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Words 3884
Pages 16
El crédito y el Consumidor panameño Luz María Salamina

Contenido n Características del sistema crediticio en
Panamá
– Evolución de la oferta del crédito
– Regulación

n

2008:
– Vulnerabilidad en los sectores de menores ingresos: capacidad de endeudamiento
– Score: administración efectiva del riesgo crédito

n

Oportunidades para las MYPES

C a r a c t e r í s ) c a s d e l s i s t e m a credi)cio en Panamá – Evolución de la oferta del crédito – Regulación

990,260 Consumidores reportados en APC 1,448,532 Población económicamente ac8va de 15 años o más

68%

458,272 , 32%

990,260 , 68% No reportada

1,357,059 Población ocupada

de 15 años o más

73%

990,260 , 73%

Reportada

990260, 31%

366,799 , 27%

No reportada

3,200,200 Población total

31%

Fuente: Contraloría Reporte Agosto 2007

No reportada

2209280, 69%

Reportada

Reportada

Evolución de # clientes reportados a APC 496% 500%

# de personas

3000000

131%

2500000

100%

2000000 1500000

1000000 500000

17%

13%
146864

159207

13% 990260

1968

20%

4% 166233

0 1967

31%

1969

8% 2007

poblacion

reportada en APC

crecimiento población

crecimiento en APC

4%

% de crecimiento

3500000

Nuevos clientes de crédito reportados al Buró • Promedio de 4 años: 66K • Crecimiento sobre BD APC 8% (4 veces mayor PEA) • 50% son menores de 25 años

100,000 90,000 80,000 80,000 70,000

60,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000

68855

70,000

67363

74523

55223

50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0

2004 2005 2006 2007

13 bancos nuevos

11 bancos nuevos

10,000

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

682 Agentes económicos reportan a APC 682

9% Retail 473; 69%

5%

Financial

209; 31%

Comercio Coopera)vas Banco

15% 2%

45

1963

50

1965

Financieras Otros

88

92

105

1967

1968

1969

1970-­‐2006

2007

4,2 Millones de Referencias

2.2M Referencias Ac8vas por $13,064M en saldos Saldos en APC a Febrero 2008
$13,063,646,319

Número de Referencias ac8vas 11%

6%

3%

80% Bancos

Financieras

Coopera)vas

Otros

Nota: excluye cuentas contra reserva

Cartera Bancaria APC VS SIB Representa8vidad de la cartera Bancaria en APC

Saldo de créditos de APC Febrero
2008 $13,063,646,319

11%

6%

3%

80%

En miles de millones

6 5 4 3 2 1 0 Bancos Financieras Coopera)vas Otros

Hipotecas Personal

SIB -­‐ Nov 2007

Auto

TC

APC Febrero 2008

Créditos nuevos

# de créditos nuevos

$ de cartera x créditos nuevos en miles

700,000

35% 33%

600,000 519,994

603,825 30%

545,468

500,000 400,000

25%

4,500,000

20%

3,387,376

4,000,000

25%

3,500,000 3,000,000

390,913

30%

3,911,252

3,682,578

25%

20%

2,713,146

2,500,000 15%

300,000

15%

2,000,000

200,000

11% 10%

1,500,000

9%

10%

1,000,000

100,000

5%

5%

0

0% 2004

2005

Creditos nuevos

2006

2007

% crecimiento

6% 5%

500,000 0

0%

2004

2005

Creditos nuevos

2006

2007

% crecimiento

Número de Créditos nuevos por en)dad 80%

300,000

Variación anual

70%

Bancos Financieras Coopera)vas Otros

60%

250,000

50% 40%

200,000

30% 20% 10%

150,000

0% -­‐10%

100,000

-­‐20% Bancos

50,000

Financieras Coopera8vas

-­‐

2004

2005

Otros

2006 2007

2005

2006

2007

# VS $de créditos nuevos por producto 250,000

# Composición de la cartera x año

200,000

1,800,000

$Composición de la cartera x año

1,600,000 1,400,000 Prestamos personales:

