APUNTES RIESGOS DE CREDITO

VALOREM EN RIESGOS

PRIMER ENUNCIADO

 Con un confianza del 99.9 en el cálculo, la perdida de crédito de la primera operación, podría variar entre 0 (0= todo se recuperó) perdidas hasta 5,793 siendo la esperada 2,138

SEGUNDO ENUNCIADO

Y Con una probabilidad del 0.1%, la perdida podría ser mayor a 5,793.

SEGUNDA OPERACIÓN

PRIMER ENUNCIADO

Con un confianza del 99.9 en el cálculo asociada, la perdida de crédito de la primera operación, podría variar entre 0 (0= todo se recuperó) perdidas hasta 773.5 siendo la esperada 121

SEGUNDO ENUNCIADO

Y con una probabilidad del 0.1% la perdida podría ser mayor a 773.5

SPSS

Para la utilización del programa, es importante identificar las hojas de columans

ESTADISTICA se trabajan dos tipos de variable:

1. Variable Cuantitativa: son variables que existen porque son números puros. Son de dos tipos:  

1. Continuas:  Son las que pueden tener cualquier valor (es la que puede asumir cualquier valor)
2. Discretas: Son numero enteros y no pueden asumir un valor entre cualquier valor consecutivo.  (números de crédito por asociados)

1. Variable Categórica: Son cualidades del sujeto no con números (características hay que asignarles números). (alto, bajo, negro, gordo).

1. Categóricas nominales:
2. Categóricas ordinales:  Tienen código que siguen un orden, esta prestablecido el orden, (Bueno o malo). Si los códigos llevan un orden la variable es ORDINAL, si no se conociera Quedaría Nominal.  

1. ESCALA: representa números puros
2. Cuando solamente son dos códigos, seleccionar ORDINAL en columna MEDIDA.

DEFINICION DESCRIPTIVA DEL PERFIL DE RIESGOS

PRUEBA DE HIPOTESIS: No hay asociación entre el comportamiento de pago y el sexo del cliente.

La hipótesis que uno siempre se plantea  para luego validar

Si uno se plantea una hipótesis que uno quiere ver.

Plantear hipótesis de uno no quiere ver

HIPOTESIS NULA: No hay asociación entre el comportamiento de pago y el sexo del cliente.

Tablas cruzadas: Analizar- Estadísticos descriptivos-Tablas cruzadas-Estado de la operación Bueno o malo- trasladarlo a columnas. Sexo pasarlo a Filas. Seleccionar Estadísticos – Chi cuadrado- Continuar- casillas- observado y esperado- continuar – aceptar

REGLA:

Cuando la significancia, es menor a 0.05 rechazamos la hipótesis.  

CONCLUSIÓN: hay evidencia de asociación entre el comportamiento de pago y el sexo del cliente, para rechazar la hipótesis.  Sin embargo NO podemos concluir que la mujer paga mejor que el hombre, porque se está trabajando con muestra.

PRUEBA DE HIPOTESIS 2: No hay Asociación entre el comportamiento de pago y el estado civil del cliente.

CONCLUSION: Hay evidencia que el estado civil se asocia con el comportamiento de pago, no se puede concluir que los casados son mejores que los otros.

PRUEVA DE HIPOTESIS: No hay Asociación entre el comportamiento de pago y el estado civil del cliente según el sexo del cliente.

CONCLUSIÓN: Pareciera que hay asociación del estado civil entre hombre y mujeres contra el comportamiento de pago.

PRUEVA DE HIPOTESIS: No hay Asociación entre el comportamiento de pago y el tipo de negocio.

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