axesor sofistica sus modelos de calificación de riesgo empresarial

La coyuntura económica actual requiere aún de  mayor precisión en la toma de decisiones de riesgo. axesor, conscientes de ello, se ha adaptado al escenario empresarial presentando una nueva calificación del riesgo crediticio en nuestros productos.

Con nuestros nuevos modelos de calificación aportamos mayor precisión y capacidad para establecer un entorno de conocimiento fiable y actualizado para la toma de decisión sobre riesgo de crédito comercial.

Hemos mejorado la precisión de nuestras calificaciones mediante:

• Mayor precisión y alta capacidad predictiva en nuestro scoring.
• Nuevos modelos de calificación específicos, adaptados a distintos tamaños de empresas y sectores de actividad económica.
• Metodologías de calificación adecuados a estándares y mejores prácticas del sector financiero.

Esta evolución es el resultado de la primera etapa de un proyecto desarrollado durante tres años para llegar a ser agencia calificadora y que sólo axesor -compañía referente en servicios de información empresarial- pone ya a disposición de sus clientes.

Precisión y capacidad predictiva

La Calificación y Predicción de Riesgos axesor es un instrumento eficaz de detección de morosidad y de medición del riesgo de crédito. Su utilización, gracias a su alta capacidad predictiva, reduce los efectos de la morosidad, mejora la gestión del crédito y, además, aporta el conocimiento necesario para responder a las preguntas claves de toda relación comercial:

• ¿Es conveniente aceptar o no la operación planteada?
• ¿Qué riesgo voy a asumir?
• ¿Qué crédito comercial es el más adecuado?

Mejoras respecto a la antigua calificación

La Nueva Calificación de axesor supone una importante evolución en nuestro compromiso con la excelencia y la calidad de nuestros productos. Las principales mejoras afectan a elementos como:

Nuestros nuevos modelos responden a las exigencias marcadas por el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea, cumpliendo rigurosamente los seis elementos críticos:

• Alta capacidad de predicción: Hemos mejorado la eficacia al predecir con mayor anticipación, las situaciones problemáticas.
• Precisión: Elevado nivel de ajuste clasificatorio de los modelos, pasando de una escala de 5 tramos a una escala de 10 tramos.
• Sensibilidad: Alta eficacia de los nuevos modelos mediante la mejorada clasificación de sociedades no morosas.
• Especificidad: Alta eficacia de los nuevos modelos calificando correctamente a las sociedades morosas.
• Alto poder discriminatorio: Los nuevos modelos discriminan con mayor eficacia sociedades morosas y no morosas.
• Fiabilidad: La fiabilidad de nuestra calificación se ha constatado de manera práctica con muestras de validación y con pruebas de estrés.

Con el objetivo de mejorar la precisión en el scoring axesor se ha pasado de una escala de 5 tramos a una de 10, aportando una mayor concreción y granularidad:

Nueva calificación

Antigua calificación

Hemos agrupado y condensado los principales elementos que definen nuestro scoring para facilitar su visualización y comprensión, ahorrando tiempo y esfuerzo a nuestros clientes.

Ahora el contenido de nuestra calificación refleja con mayor exactitud los cambios en una sociedad y los eventos que afectan a su scoring.

El nuevo modelo de calificación de axesor mejora en la trasmisión de los argumentos en los que se basa nuestro scoring, junto con la opinión de nuestros expertos analistas.

A los tradicionales contenidos que componen el informe, se les ha unido una nueva funcionalidad, única en el mercado, que le permitirá adaptar el Crédito Comercial a la operación y conocer inmediatamente el riesgo de impago asumido por el importe usted indique a través de la Personalización del Crédito Comercial axesor.

Nuevo diseño que facilita y enriquece el acceso a los contenidos haciendo aun más accesible la información de los informes de axesor.

Fundamentos de la nueva calificación

Las características tanto las de la situación macroeconómica como las de las particularidades empresariales  se introducen en los modelos  de calificación a través de:

• Fuentes de información públicas y privadas.
• Variables financieras (más de 150) y cualitativas/ comportamentales (100), creadas por su relevancia con el evento a modelizar, el comportamiento en pagos.

La metodología de construcción de un modelo es una tarea que implica una planificación detallada de las distintas fases de la propia construcción:

• Análisis del universo de empresas para realizar una adecuada segmentación de la cartera con esta actividad se persigue agrupar la población en grupos con características homogéneas con la intención de mejorar los resultados de este análisis. Los principales “risk drivers” que se utilizan son el sector de actividad, el tamaño y la cantidad de información disponible para cada uno de ellos.
• Selección de la muestra que va a ser utilizada en la construcción del modelo, asegurando que sea representativa de cada uno de los grupos que se van a estudiar. La muestra seleccionada abarca un periodo de observación y otro de comportamiento, necesarios para poder realizar las fases posteriores.
• Selección de variables de entrada en nuestros modelos. Las variables que tienen más capacidad de explicar el incumplimiento en pagos, mediante técnicas estadísticas son aquellas que presentan un mayor poder predictivo, mediante análisis univariente y multivariante.Se aplica el principio estadístico de parsimonia, que nos indica que los modelos resultantes deben contener un número óptimo de variables, de forma que permitan un mantenimiento y validación eficientes.
• Construcción del modelo de calificación mediante una formulación tipo Logit por su fácil comprensión  y por ser el más usado en el sector financiero. La función logística proporciona excelentes resultados  cuando lo que se pretende determinar  es la probabilidad de ocurrencia de un suceso concreto, como es el default.

La validación de nuestros  modelos, tienen como fin comprobar la bondad entre el modelo estimado y la realidad, para ello analizamos la capacidad discriminante de cada modelo (cualidad del modelo para diferenciar entre empresas sanas y fallidas),  a través de medidas de  discriminación global como son la Curva ROC (Receiver Operating Characteristic) resumida  en el área bajo la curva (AUC) y  la distancia de Kolmogorov-Smirnov (K-S).
Estas medidas se aplican mediante técnicas de validación cruzada y su fiabilidad se mide con la construcción de intervalos de confianza a través de técnicas de bootstrapping.
Sólo una vez que nos hemos cerciorado de que la construcción de los modelos arroja resultados que son óptimos, adecuados y útiles para su funcionamiento en la realidad se puede implementar el modelo en nuestros sistemas.

El granulado y calibrado es el proceso mediante el cual a cada una de las categorías de la escala de calificación asignamos una probabilidad de incumplimiento (PD).
Este proceso se realiza utilizando la información más cercana al momento actual con información observada real de las empresas que componen cada grupo homogéneo de riesgo.  El proceso  se repite periódicamente para mantenerlo actualizado. Se trata por tanto de un sistema continuo que facilita en todo momento las PD más actuales.

Una escala de calificación es una clasificación de todas las posibles calificaciones que puede asignar una Agencia de Scoring ordenados por nivel de riesgo.
Cada nivel se denomina mediante un número o una letra y lleva asociada una Probabilidad de Default (PD).
La escala de scoring de axesor tiene 10 niveles además de tres niveles adicionales, reservados para entidades en default, no calificadas y no activas:

En la tabla que acompaña  a este texto se detalla a que productos específicamente (cabecera de tabla) aplica cada uno de los módulos (columna de la derecha) de la nueva calificación de axesor: