el crédito y el consumidor panameño
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El crédito y el Consumidor panameño. Luz María Salamina. Contenido. Características del sistema crediticio en Panamá Evolución de la oferta del crédito Regulación 2008: Vulnerabilidad en los sectores de menores ingresos: capacidad de endeudamiento - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
El crédito y el Consumidor panameño
Luz María Salamina
Contenido Características del sistema
crediticio en Panamá– Evolución de la oferta del crédito– Regulación
2008: – Vulnerabilidad en los sectores de menores
ingresos: capacidad de endeudamiento– Score: administración efectiva del riesgo
crédito Oportunidades para las MYPES
Características del sistema crediticio en Panamá– Evolución de la oferta del crédito– Regulación
990,260 Consumidores reportados en APC
2209280;
69%
990260; 31%
3,200,200 Población total
No reportada Reportada
458272; 32%
990260; 68%
No reportada Reportada
366799; 27%
990260; 73% No reportada Reportada
1,448,532 Población económicamente activa de 15 años o más
1,357,059 Población ocupada de 15 años o más
68% 73%
31%
Fuente: Contraloría Reporte Agosto 2007
Evolución de # clientes reportados a APC
1967 1968 1969 20070
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
3000000
3500000
0.01
0.1
1
10
146864 159207 166233
990260
17%13%
131%
8%
4%
496%
poblacion reportada en APCcrecimiento población crecimiento en APC
# de
per
sona
s
% d
e cr
ecim
ient
o
13%
31%
Nuevos clientes de créditoreportados al Buró
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
80,000
90,000
100,000
2004 2005 2006 2007
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
80,000
55223
6885567363
74523
13 bancos nuevos 11 bancos nuevos
•Promedio de 4 años: 66K•Crecimiento sobre BD APC 8% (4 veces mayor PEA)•50% son menores de 25 años
682 Agentes económicos reportan a APC
1963 1965 1967 1968 1969 1970-2006 2007
4550
88 92 105
682
Retail473; 69%
9%
5%
15%
2%
Comercio
Cooperativas
Banco
Financieras
Otros
80%
11% 6% 3%
Bancos Financieras Cooperativas Otros
Saldos en APC a Febrero 2008 $13,063,646,319Número de Referencias activas
4,2 Millones de Referencias2.2M Referencias Activas por $13,064M en saldos
Nota: excluye cuentas contra reserva
Cartera Bancaria APC VS SIB
80%
11% 6% 3%
Bancos Financieras Cooperativas Otros
Saldo de créditos de APC Febrero 2008 $13,063,646,319
Hipotecas Personal Auto TC0
1
2
3
4
5
6
Representatividad de la cartera Bancaria en APC
SIB - Nov 2007 APC Febrero 2008
En m
iles d
e m
illon
es
2004 2005 2006 20070
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000
600,000
700,000
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
0.35
390,913
519,994545,468
603,82533%
5%
11%
Creditos nuevos % crecimiento
Créditos nuevos
2004 2005 2006 20070
500,000
1,000,000
1,500,000
2,000,000
2,500,000
3,000,000
3,500,000
4,000,000
4,500,000
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
2,713,146
3,387,3763,682,578
3,911,252
25%
9%
6%
Creditos nuevos % crecimiento
$ de cartera x créditos nuevosen miles
# de créditos nuevos
Número de Créditos nuevos por entidad
20042005
20062007
-
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
300,000
Otros
Cooperativas
Financieras
Bancos
2005 2006 2007
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80% Variación anual
BancosFinancierasCooperativasOtros
# VS $de créditos nuevos por producto
2004 2005 2006 20070
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
# Composición de la cartera x año
Autos Comercial HipotecasOtros Personal Tarjetas
2004 2005 2006 20070
200,000
400,000
600,000
800,000
1,000,000
1,200,000
1,400,000
1,600,000
