4.2 Services Analysis and Composition Process
4.2.1 Technical Context
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Y MATEMATICAS
El porcentaje de morosidad encontrado en la muestra de los clientes que han solicitado un crédito de consumo en tarjeta de crédito de las entidades financieras privadas de la zona urbana de la ciudad de Trujillo en el periodo 2011 es de 31.25% (cifra en cantidad numérica de clientes que son morosos), este resultado determina que en la ciudad de Trujillo hay un alto porcentaje de clientes que están incumpliendo sus pagos en la fecha pactada; este indicador coincide con el reporte de la Central de Riesgo Peruana X Change donde indica que en los últimos años la morosidad en las tarjetas de crédito en la Libertad ascendió e inclusive cifra que estuvo por encima de la cartera atrasada a nivel nacional (5% cifra en colocaciones en soles).
Los resultados obtenidos determinaron que el 91.7% de los clientes de edad de 18 a 38 años son morosos afirmando lo que muchas empresas de mercadeo indican que los clientes jóvenes son los que desean acumular más tarjetas en su billetera endeudándose así más y más olvidándose que tienen que pagar por mantener un complejo sistema monetario virtual y por otro lado se determinó que un 72.7% de los clientes que no son morosos tienen de 38 años a mas indicando que son las personas que tienen un mejor control de su economía evitando realizar consumos que a la distancia no van a poder asumir.
Otra valor que se pudo determinar es que el 82.5% de los clientes solteros son morosos y que el 81.8% de las clientes casados no son morosos, que el 92.5% de los clientes morosos son de sexo masculino y que el 48.1% son de sexo femenino afirmando lo que indica muchas empresas de mercadeo que en términos generales los hombres solteros son los que gastan más en tarjetas en comparación con las mujeres; lo utilizan más en restaurantes, discotecas, bares, etc rodeados siempre de amigos y amigas a las que quiere impresionar pero por lo general termina impresionado por su pago a fin de mes.
También se determinó que el 95% de los clientes que no tienen hijos son morosos y que el 72.3% de los clientes que tienen hijos no son morosos indicando que las
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sus consumos en tarjetas de crédito están basados en el bienestar conjunto de la familia.
Otro valor que se pudo determinar es que 60.8% de los clientes dependientes son morosos, mientras que un 58.3% de las personas no morosas son independientes, que el 79.2% de los clientes morosos tiene un ingreso mensual de S/.500 a S/.2000, mientras que el 46.2% de los clientes no morosos tienen un ingreso superior a S/. 2000, esto se debe a que las personas que son dependientes tiene un ingresos mensual fijo y si a veces sus consumos en tarjeta de crédito se exceden a su presupuesto es donde se ven afectados, sin embargo los clientes independientes pueden manejar su presupuesto en función a su tipo de actividad ya que son los que generan su propio ingreso en base al tiempo que dedican en su actividad o negocio independiente teniendo así un mejor control de su economía y de sus gastos.
También se determinó que el 58.3% de los clientes morosos tiene una antigüedad en el trabajo mayor a 12 meses y que el 49.2% de los clientes no morosos tienen una antigüedad en el trabajo de 6 meses a 12 meses, esto se da por que las personas con mayor antigüedad en el trabajo se sienten más seguras en poder cumplir con sus pagos debido a una mejor estabilidad laboral no así las personas que recién entran a laborar en una determinada empresa por que se encuentran en un proceso de aprendizaje y adaptación pudiendo pensar que hay otras alternativas laborales y por eso en ambos casos estos factores determinan al cliente si es conveniente usar o no una tarjeta de crédito.
Otro valor que se pudo determinar es que el 79.2% de las personas morosas tienen operaciones en otras entidades y que el 48.5% de los clientes no morosos no tienen operaciones en otras entidades, este factor nos indica que las personas que tienen tarjetas de crédito con varias entidades financieras son las que tiene mayor riesgo de ser morosos debido a su mayor responsabilidad crediticia no así las personas que tiene responsabilidad con pocas entidades o simplemente con una sola porque serias los cliente con menor riesgo a ser morosas.
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Evaluándose la dependencia de cada factor de riesgo con la morosidad a través de la prueba chi cuadrado podemos decir que la única variable que no influye en ser moroso un cliente es la variable ingresos mensuales y que las demás variables influyen en que un cliente sea moroso. Esta dependencia nos indica que la morosidad depende de las variables relacionadas al perfil del solicitante como son edad estado civil, sexo y cargas familiares y las variables que reflejan su situación profesional como: Categoría Laboral, ingresos mensuales y operaciones en otras entidades y que existe una mayor probabilidad de riesgo a que una persona sea morosa cuando tiene una edad entre 18 a 38, cuando una persona es soltera, cuando es de sexo masculino, cuando no tiene hijos, cuando tiene una categoría laboral de dependiente, cuando sus ingresos están entre S/500 a S/.2000, cuando tiene una antigüedad en el trabajo mayor a 12 meses y que tiene operaciones en otras entidades.
