ANÁLISIS DISCRIMINANTE APLICADO AL PROBLEMA DE CREDIT SCORING

JUAN MANUEL RIVAS CASTILLO

RESUMEN

En este documento se emplea el análisis discriminante, que es una técnica del análisis multivariado utilizada de manera estándar por bancos e instituciones financieras con el objeto de predecir el riesgo que un cliente pague o re-pague un préstamo (Credit Scoring). Los desarrollos que se presentan hacen hincapié en el problema de la métrica en las variables que dificultan el uso de la discriminación lineal, por lo que el enfoque se centra en la técnica sustituta de la discriminación logística. Adicionalmente, se ilustra el empleo del estadístico Kolmogorov-Smirnov como un procedimiento alternativo para el cálculo del punto de corte y de la matriz de confusión. Los resultados que se obtienen permiten dar luces acerca de la importancia del desarrollo de una técnica objetiva que permita clasificar a los clientes en buenos o malos pagadores.

Palabras Clave: análisis multivariado, análisis discriminante, credit scoring, normalidad conjunta, Matriz de confusión

1. Introducción

En busca de una especialización muchos estudiantes de economía se deciden por los temas financieros y específicamente en el desarrollo de la profesión en el campo de otorgar y evaluar créditos, es en ese contexto que el Análisis Multivariado permite, a partir de la técnica del Análisis Discriminante, el desarrollo de los métodos de Credit Scoring1, que son una herramienta estándar en bancos y otras instituciones financieras, para estimar si un individuo que aplica para obtener un crédito pagará o no su deuda2.

Para estimar este tipo de modelos los bancos recogen datos de fuentes internas (la historia de los aplicantes en créditos anteriores), de fuentes externas (encuestas, entrevistas con los aplicantes). De la historia de los aplicantes se puede obtener las características específicas de los potenciales clientes. A partir

1 Estos modelos también reciben el nombre de score-cards o classifiers, generalmente se asocian a la data mining (minería de datos), que son aquellos procedimientos que permiten extraer información útil y encontrar patrones de comportamiento en los datos. Es decir, son algoritmos que de manera automática evalúan el riesgo de crédito de un solicitante de financiamiento o de alguien que ya es cliente de una entidad.2 Las primas por riesgo de crédito de una entidad financiera se calculan haciendo uso de las probabilidades de insolvencia de los riesgos a partir de un modelo de Credit Scoring.

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de las fuentes externas se pueden realizar las siguientes preguntas: “¿Tuvo algún crédito antes?, ¿Cuánto pidió?, ¿Se atrasó alguna vez en sus pagos?”. Del mismo modo, existe la posibilidad de adquirir información de empresas que cuentan con bases de datos de potenciales clientes.

En el presente documento, para la estimación del Credit Scoring se hace un resumen teórico de la técnica del análisis discriminante en su versión lineal y logística. Y para la aplicación empírica, se emplea una base de datos de mil clientes de un banco europeo3

. Con el objeto de probar la robustez de los resultados se divide de manera aleatoria la base de datos en grupos de 600 y 400 clientes, respectivamente4

. De esta manera, el análisis se realiza sobre la muestra de 600 individuos mientras que la performance del sistema desarrollado se prueba sobre los 400 clientes restantes.

2. Análisis discriminante y su aplicación a información de clientes de bancos y financieras

Sean P1 y P2 dos poblaciones donde se tiene definida una variable aleatoria “x” la cual es p-variante. Inicialmente se supondrá que “x” es absolutamente continua5

y que las funciones de densidad de ambas poblaciones, f1 y f2, son conocidas. La finalidad es clasificar un nuevo elemento en alguna de estas dos poblaciones. Si se conoce las probabilidades a priori6

de que este nuevo elemento provenga de cada una de las poblaciones, su distribución de probabilidad será una distribución mezclada:

1 1 2 2( ) ( ) ( )f x f x f xp p= + (1)Supongamos que el elemento que se observa es , entonces es posible

aplicar el teorema de Bayes para calcular las probabilidades a posteriori de que la información haya sido generada por cada una de las dos poblaciones.