1,800,000
$Composición de la cartera x año
Autos Comercial HipotecasOtros Personal Tarjetas
Prestamos personales: 230K préstamos por $2646M Promedio: $7158
Hipotecas 28K préstamos por $1248M Promedio: $45000
Tarjetas 171K cuentaspor $320M Línea promedio $1871
Crecimiento de créditos nuevos #Vs$
2004 2005 2006 20070
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
#Crecimiento anual x producto
Autos Comercial HipotecasOtros Personal Tarjetas
2004 2005 2006 20070
200,000
400,000
600,000
800,000
1,000,000
1,200,000
1,400,000
1,600,000
1,800,000
$ Crecimiento anual x producto
Autos Comercial HipotecasOtros Personal Tarjetas
Crecimiento de créditos nuevos #Vs$
2004 2005 2006 20070
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
#Crecimiento anual x producto
Autos Comercial HipotecasOtros Personal Tarjetas
2004 2005 2006 20070
200,000
400,000
600,000
800,000
1,000,000
1,200,000
1,400,000
1,600,000
1,800,000
$ Crecimiento anual x producto
Autos Comercial HipotecasOtros Personal Tarjetas
Autos Autos
Autos: mayor crecimiento en dólares 26% y
24% en #
•Venta de autos en 2007: 41,375•Crecimiento 33%•Préstamos: 22,333 •54% de los autos vendidos con financiamiento
Crecimiento de créditos nuevos #Vs$
2004 2005 2006 20070
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
#Crecimiento anual x producto
Autos Comercial HipotecasOtros Personal Tarjetas
2004 2005 2006 20070
200,000
400,000
600,000
800,000
1,000,000
1,200,000
1,400,000
1,600,000
1,800,000
$ Crecimiento anual x producto
Autos Comercial HipotecasOtros Personal Tarjetas
Comerciales: mayor crecimiento en # = 37%,
$ = 20%Préstamo promedio $2K
disminuyó 28%
Comercial Comercial
Crecimiento de créditos nuevos #Vs$
2004 2005 2006 20070
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
#Crecimiento anual x producto
Autos Comercial HipotecasOtros Personal Tarjetas
2004 2005 2006 20070
200,000
400,000
600,000
800,000
1,000,000
1,200,000
1,400,000
1,600,000
1,800,000
$ Crecimiento anual x producto
Autos Comercial HipotecasOtros Personal Tarjetas
Hipotecas: # disminuyó 9%, $ aumentó 3%
$ por préstamo aumentó 14% de 38K a 45KHipotecas
Hipotecas
Personales:# crecimiento de 4%
$ crecimiento 8%
PersonalesPersonales
# de créditos nuevos por monto original
2004 2005 2006 2007
-
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
Creditos nuevos x monto orig-inal
<1000 1000-10000 >10000
2004-2005 2004-2006 2004-20070%
10%20%30%40%50%60%70%80%90%
Crecimiento x rango
<1000 1000-10000>10000
# de créditos nuevos por monto original
1 2 3 4
-
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
Creditos nuevos x monto orig-inal
<1000 1000-10000 >10000
2004-2005 2004-2006 2004-20070%
10%20%30%40%50%60%70%80%90%
Crecimiento x rango
<1000 1000-10000>10000
Aumenta la oferta de créditos por montos bajos¿Aumenta la oferta a individuos de más bajos ingresos?
2004 2005 2006 20070%
10%20%30%40%50%60%70%80%90%
100%
28% 31% 32%36%
43% 43% 45% 43%
29% 26% 23% 21%
<1000 1000-10000 >10000
% d
e pa
rtici
paci
ón
Los préstamos pequeños presentan mayor morosidad
0 - 200 200 - 500 500 - 1,000 1,000 -
2,000 2,000 - 5,000 5,000
10,000 10,000 - 20,000 > 20,000
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%
NO BANCOBANCO
80%
56%
41%34%
29%21%
13%9%1%
33% 35%25%
22%15%
7%5%
SALDO DE LA CARTERA MOROSA(MORAS MAYORES A 90 DÍAS)
MONTO ORIGINAL
% E
N M
ORA
Mora Vs. Rango deMonto Original
Mora Vs. Plazos
Análisis de tarjetas de créditoTradicionalmente el riesgo de pérdida o incumplimiento se mide principalmente por la morosidad.
En tarjetas, la utilización de la línea de crédito es un indicador que está más relacionado con el riesgo de pérdida que la morosidad.
