Algunos aspectos sobre el análisis empírico de "credit scoring"

Abstract

Las cuestiones que planteamos en este trabajo han surgido a partir de un análisis de credit scoring realizado con datos de una entidad financiera española. No se incluyen los resultados empíricos obtenidos por razones de confidencialidad. Por tanto, el objetivo del artículo es presentar un tratamiento general y metodológico de este problema. Un problema frecuente en análisis empíricos de "credit scoring" es que las muestras existentes no son aleatorias, sino que resultan de un mecanismo de selección. Para corregir el sesgo derivado de la selección muestral y obtener consistencia se necesita, en principio, utilizar una muestra censurada (formada por créditos concedidos y denegados) y estimar un modelo bivariante con observabilidad parcial. En este articulo se trata este problema y, además, su principal aportación es presentar un procedimiento para obtener consistencia en el caso más restrictivo, pero habitual en la práctica, en que la muestra disponible está truncada (formada solamente por créditos concedidos).

A common problem in empirical analyses of credit scoring is that collected samples are not random, but instead they arise from a selection rule. In the general case, to correct the sample selection bias and obtain consistency a censored sample (including both granted and denied credits) needs to be used and a bivariate model with partial observability has to be estimated. In this article, we focus on this problem and its main contribution is to propose a procedure to obtain consistency in the restricted but frequent case in which the available sample is truncated (including only granted credits).