3 Para extraer bases de datos de clientes de algunos bancos europeos y de otros temas relacionados se puede recurrir a la siguiente página: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html4 La separación de la base de datos en dos sub-muestras de 600 y 400 clientes se realizó en base a un generador de números aleatorios, a partir de la distribución uniforme re-escalada de 1 a 1000, ello permite identificar a cada uno de los clientes de la base. Para que los resultados no cambien cada vez que se realicen las estimaciones lo que se hizo fue plantear una semilla generadora de números aleatorios inicial (339487731). Todos estos desarrollos se realizaron empleando el software STATA.5 El supuesto de continuidad luego es dejado de lado para permitir el uso de variables categóricas binarias, ya que la base de datos que se emplea tiene características mixtas (variables continuas y binarias).6 Estas probabilidades deben de cumplir la condición de cierre, es decir, la suma de ambas probabilidades debe de ser la unidad.

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P(1/x)= 0

=C(1/2)P(2/x)d1

d2

P(1/x)

P(2/x)

=C(2/1)

= 0

La probabilidad de que se haya generado en la primera población es:

( ) 1 0 10

1 0 1 2 0 2

( )1

( ) ( )f x

P xf x f x

pp p

=+ (2)

Y en la segunda población:

( ) 2 0 20

1 0 1 2 0 2

( )2

( ) ( )f x

P xf x f x

pp p

=+ (3)

Ya que los denominadores son iguales, se clasificará a en la población 2 si:

2 2 0 1 1 0( ) ( )f x f xp p> (4)

Si se da el caso que las probabilidades a priori son iguales, la clasificación anterior se reduce a:

2 0 1 0( ) ( )f x f x> (5)Es decir, se clasifica a en la población más probable, o donde su

verosimilitud es más alta. No obstante, pueden existir costos de clasificación que deben de ser incluidos en la regla de decisión anterior, por lo que el objetivo del decisor es maximizar su función de utilidad, lo que equivale a minimizar el costo esperado.

Los resultados de cada una de las decisiones se presentan en la figura No 1:

Figura No 1

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El costo de clasificar correctamente al individuo x en la población 1 es cero, mientras que el costo de clasificarlo incorrectamente es c (1/2) (costo de clasificar un individuo en la población 1 cuando en realidad pertenece a la población 2). El costo esperado de clasificar en el grupo 1 será:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )1 .0 0 00 1 1 2 2 1 2 2E d P x c P x c P x= + = (6)Y el costo esperado de clasificar en la población 2 será:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )2 .0 0 00 2 2 1 1 2 1 1E d P x c P x c P x= + = (7)

Con f1 y f2 esta información se asignará al grupo 2 si el costo esperado es menor, es decir:

( )( )

( )( )

2 0 2 1 0 1

2 1 1 2f x f xc c

p p>

(8)

Luego, y se consideran distribuciones normales con distintos vectores de medias pero idéntica matriz de varianza covarianza, de forma que:

( ) ( ) ( )11 22

1 1exp2(2 )

i ipf X x u V x u

Vp− ′= − − −

(9)Reemplazando este resultado en la expresión (8) y tomando logaritmos

a ambos lados, se clasificará en la población 2 si se cumple que:

(10)( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( )

1 22 2

1 21 1

1 log2 2 1

1 log2 1 2

x u V x uc

x u V x uc

p

p

−

−

′− − +

′> − − − +

En relación a los elementos de la expresión anterior: u1 representa el promedio de las variables condicionada a que el cliente hizo default (no pago su deuda) y u2 es el promedio de las variables condicionada a que el cliente no hizo default (pago su deuda), V-1 es la inversa de la matriz de varianza covarianza, p1 y p2 representan las probabilidades “a priori” de hacer default y de no hacer default, respectivamente, c(2/1) es el costo de clasificar en la población 2 cuando en realidad pertenecía a la población 1 y c(1/2) es el costo de clasificar en la población 1 cuando en realidad el individuo pertenece a la población 2.

Asimismo, (x - u2)V-1 (x - u2) se conoce como la distancia de Mahalanobis.

Si se consideran costos y probabilidades iguales la regla anterior se reduce a clasificar en la población cuya media este más próxima. Es decir, se clasificaría en la población 2 si la distancia de Mahalanobis es menor que en la población 1.

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Estos desarrollos son la estructura teórica para el Análisis Discriminante Lineal (ADL) de Fisher7 que es la base teórica en la cual se sustenta el modelo de Credit Scoring estándar.