Utilización de la línea en Tarjeta de Crédito a Noviembre 2007
Utilización de la línea en Tarjeta de Crédito a Noviembre 2007
Los límites bajos que se asignan a personas con menores ingresos tienen mayor utilización 78%
Max. Mora vs % de Utilización (A junio del 2007)
0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%
100.00%120.00%140.00%
Media Media Media Media Media Media Media
Al día Mora 30días
Mora 60días
Mora 90días
Mora 120días
Mora 150días
Mora 180días
% d
e ut
uliz
ació
n
Los índices de morosidad son mayores para las tarjetas que tienen mayor utilización de la línea.
Mora Actual
< 90 días
>= 90 días
Máxima Mora
Histórica
Al día 54% Utilización
30 días 72%
60 días 83%
90 días 86% 115%
120 días 78% 122%
150 días 75% 126%
180 días 89% 148%
Mayor a 180 días 43% 125%
Cuentas con atraso de más de 90 días tienen porcentajes de utilización más altos.
Ley 24 de 2002 Modificada por la Ley 14 de 2006
LEY 14 de 18 de MAYO de 2006 Beneficios a los Consumidores
Tener acceso a su historial de crédito por cualquier medio que ponga a su disposición la agencia de información (esto permitirá el acceso por mecanismos electrónicos/internet).
“Internet”
www.miapc.com
“Estadísticas CAC”
2,002 2,003 2,004 2,005 2,006 2,007
9,908 26,97452,313
88,646
160,349
237,259
Consumidores Atendidos
Consumidores At...
LEY 14 de 18 de MAYO de 2006 Beneficios a los Consumidores
Los consumidores pueden incluir aclaraciones o “descargos” sobre las referencias reportadas y que forman parte de su historial de crédito.
“Descargo o aclaraciones” Consumidores que obtuvieron crédito con posterioridad a la presentación de un descargo
Consumidores que persentaron descargos
4,611
Consumidores que obtuvieron crédito
2,291
Porcentaje de consumidores que obtuvieron crédito 49.7%
Créditos ortorgados a consumidores que presentaron descargos
4,956
LEY 14 de 18 de MAYO de 2006 Beneficios a los Consumidores
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
2002 2003 2004 2005 2006 Enero-Agosto 2007
107 88 96 143 136 186
2,227
3,1603,440
1,756
5,509
3,113
APC y DCAPC
La información debe ser completa y reflejar la condición real del consumidor o cliente.ACODECO (anterior CLICAC) atiende las quejas de los consumidores
“Derecho de consultar y corregir errores”
•19,250 reclamos en APC• 856 pasaron a ACODECO
Los burós se miden por su impacto al acceso al crédito en el paísEl Banco Mundial utiliza 6 factores: Fuente;“Doing Business”
•Garantiza los derechos de los consumidores de inspeccionar y corregir los datos errados.
•Contiene datos sobre todos los créditos concedidos, de todos los tamaños..
•Contiene cinco años o más de datos históricos disponibles en la base
•Contiene datos de instituciones financieras, entidades comerciales, servicios públicos, etc.
•Contiene datos tanto de individuos como de empresas
•Contiene datos tanto positivos como negativos
1
2
3
4
5
6
2008: – Vulnerabilidad en los sectores de
menores ingresos: capacidad de endeudamiento
– Score: administración efectiva del riesgo crédito
Tendencia del crecimiento del crédito VS PIB
Inflación
Estabilidad laboral?
Sí
No
No
Sí
Capacidad de pago OK?
Préstamo aprobado
Referencias ?
Sí
NoColateral ?Fiador ?
Sí
Evaluación del banco
Cliente solicita crédito
Ingreso mínimo?
Sí
No
No
Otras opciones o negar préstamo
Deuda / Ingreso OK?
Sí
No
Las políticas de crédito varían de acuerdo a los objetivos particulares de cada empresa:
$200?$400?$600?
6 meses? 1 año? 2 años? Consecutivo en la misma empresa?Consecutivo en empresas diferentes?
