The growth of micro-credit along with the excellent conditions to carry out microfinance activity in the economy and financial system of the Republic of Peru are pushing for Microfinance Institutions (IMF) increased competition with banks in this segment business. Like in commercial banks, in microfinance questions such as: is this customer profitable?, What is the credit limit that I must accept to his/her application?, What interest rate should I charge to him/ her?, How I can reduce the risk default?, etc., are matters to be assessed properly. We propose a method that could facilitate improvement in customer qualification between failed and not failed. To this end, we propose a methodology that analyzes credit risk in the provision of microcredit through the design of a credit scoring model that we apply to a Development Agency for Small and Micro Enterprise (EDPYME), which is an IMF under the supervision by the Banking and Insurance Superintendency (SBS). / El crecimiento del número de microcréditos junto con las excelentes condiciones para llevar a cabo la actividad microfinanciera en la economía y sistema financiero de la República de Perú están impulsando a las instituciones de microfinanzas (IMF) a una mayor competencia con las entidades bancarias por este segmento de negocio. Al igual que en la banca comercial, en microfinanzas preguntas tales como: ¿conviene este cliente?, ¿cuál es el límite de crédito que debo aceptar a su solicitud?, ¿qué tasa de interés debo cobrar?, ¿cómo puedo reducir el riesgo de impago?, etc., son cuestiones que deben valorarse de forma adecuada. Este trabajo plantea un método que podría facilitar una mejora en la calificación de los clientes fallidos y no fallidos. Para ello, se propone una metodología que analiza el riesgo de crédito en la concesión de microcréditos mediante el diseño de un modelo de credit scoring aplicado a una entidad de desarrollo de la pequeña y micro empresa (EDPYME), IMF sometida a supervisión por la Superintendencia en Bancay Seguros (SBS).

Los bancos comerciales están expuestos a distintos riesgos durante sus actividades, de los cuales resaltan los del ámbito financiero porque impactan en su nivel de rentabilidad. Por lo tanto, es relevante que estas entidades gestionen adecuadamente estos riesgos financieros con la finalidad de evitar tantos costos internos como costos para la sociedad, así como para alcanzar un adecuado nivel de rentabilidad que les permita enfrentar una eventual crisis financiera y que propicie el correcto desempeño de su función intermediadora. El objetivo de la presente tesis es analizar el efecto que tienen los riesgos de crédito y liquidez sobre la rentabilidad de los bancos comerciales peruanos durante el periodo 2003-2019. Para dicho análisis, se procesa información estadística de las siguientes variables pertenecientes a 15 entidades bancarias: ROA (variable dependiente), riesgo de crédito, de liquidez, tamaño del banco, capital bancario, crecimiento del PBI e inflación (variables independientes). Con dichos datos se procede a estimar un modelo de efectos fijos para panel de datos mensual. Por un lado, los resultados muestran que cuando los bancos grandes enfrentan mayor riesgo de crédito y de liquidez en moneda nacional, su rentabilidad (ROA) es menor; asimismo, esta no resulta afectada cuando se incrementa el riesgo de liquidez en moneda extranjera. Por otro lado, con respecto a los bancos pequeños, solo cuando enfrentan mayor riesgo de liquidez en moneda extranjera su rentabilidad es mayor, mientras que cuando enfrentan mayor riesgo de crédito y de liquidez en moneda nacional, no se observa que la rentabilidad resulte afectada.