3. Sobre la data

En relación con la base de datos, se cuenta con 22 variables de características de 1000 clientes que pidieron un préstamo en un banco europeo y que habían solicitado en el pasado créditos para consumo. Las variables que se emplean en el presente documento son: ASSETS, CHECKING, SAVINGS, DURATION, MONTO, HISTORY, AGE y OCCUP. Algunas de estas variables fueron recodificadas a partir de los siguientes criterios: la variable ASSETS se transformó en una variable binaria que adopta el valor 1 (uno) si el cliente es propietario de algún activo y el valor 0 (cero) si no lo es. La variable HISTORY se transformó en una variable binaria que adopta el valor 1 (uno) si el cliente no tuvo problemas en pagar créditos anteriores (categorías 2, 3 y 4 de la variable HISTORY) y el valor 0 (cero) si tuvo problemas (categorías 0 y 1 de la variable HISTORY). La variable OCCUP adopta el valor 1 (uno) si el cliente es un “skill worker” (categorías 3 y 4 de la variable OCCUP) y el valor 0 (cero) si es desempleado o “unskilled worker” (categorías 1 y 2 de la variable OCCUP).

4. Resultados

En principio, las poblaciones se encuentran representadas por la variable crédito y es a partir de esta variable que se calcula la probabilidad a priori a la cual pertenecen los clientes: 0 si hicieron default y 1 si no hicieron. El cuadro No 1 muestra las frecuencias asociadas a cada una de las categorías para la muestra base de 600 clientes:

Cuadro Nº 1: Frecuencia absoluta, relativa y relativa acumulada de clientes que hicieron y no hicieron default

Crédito Freq. Percent Cum.0 173 28.83 28.831 427 71.17 100

Total 600 100

7 G.S. MADDALA (1983) demuestra la analogía existente entre la función lineal discriminante de Fisher y el modelo lineal de probabilidad.

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La probabilidad “a priori” de hacer default es de 29%, mientras que la probabilidad “a priori” de no hacer default es de 71%.Con este cálculo es posible la estimación de la función discriminante lineal. Sin embargo, para la aplicación de la FDL se requiere probar la normalidad multivariada de los datos8, por lo que este modelo funciona bien cuando las variables en consideración son cuantitativas o se conoce la normalidad conjunta de los mismos, pero, no se tiene garantía de ello cuando se tiene un conjunto de variables mixtas (continuas y binarias)9 como es nuestro caso. La solución a este inconveniente se encuentra en la metodología de la Discriminación Logística.

De acuerdo con el razonamiento anterior, el modelo Logit proporcionará de manera directa la probabilidad de pertenecer a cada una de las poblaciones (Score). Dicha probabilidad se calcula mediante la siguiente Función de Distribución Logística10:

´

0 1

11 i

i B B Xp

e− −=

+ (11)

Y además:

0 1

111 i

i B B Xp

e ′+− =

+ (12)

Entonces, empleando la muestra de 600 clientes y las variables indicadas con anterioridad se estima un modelo Logit11de la probabilidad de que un cliente pague su préstamo, los resultados obtenidos se presentan en el Cuadro Nº 2.

8 El autor de este documento cuenta con una programación en el paquete STATA para probar normalidad conjunta. Esta programación puede ser solicitada al correo juanmanuel263@gmail.com. 9 Peña (2002): “....... es frecuente que los datos disponibles no sean normales. Por ejemplo, cuando se emplean variables discretas. En estos casos no tenemos garantías de que los métodos estudiados sean óptimos”.10 Existe la posibilidad de tomar la distribución normal estándar como FDA, la cual da origen al modelo probit; sin embargo, este modelo es muy similar al modelo Logit y no tiene las ventajas de interpretación con que cuenta este último.11 El modelo Logit se estima con la técnica de Máxima Verosimilitud y para encontrar el valor del parámetro que maximiza la verosimilitud se emplea el algoritmo de Newton-Raphson, el cual se puede escribir como: ( ) 1

( )mvB B X WX X Y Y−

′ ′ ′= + −

, donde W es una matriz diagonal con términos

( )1i ip p−

el vector de valores esperados de Y.

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Cuadro Nº 2: Estimación del modelo Logit12

Logistic regression Number of obs = 600 LR chi2(8) = 127.50 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = -296.64022 Pseudo R2 = 0.1769 ------------------------------------------------------------------------------ credito | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- dassets | -.3432875 .2557358 -1.34 0.179 -.8445204 .1579454 checking | .5849635 .0889876 6.57 0.000 .410551 .7593761 savings | .1984658 .073637 2.70 0.007 .05414 .3427916 duration | -.0296659 .0113786 -2.61 0.009 -.0519676 -.0073643 monto | -.0000409 .0000456 -0.90 0.370 -.0001303 .0000486 dhistory | 1.160367 .3386386 3.43 0.001 .4966473 1.824086 doccup | .2681977 .2588755 1.04 0.300 -.2391889 .7755844 age | .016174 .0095175 1.70 0.089 -.0024799 .0348279 _cons | -1.65152 .582449 -2.84 0.005 -2.793099 -.5099413 ------------------------------------------------------------------------------

La estimación mostrada en el cuadro Nº 2 permite calcular la función SCORE a partir de la expresión número 11. Mientras que en el cuadro Nº 3 se muestra la Matriz de Confusión, que es la clasificación realizada a partir de los resultados obtenidos con la función SCORE13 y el cruce con la variable CREDITO.

