Mejorando la Gestión de Riesgo Crediticio: Random Forest y Modelos Innovadores para Evaluar la Cartera de Crédito
En el ámbito de las organizaciones que realizan actividad crediticia, la evaluación precisa del perfil de riesgo de los deudores es fundamental para garantizar la salud financiera y la sostenibilidad de la Entidad. Para abordar este desafío, Asoriesgo se ha venido posicionando como una solución avanzada que utiliza técnicas estadísticas de última generación que permiten estimar con alto grado de precisión el potencial deterioro del perfil de riesgo de los deudores.
Al emplear métodos de análisis de datos y aprendizaje automático, como el Random Forest, Asoriesgo se enfoca en anticipar y predecir posibles riesgos crediticios en una etapa temprana. Esto brinda una valiosa ventaja, ya que les permite tomar medidas preventivas y mitigar riesgos de incumplimiento antes de que se conviertan en problemas mayores.
Los modelos Random Forest utilizados por Asoriesgo ofrecen varias ventajas al monitorear el perfil de riesgo de crédito de un deudor. Estas ventajas incluyen:
Precisión en la predicción:
Los modelos Random Forest son conocidos por su capacidad para proporcionar predicciones altamente precisas. Utilizan múltiples árboles de decisión para hacer predicciones y luego combinan los resultados para obtener una predicción final. Esta agregación de múltiples modelos ayuda a reducir el error y mejora la precisión general de las predicciones de riesgo de crédito.
Manejo de datos desequilibrados:
En el contexto del riesgo de crédito, es común que los datos estén desequilibrados, es decir, que haya más ejemplos de deudores sin problemas de pago que de deudores con problemas de pago. Los modelos Random Forest pueden manejar eficazmente este desequilibrio y producir predicciones más precisas para ambos grupos. Además, al utilizar la técnica de muestreo por bootstrap, estos modelos pueden equilibrar mejor los datos y evitar sesgos hacia la clase mayoritaria.
Robustez frente al ruido y datos faltantes:
Los modelos Random Forest son menos sensibles al ruido y los valores atípicos en los datos en comparación con otros algoritmos de aprendizaje automático. Además, tienen la capacidad de manejar datos faltantes sin requerir una imputación exhaustiva de los mismos. Esto es particularmente útil cuando se trabaja con conjuntos de datos incompletos o ruidosos, que son comunes en las bases de datos y el ámbito crediticio.
Importancia de características:
Los modelos Random Forest proporcionan una medida de la importancia de cada característica utilizada para realizar las predicciones. Esto permite identificar qué variables tienen un mayor impacto en la evaluación del riesgo crediticio. Esta información puede ser valiosa para los analistas y los responsables de la toma de decisiones, ya que les ayuda a comprender qué factores influyen más en la evaluación del riesgo crediticio.
Interpretabilidad:
Aunque los modelos Random Forest no son tan fácilmente interpretables como los modelos lineales, aún es posible obtener cierta interpretabilidad. Es posible evaluar las características más importantes y también examinar los árboles individuales para comprender cómo se toman las decisiones. Esto puede ayudar a comprender el razonamiento detrás de las predicciones y brindar explicaciones a los clientes o reguladores en el contexto del riesgo crediticio.
En general, los modelos Random Forest constituyen una herramienta idónea para monitorear el perfil de riesgo de crédito debido a su precisión, robustez y capacidad para manejar desequilibrios en los datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que ningún modelo es perfecto y siempre se requiere una evaluación cuidadosa y la consideración de otras técnicas complementarias para obtener una imagen completa del riesgo crediticio de un deudor.
Además de las ventajas mencionadas previamente, existen varias razones por las cuales Asoriesgo es mejor utilizar modelos Random Forest en lugar de regresiones lineales para evaluar el perfil de riesgo de un deudor, teniendo en cuenta los aspectos mencionados:
a. Capacidad de pago:
Los modelos Random Forest tienen la capacidad de capturar relaciones no lineales y complejas entre las variables predictoras y la capacidad de pago de un deudor. Dado que la capacidad de pago puede depender de múltiples factores interrelacionados, como el flujo de ingresos y egresos, las variables comerciales y financieras, así como las variables macroeconómicas, los modelos Random Forest son más adecuados para capturar estas relaciones complejas en comparación con las regresiones lineales, que asumen una relación lineal entre las variables.
b. Solvencia del deudor:
Al evaluar la solvencia del deudor, es crucial considerar múltiples variables, como el nivel de endeudamiento, la calidad de los activos y pasivos, el patrimonio y las contingencias. Los modelos Random Forest pueden manejar conjuntos de datos multidimensionales y no lineales, lo que les permite capturar las interacciones y relaciones complejas entre estas variables, lo cual es fundamental para una evaluación precisa de la solvencia. Por otro lado, las regresiones lineales pueden subestimar o ignorar estas relaciones no lineales, lo que puede llevar a evaluaciones inexactas de la solvencia.
c. Garantías:
Las regresiones lineales pueden tener dificultades para modelar adecuadamente el valor y la cobertura de las garantías, ya que su suposición de linealidad puede limitar la capacidad de capturar las relaciones no lineales entre las variables de garantía y el riesgo crediticio. Los modelos Random Forest son más flexibles y pueden manejar relaciones no lineales y complejas, lo que los hace más adecuados para evaluar la liquidez, idoneidad, valor y cobertura de las garantías de un deudor.
d. Servicio de la deuda:
Los modelos Random Forest son capaces de manejar variables categóricas y no lineales, lo que es beneficioso al evaluar el cumplimiento de los términos pactados y el servicio de la deuda. Pueden capturar patrones y relaciones complejas en el historial de pagos, así como identificar factores que afectan el cumplimiento de las cuotas o pagos derivados de una operación de crédito. Las regresiones lineales, al ser más limitadas en términos de capacidad para capturar relaciones no lineales, pueden perder información importante en este contexto.
e.Reestructuraciones:
Los modelos Random Forest son capaces de aprender patrones complejos a partir de los datos históricos, lo que los hace adecuados para analizar el número de veces que un crédito ha sido reestructurado y la naturaleza de dichas reestructuraciones. Pueden identificar relaciones no lineales entre las variables relacionadas con las reestructuraciones y el riesgo crediticio, lo cual es importante para una evaluación precisa. Las regresiones lineales, en cambio, pueden no ser capaces de capturar adecuadamente estas relaciones no lineales y, por lo tanto, pueden subestimar el impacto de las reestructuraciones en el riesgo crediticio.
f. Información proveniente de centrales de riesgo:
En las centrales de riesgo, es común tener variables categóricas, como la clasificación de crédito o el tipo de obligaciones. Los modelos Random Forest pueden manejar este tipo de variables de manera más efectiva que las regresiones lineales. Utilizan técnicas como la codificación one-hot o la división del árbol de decisión según las categorías, lo que les permite capturar la información contenida en las variables categóricas y utilizarla para la predicción del riesgo crediticio.
g. Perspectivas de reactivación económica:
Las perspectivas de reactivación económica son un factor importante para considerar en la evaluación del riesgo de crédito. Los modelos Random Forest pueden ser útiles para analizar y tomar en cuenta estas perspectivas en el proceso de evaluación. Al incorporar variables macroeconómicas y sectoriales relevantes, como el crecimiento del PIB, la tasa de desempleo, la inflación y las políticas gubernamentales, los modelos pueden capturar los efectos de la reactivación económica en la capacidad de pago y la solvencia de los deudores.