La presente investigación tiene como objetivo determinar el impacto financiero del Covid -19 en la pérdida crediticia esperada según NIIF 9: Instrumentos financieros, en laboratorios farmacéuticos de Lima Metropolitana, año 2020; tomando en cuenta el modelo de deterioro según NIIF 9 para asegurar la correcta identificación y provisión del deterioro de las cuentas por cobrar comerciales. Además, aportará sustancialmente un conocimiento teórico y práctico acerca de los nuevos factores en el contexto trascendental por la llegada del Covid-19, que afectan a la cartera de créditos, nueva medición de las pérdidas crediticias esperadas y presentación de los estados financieros. Esto se desarrollará a partir de una investigación cualitativa y cuantitativa. La metodología se realizó considerando las perspectivas de expertos y personas cercanas al sector farmacéutico, ya que respondieron una serie de preguntas realizadas a través de encuestas y entrevistas a profundidad. Para confirmar la disminución o incremento material del riesgo de crédito dado la coyuntura Covid-19 se realizó un caso práctico. Después de analizar los datos recolectados y haber determinado el impacto financiero del Covid-19, se exponen las conclusiones y recomendaciones para los laboratorios farmacéuticos. / The objective of this research is to determine the financial impact of Covid-19 on the expected credit loss according to IFRS 9: Financial Instruments, in pharmaceutical laboratories in Metropolitan Lima, year 2020; taking into account the impairment model according to IFRS 9 to ensure the correct identification and provision for impairment of trade receivables. It will also provide substantial theoretical and practical knowledge about the new factors in the transcendental context due to the arrival of Covid-19, which affect the credit portfolio, new measurement of expected credit losses and presentation of financial statements. This will be developed from a qualitative and quantitative research. As part of the research methodology, the opinions of experts and collaborators of companies in the pharmaceutical sector were obtained through in-depth interviews and surveys. Similarly, a case study was developed in order to determine whether there is a material decrease or increase in credit risk given the Covid-19 situation. After analyzing the data collected and having determined the financial impact of Covid-19, conclusions and recommendations for pharmaceutical laboratories are presented. / Tesis

La finalidad de esta investigación es seleccionar las variables vinculadas con el cumplimiento de créditos directos otorgados, entre los años 2015 y 2019, por constructoras de unidades residenciales Premium a potenciales compradores. Su importancia está en usar los resultados de este documento, como insumo para elaborar un modelo que cuantifique el riesgo de crédito eficientemente y, por consiguiente, identifique a los demandantes que tengan un perfil idóneo, en términos crediticios, para erosionar la incertidumbre financiera de la cartera de clientes. Para abordar el problema de investigación, se optó por el enfoque cuantitativo y el diseño no experimental. Dentro de este último, se eligió la tipología transversal correlacional. El diseño y la categoría seleccionadas implican que en este documento se evaluará la asociación entre variables (dependientes e independientes) que no han sido manipuladas anticipadamente, por parte del investigador. Llevando la teoría a la práctica, las entrevistas a los ejecutivos permitieron identificar variables sobre las que, posteriormente, se solicitó información específica para la construcción de la base de datos. Al aplicar los procesos estadísticos de regresión lineal binaria y redes neuronales de clasificación, se observó que el segundo mostró mayor solidez y confiabilidad en sus predicciones. El resultado de la aplicación de las redes neuronales de clasificación es que las variables independientes que tuvieron vinculación estadísticamente significativa con la dependiente son: la tasa de interés anual de la última deuda bancaria asumida por el evaluado, la aparición en Infocorp del evaluado y el uso que el evaluado le dará a la unidad Premium. / The purpose of this research is to select the variables linked to the fulfilment of direct credits granted, between 2015 and 2019, by builders of Premium residential units to potential buyers. Its importance lies in using the results of this document as input to develop a model that efficiently quantifies credit risk and, consequently, identifies applicants with a suitable profile, in credit terms, to erode the financial uncertainty of the customer portfolio. To address the research problem, a quantitative approach and a non-experimental design were chosen. Within the latter, the cross-sectional correlational typology was chosen. The design and category selected imply that this paper will assess the association between variables (dependent and independent) that have not been manipulated in advance by the researcher. Putting theory into practice, the interviews with executives allowed the identification of variables on which specific information was subsequently requested for the construction of the database. When applying the statistical processes of binary linear regression and classification neural networks, it was observed that the latter showed greater robustness and reliability in its predictions. The result of the application of the classification neural networks is that the independent variables that were statistically significantly related to the dependent variable are: the annual interest rate of the last bank debt assumed by the evaluee, the appearance in Infocorp of the evaluee and the use that the evaluee will make of the Premium unit. / Tesis