Cuadro Nº 3: Matriz de confusión base 600

0 163 110 173

36.42% 63.58% 100%40 387 427

9.37% 90.63% 100%Total 103 497 600

Predicción Total

0

1

Crédito

12 Es importante señalar que los coeficientes de las variables: dassets, monto, doccup y age son estadísticamente no significativos, pero se mantienen en el modelo ya que la evaluación de la significancia individual, del ajuste global y del estudio de los residuos van más allá del alcance de este estudio exploratorio.13 La regla es que un puntaje o un score adverso determina la negación de un crédito y un score por encima del mínimo pedido por el banco hace que la evaluación para otorgar el crédito continúe. Así en nuestro caso, la clasificación empleando la función SCORE se realizó a partir de la siguiente regla: si el SCORE es mayor a 0.5 entonces el cliente pertenece a la población sin default y si es menor pertenece a la población con default.

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En el 36.42% de los casos el modelo predijo correctamente la categoría 0 (estar en default), mientras que el 90.63% de los casos el modelo predijo correctamente la categoría 1 (no estar en default). La probabilidad global de clasificar mal a un individuo es del 25% y la de clasificar correctamente a un individuo es del 75%, respectivamente14.

Del mismo modo, se siguió el procedimiento para la base de datos de 400 clientes y en el cuadro Nº 4 se presenta la matriz de confusión respectiva:

Cuadro Nº 4: Matriz de confusión base 400

0 157 70 127

44.88% 55.12% 100%32 241 273

11.72% 88.28% 100%Total 89 311 400

Predicción TotalCrédito

0

1

En el 44.9% de los casos el modelo predijo correctamente la categoría 0 (estar en default), mientras que el 88.3% de los casos el modelo predijo correctamente la categoría 1 (no estar en default). La probabilidad global de clasificar mal a un individuo es del 26% y la de clasificar correctamente a un individuo es del 74%, respectivamente.

De otro lado, con el objeto de calcular el punto de corte o de frontera los bancos suelen emplear en la regla discriminante el estadístico de Kolmogorov- Smirnov. Para su cálculo se siguen los pasos expuestos en el cuadro No 5.

14 La probabilidad global es un buen estimador de cuanto se va a equivocar una entidad financiera al clasificara los individuos, a esta probabilidad también se le conoce como el r cuadrado de conteo. El r cuadrado de conteo de fallo consiste en sumar los valores de las diagonales de la matriz en las que el modelo predice incorrectamente y dividir el resultado por la población total, de la misma manera el r cuadrado de conteo de acierto se suman los valores de las diagonales de la matriz en las que el modelo predice correctamente y se divide el resultado por la población de clientes total.

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Cuadro Nº 5: Proceso de cálculo del estadístico Kolmogorov-Smirnov15

9 Ordena por SCORE de menor a mayor las observaciones de SCORE y CREDITOS.

9 Calcular 20 rangos de percentiles de la variable SCORE con una razón de 5% que vallan de 0 a 100.

9 Para cada uno de los rangos calcular la cantidad, el porcentaje y el porcentaje acumulado de créditos buenos y créditos malos.

9 K-S: es el estadístico de Kolmogorov-Smirnov que se calcula como diferencia entre la columna % acumulado de créditos malos y la columna % acumulado de créditos buenos.

9 Score mínimo (máximo): el valor mínimo (máximo) del SCORE en cada intervalo.

9 Punto medio: el valor central del SCORE en el intervalo. 9 El valor del estadístico de Kolmogorov-Smirnov se corresponde con el

valor máximo de la columna K-S. Para este valor, la columna Punto medio da el valor de corte para clasificar los créditos. Todos los clientes con valores de SCORE mayores al valor de corte son clasificados como créditos buenos.

Para el caso de la muestra de 600 la estimación del estadístico Kolmogorov-Smirnov arrojó un punto de corte de 0.46. El re-cálculo de la matriz de confusión de presenta en el siguiente cuadro Nº 6.