Monto total a pagar mensualmente en deudas VS ingreso mensual:20%? 30%? 40%?Depende del ingreso mensual Debe permitir cubrir los gastos fijos
•Nombre•Identificación •Fecha de nacimiento•Nacionalidad•Dirección residencial•Apartado postal•Teléfono•Estado civil•Nivel de estudios•Ocupación•Lugar de trabajo•Tiempo de laborar•Ingreso mensual•Nombre del cónyugue•E-mail•Cuentas en bancos•Otros Créditos
Flujo del proceso de aprobación de un préstamoInflación – capacidad de
endeudamiento
Score – comportamiento
de pago
vulnerabilidad
Oportunidad
Aumenta la oferta de créditos pequeños con tendencia a mayor morosidad
1 2 3 4
-
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
Creditos nuevos x monto original
<1000 1000-10000 >10000
0 - 200
200 - 500
500 - 1,000
1,000 - 2,000
2,000 - 5,000
5,000 10,000
10,000 - 20,000
> 20,000
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
NO BANCO
80%
56%
41%
34%29%
21%
13%9%1%
33% 35%25%
22%15%
7%5%
SALDO DE LA CARTERA MOROSA(MORAS MAYORES A 90 DÍAS)
MONTO ORIGINAL
% E
N M
ORA
Enfasis en la capacidad de endeudamiento
Recomendaciones•Enfasis en el Cálculo deuda / ingreso (capacidad de endeudamiento)
• Ingresos bajos: max 20%• Ingresos medios: max 35%• Ingresos altos: caso x caso (45%)
•Comprobar ingresos•Evitar financiar cuando la capacidad disponible es muy limitada (práctica de crédito responsable)•Trabajar planes de arreglo de pago o refinanciamientos.•Las MYPEs se atienden con tecnología microfinanciera especializada.•Educación al consumidor es clave´.
Riesgos•Los individuos de bajos ingresos y quienes tienen sus ingresos utilizados al máximo pueden ser afectados negativamente.•El aumento del costo de los bienes (inflación) puede resultar en un aumento en la morosidad porque la prioridad será cubrir los gastos de primera necesidad.•Se corre un riesgo mayor si utilizan el crédito para cubrir este déficit (el crédito no es una extensión del salario). PREGUNTA FRECUENTE EN LOS CENTROS DE ATENCIÓN DE APC
LEY 14 de 18 de MAYO de 2006 Beneficios a los Consumidores
“Scoring”
•Proceso objetivo de evaluación de referencias.
•Método científico que identifica las variables contenidas en la base de datos del buró que tienen características de predecibilidad.
Artículo 28… Deberes de las Agencias de Información de Datos
Numeral 7…Utilizar modelos científicos que garanticen una evaluación objetiva del historial de crédito de los consumidores…
600620
640680
•La evaluación es numérica: de 1 a 1000.
•Valores bajos representan mayor riesgo.
•Valores altos representan menor riesgo
¿Cómo mejora el uso del score la calidad de la cartera de créditos?
Muestra de los créditos aprobados en agosto de 2006 por 4 asociados.
Metodología Actual APC Score0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
10000
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
0.78
1.65
Bueno MalosN buenos por cada 1 malo (Odds)
Clie
ntes
Odd
s
Aprobados Negados OddsConsultados Buenos Malos
Realidad 16,2849270
7,014 0.774,049 5,221
APC Score 16,2847580
8,704 1.654,720 2,860Cambio 17% -45% 113%
porcentaje de aciertos: 74.7%
Aprobados
Oportunidades para mejorar la rentabilidad usando el score: Estrategia de Pricing
Originación
Admon
Cobranza
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
265
310
355
400
445
490
535
580
625
670
715
760
805
850
895
940
985
1030
1075
Score
% malos Tasas Plana
Pricing: Plano
Originación
Admon
Cobranza
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
265
310
355
400
445
490
535
580
625
670
715
760
805
850
895
940
985
1030
1075
Score
% malos
Tasas Plana
Tasa Ajustada al Riesgo
Oportunidades para mejorar la rentabilidad usando el score: Estrategia de Pricing
Pricing ajustado al riesgo
Oportunidades para mejorar la rentabilidad usando el score: Estrategia de Pricing
PiRiesgo
Tasa de Interés
0
T1
Pi1
TLR
Costo de los fondos
Costo de la Operación*
Impuestos
Margen
Prima por riesgo(gastos por pérdida esperada)
*: Incluye costos de mercadeo, admon, etc.