El presente informe busca explicar la creación y desarrollo de una financiera de consumo que a través de crédito para financiar la adquisición de bienes, genera acceso al sistema financiero. Contribuye también, a la mejora del nivel de vida de sus clientes que siendo en su mayoría, de bajos ingresos de la población, acceden al bien mismo que suele ser de beneficio familiar, no existiendo muchas alternativas en el mercado que faciliten la compra de los mismos. La idea es compartir las diferentes etapas del crecimiento alcanzado empezando con un universo muy reducido de clientes y lugares de atención, sobre la base de un modelo de acompañamiento a las ventas de una cadena retail, en este caso vinculada a la financiera pero el modelo aplica a situaciones distintas también. Este aspecto es importante porque el interés en el cliente lo activa la cadena inicialmente y la financiera lo complementa con la oportunidad del otorgamiento del crédito. Es clave en el desarrollo entender algunos aspectos básicos que tienen que ver con mantener el enfoque hacia el cliente y conocer sus características porque dado que, no existen modelos decisionales predictivos para segmentos sin registro bancario, es fundamental el proceso paralelo de aprendizaje y construcción de las variables determinantes para la creación de protocolos de procedimiento y decisión, que alineen con la calidad del crédito y apetito de riesgo de la institución. Es decir, cómo se logró construir sobre criterios cualitativos de actividad y vivienda, referidos a la base de la población una política de crédito de acceso masivo. Los logros alcanzados por la financiera, ayudan también, para mostrar que sistemas de control de tasas no hubieran permitido esa expansión de clientes con acceso al crédito, en línea con objetivos macro del país de inclusión financiera. Es importante en esta parte comprender que dadas las características del segmento, hay asociado un alto costo operacional a través de procesos manuales realizados por personal alineado al segmento, que hace labores de contacto, verificación y cobro de la operación. Esta situación, condiciona la tasa de interés pues en primera impresión aparenta haber un elevado margen operativo, pero este se reduce una vez se incluyen los costos operacionales de gestión de campo. Otro tema relevante como aporte al conocimiento del comportamiento crediticio del sector, está vinculado a la cualidad del crédito pues al satisfacer puntualmente una necesidad de un bien de uso mayormente familiar, se genera un valor intangible en la preferencia de pago y por lo tanto de la calidad del portafolio. El resultado luego de 12 años, muestra algunos indicadores inusuales en la industria bancaria como el sostener niveles de riesgo a pesar de crecimientos de cartera exponenciales, que pasaron de 6,000 a 320,000 clientes vigentes (más 500,000 “dormidos”) con niveles de exclusividad como proveedor financiero de aproximadamente 40% los últimos años y hasta 78% si consideramos clientes que además de Efectiva, son atendidos por otra entidad financiera del sistema peruano.

Las microfinanzas son una actividad de gran importancia para el país y el estudio de la calidad de cartera de las entidades bancarias que otorgan créditos a esta actividad se mantiene como tema importante en la economía ya que el riesgo relacionado es un indicador observado por el regulador y los responsables de la gestión en los Bancos para corroborar el sano desarrollo del sistema financiero y el correcto funcionamiento de las decisiones de gestión respectivamente.Encontrándonos enmarcados en el problema de selección adversa, deseamos conocer los determinantes de la probabilidad de incumplimiento que permitan reducir la asimetría de información de forma previa a una relación contractual con el objetivo de que el sistema financiero continúe su correcto funcionamiento.Este trabajo explorará los posibles determinantes de la probabilidad de incumplimiento teniendo en cuenta que las mayores probabilidades de incumplimiento son un problema derivado de la asimetría de información entre los prestamista y prestatarios en el sistema financiero. El estudio de los determinantes de la probabilidad de incumplimiento de los créditos a las microfinanzas se realizará a través de una base de créditos otorgados a las micro y pequeñas empresas en el sistema financiero peruano.