Los resultados obtenidos a través del software spss vs 15 determinaron que:
- Existe relación significativa con la morosidad a las variables independientes de EDAD, ESTADO CIVIL, CARGA FAMILIAR, SEXO, CATEGORIA LABORAL, INGRESOS MENSUALES Y OPERACIONES EN OTRAS ENTIDADES en el periodo 2011 en las Entidades Financieras Privadas de la ciudad de Trujillo, con este resultado validamos la prueba de dependencia de la chi cuadrado donde nos estima una dependencia con las variables halladas con el software spss vs 15 excluyendo a la variable antigüedad laboral en el trabajo.
- Se calcularon dos coeficientes similares al coeficiente de determinación R2
del análisis de regresión lineal, que son el R2 de Cox y Snell, y el de
Nagelkerke, cuyos valores, próximos a uno, muestran que el ajuste realizado es bueno.
- El análisis de la significación global y bondad de ajuste, resultó ser
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modelo, en función de su contribución a la mejora del estadístico de razón de verosimilitud.
- Otro estadístico utilizado para valorar la bondad de ajuste del modelo es la prueba de Hosmer−Lemeshow, que resultó de la agrupación de las observaciones, para cada uno de los dos grupos definidos por la variable dependiente, en una tabla de contingencia, obteniéndose un resultado significativo.
Los resultados obtenidos son comparados con el estudio realizado por M. Jesus Mures Quintana, Ana García Gallego y M. Eva Vallejo Pascual titulado “Aplicación del Análisis Discriminante y Regresión Logística en el estudio de la Morosidad en las entidades financieras” donde ambos estudios concluyen que La Regresión Logística puede aplicarse para este tipo de problemas y que sirve como herramienta que tiene gran predicción al momento de detectar al cliente moroso y no moroso y que las variables significativas para que una persona sea morosa en ambos estudios son las relativas al perfil del solicitante: edad, sexo, estado civil, cargas familiares y en las variables relativas que reflejan su situación profesional: operaciones con otras entidades. Esto nos indica que están variables pueden predecir la morosidad con gran acierto no solo en el Perú sino en otros países.
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CAPÍTULO V
CONCLUSIONES Y
RECOMENDACIONES
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CONCLUSIONES
- El porcentaje de morosidad en las Entidades Financieras privadas de la zona urbana de la ciudad de Trujillo en el año 2011 es de 31.25%.
- El modelo estimado es:
Log(ଵିೝೞೌ
ೝೞೌ)= 3.298(edad) – 2.527(Est. Civil) + 2.8 (Sexo) + 3.884 (Car. Fam) + 1.346(Cat. Lab) + 1.519(Ing. Men) + 1.831(Oper. Ent) – 14.981
- No existe dependencia con la variable antigüedad en el trabajo y la variable morosidad.
- Los factores de riesgo asociados a la morosidad en las entidades financieras privadas de la ciudad de Trujillo son la edad, estado civil, sexo, cargas familiares, categoría laboral, ingresos mensuales y operaciones en otras entidades.
- Se concluye que las variables independientes edad, estado civil, sexo, carga familiar, ingresos mensuales, operaciones en otras entidades resultaron ser altamente significativas y que la variable categoría laboral resulto ser significativa.
- El modelo estimado mediante la regresión logística es significativo y todas las variables incluidas en el modelo de regresión logística tienen un efecto positivo en la variable dependiente, dado el signo de los coeficientes asociados, por lo que un cambio de una unidad en la variable provoca un aumento en el logaritmo de la odds de la
probabilidad de que un cliente sea moroso, en el valor del coeficiente respectivo.
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- La significación global del modelo y bondad de ajuste a través de los estadísticos de R2 de Cox y Snell, Nagelkerke y Hosmer−Lemeshow cuyos valores cercanos a uno muestran que el ajuste es bueno.
- La conclusión global que se extrae es que la técnica de análisis de regresión logística es adecuada para el estudio y predicción de la morosidad, consiguiéndose una elevada eficacia predictiva.
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RECOMENDACIONES
- Se recomienda a las entidades financieras evaluar las variables estudiadas antes de otorgar una tarjeta de crédito con el propósito de reducir perdidas y evitar que la tasa de morosidad siga aumentando.
- Se recomienda contar con una herramienta estadística como es la regresión logística para evaluar el riesgo antes de otorgarle un crédito de consumo en tarjeta de crédito a un posible cliente.
- Se recomienda elaborar políticas donde se evalúen las características de cada cliente poniendo restricciones dependiendo la característica del cliente, por ejemplo solamente otorgar créditos de consumo a las personas que son hombres y tiene una determinada edad.
- A personas relacionadas con el campo de la investigación, se recomienda que repitan y amplíen esta experiencia, debido a que el presente trabajo se tomó una muestra apta para la localidad. Así mismo tomar en cuenta diferentes factores que pudieran esta interviniendo en que un cliente sea moroso.