Modelos de scoring. Desarrollo de un modelo Logit. Aplicado a empresas no financieras

Abstract

El presente trabajo de fin de grado profundiza en la revisión bibliográfica del estado de la cuestión sobre los tipos de modelos scoring utilizados en la evaluación del riesgo crediticio de las empresas, así como desarrolla un modelo logit con el programa SPSS utilizando una base de empresas de datos no financieros. En la primera parte del trabajo, se realiza una revisión exhaustiva existente sobre los tipos de modelos de scoring, incluyendo todo tipo de modelos basados en el riesgo, en probabilidades y puntuaciones. Se analizan las ventajas e inconvenientes de cada uno de estos y se comparan distintas técnicas de scoring utilizadas en la actualidad. Además, se discute la relevancia y aplicabilidad de estas técnicas, en particular de la toma de decisiones al predecir el riesgo de impago de compañías. En la segunda parte del trabajo, se lleva a cabo el desarrollo de un modelo logit utilizando el programa SPSS con una base de datos de empresas no financieras. El modelo se crea a partir de una base de datos que permite evaluar el riesgo crediticio de las empresas. Se detalla el proceso de selección de variables y la metodología utilizada para la construcción del modelo, así como los resultados obtenidos. Por último, se discutirán las implicaciones y limitaciones del modelo desarrollado, así como su aplicabilidad en la práctica. En conjunto, este trabajo de fin de grado busca contribuir al conocimiento de los modelos de scoring y su aplicación en la evaluación del riesgo crediticio de las empresas. Este trabajo tiene relevancia práctica y académica, ya que se discuten las implicaciones y limitaciones de los modelos scoring en la práctica, así como la aplicabilidad de modelos desarrollado en la toma de decisiones de crédito.

This final degree thesis examines in depth the literature review of the state of the art on the types of scoring models used in the assessment of corporate credit risk and develops a logit model with the SPSS software using a database of non-financial data companies. In the first part of the paper, an exhaustive review of the existing types of scoring models is carried out, including all types of models based on risk, probabilities and scores. The advantages and disadvantages of each of these are analyzed and different scoring techniques currently used are compared. Furthermore, the relevance and applicability of these techniques, in particular for decision making in predicting the default risk of companies, is discussed. In the second part of the paper, a logit model is developed using SPSS with a database of non-financial companies. The model is created from a database that allows the credit risk of companies to be assessed. The variable selection process and the methodology used to build the model are detailed, as well as the results obtained. Finally, the implications and limitations of the model developed, as well as its applicability in practice, will be discussed. Overall, this thesis aims to contribute to the knowledge of scoring models and their application in the assessment of corporate credit risk. This work has practical and academic relevance, as it discusses the implications and limitations of scoring models in practice, as well as the applicability of models developed in credit decision making.