es posible obtener todas las variables conjuntas en una misma base de datos ya que el número de registros difiere para cada variable. Por ello, se optó por generar 4 versiones de la base de datos las cuales se describen en el Cuadro 5.

Nombre de la base de datos Descripción

Base_1

Contiene únicamente las variables que pueden obtener en Fetrabuv, es decir, no se utilizan las variables propuestas por la Superfinanciera ni la variable del puntaje de la CIFIN.

Esta base de datos está compuesta por 49.332 registros de un espectro de tiempo de 5 años.

Base_2

Esta base contiene las variables internas y, adicionalmente, se agregan las variables propuestas por la Superfinanciera.

Esta base está compuesta por 18.031 registros de un espectro de tiempo de 2 años.

Base_3

Esta base contiene las variables internas y, adicionalmente, el puntaje de la CIFIN. Esta base está compuesta por 22.513 registros de un espectro de tiempo de 2.5 años.

49 Base_4

Esta base contiene las variables internas, las variables de la Superfinanciera y el puntaje de la CIFIN.

Esta base está compuesta por 17.560 registros en un espectro de tiempo de 1.9 años.

Cuadro 5. Descripción de bases de datos a utilizar. Fuente: Elaboración propia.

Ahora bien, con respecto a la definición de la variable de respuesta, en conjunto con la Gerencia de FETRABUV, se han propuesto diferentes perspectivas como la que se muestra a continuación:

𝐷𝑒𝑓𝑎𝑢𝑙𝑡 = {1, 𝑠𝑖 𝑒𝑙 𝑐𝑟é𝑑𝑖𝑡𝑜 𝑐𝑎𝑦ó 𝑒𝑛 𝑐𝑎𝑙𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝐵 𝑎𝑙 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠 1 𝑣𝑒𝑧 𝑑𝑢𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 0, 𝑒𝑛 𝑜𝑡𝑟𝑜 𝑐𝑎𝑠𝑜

Esta definición implica que una operación de crédito que haya sido clasificada en B sólo una vez será catalogada como mala y, por tanto, las técnicas de aprendizaje estarán limitadas por esta conjetura. Debido a esto, se sugirió generar una serie de variables de respuesta más flexibles con la finalidad de darle más información a los modelos.

La primera codificación se realizó con base en el número de cierres de cartera que ha tenido el crédito desde su constitución, cuya calificación haya sido B o inferior. A partir de esto, se generaron 5 niveles de riesgo descritos en el Cuadro 6.

Codificación variable_respuesta_1 Porcentaje de cierres

de cartera en B o superior

Clase

≤ 0% RIESGO MUY BAJO

> 0% y ≤ 5% RIESGO BAJO > 5% y ≤ 10% RIESGO MEDIO > 10% y ≤ 20% RIESGO ALTO

> 20% RIESGO MUY ALTO Cuadro 6. Codificación variable de respuesta 1.

Fuente: Elaboración propia.

La segunda codificación se realizó con base en el número máximo de días de mora que tuvo la operación de crédito, como se muestra en el Cuadro 7.

Codificación variable_respuesta_2 Máximo días de mora Clase

≤ 0 RIESGO MUY BAJO

> 0 y ≤ 30 RIESGO BAJO > 30 y ≤ 60 RIESGO MEDIO > 60 y ≤ 90 RIESGO ALTO

> 90 RIESGO MUY ALTO Cuadro 7. Codificación variable de respuesta 2.

50 Fuente: Elaboración propia.

La tercera y última codificación, se realizó con base en el número promedio de días de mora que ha tenido la operación de crédito, como se muestra en el Cuadro 8.

Codificación variable_respuesta_3 Promedio días de mora Clase

≤ 0 RIESGO MUY BAJO

> 0 y ≤ 15 RIESGO BAJO > 15 y ≤ 30 RIESGO MEDIO > 30 y ≤ 45 RIESGO ALTO

> 45 RIESGO MUY ALTO Cuadro 8. Codificación variable de respuesta 3.

Fuente: Elaboración propia.

Así, con las cuatro (4) bases de datos creadas inicialmente, se tendrán un total de 12 datos de entrada para cada modelo (tres entradas por cada base, equivalentes a cada variable de respuesta), con esta información se procederá a comparar los resultados de las implementaciones.