Cuadro Nº 6: Matriz de confusión empleando el estadístico KS para la base de datos de 600 clientes

0 148 125 173

27.75% 72.25% 100%24 403 427

5.62% 94.38% 100%Total 72 528 600

Clasificación TotalCrédito

0

1

En el 27.8% de los casos el modelo predijo correctamente la categoría 0 (estar en default), mientras que el 94.4% de los casos el modelo predijo

15 El autor de este documento cuenta con una programación en el paquete STATA que permite calcular el estadístico de Kolmogorov-Smirnov. Esta programación puede ser solicitada al correo juanmanuel263@gmail.com.

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correctamente la categoría 1 (no estar en default). La probabilidad global de clasificar mal a un individuo es del 25% y la de clasificar correctamente a un individuo es del 75%, respectivamente. Lo que se observa es un incremento en la probabilidad de predicción de clientes que devolverían su deuda y una disminución en la probabilidad de predicción de malos clientes respecto al modelo anterior.

Para la base de 400 clientes se obtuvo un punto de corte de 0.47 y la matriz de confusión se presenta en el cuadro No 7.

Cuadro Nº 7: Matriz de confusión empleando el estadístico Kolmogorov-Smirnov para la base de datos de 400

0 148 79 127

37.80% 62.20% 100%30 243 273

10.99% 89.01% 100%Total 78 322 400

ClasificaciónTotalCrédito

0

1

Tal como en el caso anterior el modelo mejora en la clasificación de individuos que devolverían su deuda y empeora en la clasificación de individuos que no devolverían su deuda, respecto a la clasificación realizada con el modelo logístico.

5. Comentarios finales

En este documento se revisaron las ideas matemáticas y la intuición que se encuentran tras una clasificación Credit Scoring empleando el análisis discriminante lineal y el problema que surge cuando no se puede probar normalidad conjunta de los datos, debido a la presencia de una base de datos compuesta por variables mixtas (continuas y dicótomas). Asimismo, el empleo de la discriminación logística como solución al problema de normalidad conjunta y el cálculo del estadístico Kolmogorov-Smirnov como una técnica que permite estimar el punto de corte de la función score.

Se entiende que el punto de partida del razonamiento del analista es la premisa que el costo de conceder un crédito a un mal cliente es mucho mayor que el costo de rechazar a un buen cliente (costo de cero).Por lo que se querrá

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reducir la probabilidad de otorgarle un crédito a un mal cliente e incrementar la probabilidad de otorgarle el crédito a un buen cliente.

En relación al punto anterior, las estimaciones con la base de datos de 600 clientes arrojó una probabilidad global de clasificar a un mal cliente de 25% y la probabilidad fue del 26% con la base de datos de 400. Con el empleo de la metodología de Kolmogorov-Smirnov esta probabilidad fue de 25% para la base de 600 clientes y 27% para la base de 400 clientes. Es decir, de acuerdo con las características definidas por cliente, el banco tendría una probabilidad de clasificar mal a un mal cliente (darle un préstamo a un mal cliente) o la de clasificar mal a un buen cliente (negarle el préstamo a un buen cliente) entre 25% y 27%, lo cual en el peor de los casos podría implicar una probabilidad de no pago o re-pago del préstamo en ese mismo rango de porcentajes y, se convertiría en su cartera pesada.

Asimismo, la probabilidad de acertar y clasificar correctamente a un buen cliente, es decir, la probabilidad de negarle el préstamo a un mal cliente y otorgárselo a un buen cliente se encuentra entre el 73% y el 75%. Los resultados indican que con la metodología Kolmogov-Smirnov se gana una mayor predicción en la clasificación de buenos clientes pero se pierde en la clasificación de malos clientes. Esto significa que con la predicción empleando el estadístico de Kolmogov-Smirnov se gana una mayor cantidad de aciertos en la clasificación de clientes que pagarían o re-pagarían sus préstamos, pero, el costo que se paga es que el riesgo de otorgarle un crédito a un mal cliente se incrementa.

Finalmente, la literatura especializada indica que los resultados de la aplicación del Credit Scoring, se suele complementar con el juicio humano, formando un sistema de decisión hibrido que involucre ambos resultados. Esto quiere decir que debe existir una validación de los resultados no solo externa sino también interna, asociada al criterio del analista.

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6. Referencias Bibliográficas

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PEÑA Daniel (2002). Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill. Interamericana de España, SL.

RENCHER Alvin C. (2002). Methods of Multivariate Analysis. Second Edition

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