Oportunidades para las MYPES
Estudio de variables para MYPES
Proyecto APC – USAID: Transparencia y buen gobierno para MYPES
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
East
Barreras
Principal barrera que tienen las PyMEs para progresar es el acceso al crédito
Barreras que tienen las MYPES para progresar
Principal barrera que tienen las entidades financieras para prestarle a las MYPES es el acceso a la información.
Variables Tradicionales
•Edad•Años en el empleo actualFinancieras:•Prestamos personales•Tarjetas de crédito•Líneas de crédito•Balances auditados•Referencias comerciales de proveedores•Ingresos•Garantías (vivienda, auto)•Capacidad de endeudamiento•Monto de los ahorros
Variables no tradicionales
•Estado Civil•Número de hijos•Servicios Públicos•Nivel de Educación•Con quien reside•Tiempo en el negocio•Método de contabilidad•Horas de trabajo•Método de transporte•Tipo de vivienda en la que reside•Celular, acceso a internet•Licencia de conducirCapacidad de AhorroVariables de valores y ética
La información tradicional de comportamiento de créditos existentes es
utilizada para predecir comportamientos futuros y otorgar créditos nuevos
¿Tiene la información no tradicional de las MYPES valor de predicción para
utilizarla en el otorgamiento de créditos?
Transparencia, ética y
buen gobierno
aportan CONFIANZATradicional VS MYPES
El proceso:
Datos de MYPES• 1040
capacitados por FUNDES
Datos proyecto Las Garzas• 65
mujeres
Datos proyecto de Caimito • 70
pescadores artesanales
Datos de APC• Refer
encias de crédito
Conclusiones sobre acceso al crédito
• En qué se parecen los que no tienen crédito a los que sí? Se pueden establecer variables que predigan esto?
Conclusiones sobre comportamiento
• Se puede predecir la probabilidad de cumplir o no en los pagos con las variables que tienen las MYPES?
Impacto de comportamiento ético en modelos de predicción
• El comportamiento ético impacta en el resultado de cumplir o no con las obligaciones?
FUENTE DE DATOS
•1282 encuestas•89 variables no tradicionales•Más de 90,000 datos en la muestra
616 tienen créditos en
APC
< 300 301 a 500 501 a 700 > 700 No responde0
100200300400500600 564 / 44%
295 / 23%
128 / 10%192 / 15%
103 / 8%
Nivel de Ingresos
Datos de las MYPES por ingreso
•<300 131 (23%)tienen crédito•301 a 500 124 (42%)•501 a 700 64 (50%)•>700 93 (48%)
•Los niveles inferiores de ingreso resultan con menor acceso al crédito.
Menos de 8 8 entre 8 y 12 Más de 12 No Responde0
200400600800
95291
18771
638
Horas de Trabajo al día
Datos de las MYPES por hrs de trabajo
•<8 42 44% tiene acceso al crédito• 8 157 54% •8-12 109 58%•>12 32 45%
•<8 19 45% tienen mora• 8 70 45% •8-12 61 56%•>12 18 56%
•Parece que las personas necesitan trabajar más horas para cubrir sus necesidades y tienen problemas para cubrir sus deudas.
Deudas MYPES con referencias0%
10%
20%
30%
40%
50%
60% 732 / 57%
541 / 42%
Deudas VS Referencias
Datos de las MYPES que ahorran
•Del total de MYPES analizadas (1282) 732 o sea el 57% indican que tienen deudas, solo 541 (el 42%) reporta referencias
•De los 732 que dijeron tener deudas, 416 tienen referencias activas. 125 no indicaron tener deudas, pero tienen referencias activas (estos ocultaron información). De estos 68 54% tienen mora.
•Las deudas y su comportamiento son variables muy predictivas.
MYPES con refer-encias
Total de referencias -
200 400 600 800
1,000 1,200 1,400 1,600
541
1,497 / 2.8 por MYPE
Total de referencias
Comercial Consumo Personal Tarjeta de Crédito0
50100150200250300350400
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%334
383 388 39058%
25% 25%21%
541 encuestados reportan 1497 créditos en APC
Cantidad de Referencias % En mora 90
Datos de las MYPES con referencias
•Los créditos comerciales , otorgados con la metodología tradicional (no especializada para MYPES) son los que resultan en mayor incumplimiento
•Las deudas y su comportamiento son variables muy predictivas.