La naturaleza de las empresas obliga a que se deba pagar o estar dispuesto apagar un precio por los bienes y servicios que serán utilizados en las actividades del negocio, cualquiera que sea el giro de que se trate. El costo de financiarse a través de diferentes fuentes es determinado mediante la aplicación de diversos modelos, en el caso de la deuda se debe establecer un costo de oportunidad (tasa de interés) que además de incorporar el valor del diero en el tiempo, incluya una prima que cubra la posibilidad de que el emisor incumpla con alguna de las cláusulas del contrato. Para determinar un costo de oportunidad acorde con el nivel de riesgo de incumplimiento, se utilizaron 3 modelos Estructurales: Merton (1974), Leland (1994) y Fan y Sundaresan (2000) y dos mixtos (incluyen características de los modelos Estructurales y de los Forma Reducida): el Brownian Motion Model (BM) y el Power Law Brownian Motion Model (PLBM), bajo los cuales se puede convertir una frecuencia de incumplimento, emitida por un sistema en línea desarrollado por Moody's Investor Service, en una probabilidad neutral al riesgo de incumplimiento y ésta a su vez en un diferencial de crádito. Debido a que la mlyor parte de los modelos antes mencionados fueron calibrados con datos de economías desarrolladas, en la presente investigación se decidió probar estos cinco modelos en un mercado emergente, como es el caso de México. Para ello se tomaron deudas referenciadas a una tasa base perteneciente a entidades que cotizaron en la Bolsa Mexicana de Valores durante el pedíodo comprendido de 1998 a 2008. El valor agregado que proporciona esta investigación es tomar la información de un mercado emergente y seleccionar el modelo que aproxime en mayor medida el diferencial de crédito real. Adicionalmente se buscó desarrollar un modelo que le permita, sobre todo a las pequeñas y medianas empresas determinar la tasa de recuperación de los préstamos cuando fijen el costo de oportunidad de las deudas. / Morales Bañuelos, PB. (2011). FIJACIÓN DEL DIFERENCIAL DE CRÉDITO MEDIANTE MODELOS ESTRUCTURALES Y MIXTOS. APLICACIÓN EMPÍRICA EN UNA ECONOMÍA EMERGENTE: EL CASO MEXICANO [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/9473 / Palancia

Los bancos tienen como principal actividad para generar ingresos a la creación de créditos; sin embargo, debido a la incertidumbre que enfrentan al realizar sus operaciones, se ven expuestos al riesgo de crédito. Lo anterior crea un impacto negativo en el desempeño y rentabilidad bancaria; de ahí la importancia de la gestión de riesgo de crédito para garantizar la solidez financiera de los bancos. La presente investigación busca determinar cómo la gestión del riesgo de crédito afecta a la rentabilidad de los bancos peruanos, debido a que en los últimos años se muestra que los principales indicadores de gestión de riesgo de crédito se están deteriorando. La estimación se realiza a través de una base de datos longitudinal y la aplicación de la metodología Datos de Panel de Efectos Fijos teniendo como variable endógena a la rentabilidad y como exógena a dos indicadores de gestión de riesgo de crédito: El ratio de la cartera morosa y el ratio de adecuación de capital. Los resultados obtenidos indican que una inadecuada gestión de riesgo de crédito de los bancos peruanos afecta negativa su rentabilidad, pero no los llevan hasta el punto de quebrar o generar grietas en el sistema bancario. Por último, un banco con mayor tamaño incrementa su rentabilidad, ya que invierte en mejores herramientas para mejorar su gestión de riesgo de crédito. / Banks have as their main activity to generate income to the creation of credits; however, due to the uncertainty they face when carrying out their operations, they are exposed to credit risk. This creates a negative impact on bank performance and profitability; hence the importance of credit risk management to guarantee the financial soundness of banks. This research seeks to determine how credit risk management affects the profitability of Peruvian banks, since in recent years it has been shown that the main indicators of credit risk management are deteriorating. The estimation will be made through a longitudinal database and the application of the Fixed Effects Panel Data methodology, taking profitability as endogenous variable and two credit risk management indicators as exogenous: the delinquent portfolio ratio. and the capital adequacy ratio. The results obtained indicate that an inadequate credit risk management of Peruvian banks negatively affects their profitability but does not lead them to the point of going bankrupt or generating cracks in the banking system. Finally, a larger bank increases its profitability, as it invests in better tools to improve its credit risk management. / Trabajo de investigación