78%
5%
6%
5%2% 3%
278 encuestados indicaron que ahorran
No ahorra meno de 10 10 a 20 21 a 5051 a 100 más de 100
Datos de las MYPES que ahorran
•159 (57% de los 278 que ahorran) tienen referencias de crédito.•El 41% de los MYPES que ahorran tienen referencias de crédito con atraso.•El ahorro no es una variable que impacta el comportamiento de pago futuro.
715
45
99
423
567 MYPES tienen además otros ingresos de salarios
No tiene negocio propioTiene negocio y trabaja en empresa publicaTiene negocio y trabaja en empresa privadaSolo tiene negocio propio
Datos de las MYPES que además reciben salario
•E. Privada de 99, 61 o 62% tiene crédito•Gobierno de 45, 34 o 76%•Solo tiene negocio propio 423, 186 o 44%
•E. Privada 24 o sea 39% tienen mora•Gobierno 16 o sea 47%•Solo tiene negocio propio 108 o 58%,
•La variable de asalariado en adición de empresario, impacta el comportamiento de los créditos
Automatizada Por Intenet Manual No tiene0
200400600800
1000
23 4
393
862
420 MYPES tienen un sistema de Contabilidad
Datos de las MYPES con sistema de Contabilidad
•52% (217) MYPES que usan sistemas de contabilidad tienen referencias de crédito.
Evaluación de datos
Para predecir el acceso al crédito
•Identifica el conjunto de variables relacionadas con el acceso al crédito.
•Mediante este conjunto de variables se puede clasificar a un MYPE dentro del grupo que tiene acceso al crédito.
•El modelo resultó tener un porcentaje de aciertos del 85.8%
Para predecir incumplimiento
•Identifica el conjunto de variables relacionadas con el comportamiento de pago.
•Mediante este conjunto de variables se puede clasificar a un MYPE dentro del grupo que incumple el pago de sus deudas
•El modelo resultó tener un porcentaje de aciertos del 85.8%
Resultados de las regresiones
El modelo predijo que de los 616 a los que se les prestó, 396 incumplirían.
RESULTADOS DEL MODELO
No tiene crédito
Tiene Crédito
Cumple 213 220 433
Incumple 453 396 849
666 616 1282
RESULTADOS REALES DE LA MUESTRA
No tiene crédito
Tiene Crédito
Cumple 202 431
Incumple 414 851
616 1282
De los 616 a los que se les prestó, 414 incumplieron en la realidad.
Conclusiones sobre el modelo desarrollado para las MYPES
El modelo hubiera previsto que 396 no cumplirían y se hubiera evitado esta pérdida o tomado acciones mitigantes.
Pero, adicionalmente, de los 666 que no tienen acceso al crédito, el modelo clasifica a 213 (32%) como deudores que cumplirían con sus obligaciones. A estos se les podría prestar y obtener un nivel de morosidad aceptable.
El resultado de usar el modelo es prestarle a 433 con un porcentaje de aciertos del 85.6%.
CONCLUSIONES• El 71% de los que incumplen en
sus pagos dice mentiras u oculta información en las encuestas.
• En las tres categorías, se presentan más mentiras en aquellos que incumplen.
• En las mentiras relacionadas con los datos de teléfono y de ingresos, la relación es casi el doble.
Men
tiras
_deu
das
Men
tiras
_Tel
efon
o
Men
tiras
_ing
reso
s
0
100
200
300
400
Cumple
Incumple
Variables de ética incluidas en el modelo:•Omitir información sobre deudas •Omitir información sobre # de teléfono•Omitir información sobre ingreso
Impacto de las variables de transparencia y ética
Estas variables aumentaron los aciertos del modelo de 85.8% a 86.9%
REFLEXION sobre el crédito a MYPES
La metodología para evaluar a las MYPES es diferente al crédito tradicional. La tecnología microfinanciera considera variables específicas del sector y una metodología de recopilación y verificación especializadas.
gracias