Hipotecas

230K préstamos

Tarjetas

1,200,000 28K préstamos

por $2646M

171K cuentas por $1248M

1,000,000 Promedio: $7158 por $320M

Promedio: $45000 800,000 Línea promedio $1871

150,000

100,000

600,000 400,000

50,000

200,000 0

2004

2005

2006

2007

0

2004

2005

2006

2007

Autos

Comercial Hipotecas

Autos

Comercial Hipotecas

Otros

Personal

Otros

Personal

Tarjetas

Tarjetas

Crecimiento de créditos nuevos #Vs$ 250,000

#Crecimiento anual x producto

1,800,000

$ Crecimiento anual x producto

1,600,000 200,000

1,400,000 1,200,000

150,000

1,000,000 800,000

100,000

600,000 400,000

50,000

200,000 0

0

2004

2005

2006

2007

2004

2005

2006

2007

Autos

Comercial

Hipotecas

Autos

Comercial

Hipotecas

Otros

Personal

Tarjetas

Otros

Personal

Tarjetas

Crecimiento de créditos nuevos #Vs$ 250,000

1,800,000

#Crecimiento anual x producto

$ Crecimiento anual x producto

1,600,000

Autos

200,000

Autos

1,400,000

Autos: mayor 1,200,000 crecimiento en 1,000,000 dólares 26% y

24% en # 800,000

150,000

100,000

• Venta de autos en 2007: 41,375 • Crecimiento 33% • Préstamos: 22,333

• 54% de los autos vendidos con financiamiento

600,000 400,000

50,000

200,000 0

0

2004

2005

2006

2007

2004

2005

2006

2007

Autos

Comercial

Hipotecas

Autos

Comercial

Hipotecas

Otros

Personal

Tarjetas

Otros

Personal

Tarjetas

Crecimiento de créditos nuevos #Vs$ 250,000

#Crecimiento anual x producto

1,800,000

$ Crecimiento anual x producto

1,600,000

Comerciales: mayor 1,400,000 crecimiento en # = 37%,

$ = 20% 1,200,000 Préstamo promedio $2K 1,000,000 disminuyó 28%

Comercial

200,000

150,000

Comercial

800,000

100,000

600,000 400,000

50,000

200,000 0

0

2004

2005

2006

2007

2004

2005

2006

2007

Autos

Comercial

Hipotecas

Autos

Comercial

Hipotecas

Otros

Personal

Tarjetas

Otros

Personal

Tarjetas

Crecimiento de créditos nuevos #Vs$ 250,000

#Crecimiento anual x producto

1,800,000

$ Crecimiento anual x producto

1,600,000

Personales

200,000

1,400,000

Personales

1,200,000

Personales: 1,000,000 # crecimiento de 4% Hipotecas: # disminuyó 9%, $ crecimiento 8% 800,000 $ aumentó 3%

$ por préstamo aumentó 600,000 Hipotecas 14% de 38K a 45K

150,000

100,000

Hipotecas

400,000

50,000

200,000 0

0

2004

2005

2006

2007

2004

2005

2006

2007

Autos

Comercial

Hipotecas

Autos

Comercial

Hipotecas

Otros

Personal

Tarjetas

Otros

Personal

Tarjetas

# de créditos nuevos por monto original Creditos nuevos x monto original

250,000

90%

Crecimiento x rango

80% 70%

200,000

60%

150,000

50%

100,000

40%

50,000

30%

-­‐

20% 2004 2005 2006 2007

10000

10% 0%

2004-­‐2005 2004-­‐2006 2004-­‐2007

10000

# de créditos nuevos por monto original Creditos nuevos x monto original

250,000

90%

Crecimiento x rango

80% 70%

200,000

60%

150,000

50%

100,000

40%

50,000

30%

-­‐

20% 1

10000

0%

2004-­‐2005 2004-­‐2006 2004-­‐2007

10000

% de par8cipación

Aumenta la oferta de créditos por montos bajos ¿Aumenta la oferta a individuos de más bajos ingresos? 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

29%

26%

23%

21%

43%

43%

45%

43%

28%

31%

32%

2004

2005

2006

10000

36%

2007

Los préstamos pequeños presentan mayor morosidad SALDO DE LA CARTERA MOROSA (MORAS MAYORES A 90 DÍAS)

% EN MORA

100%

80%

80%

56%

60%

41%

40% 20%

1%

0% 0 -­‐ 200

33% 35% 200 -­‐ 500

500 -­‐ 1,000

34%

25% 1,000 -­‐ 2,000

29%

22% 2,000 -­‐ 5,000

21%

15% 5,000 10,000

MONTO ORIGINAL

13% 7%

10,000 -­‐ 20,000

9% 5% > 20,000

NO BANCO BANCO

Mora Vs. Rango deMonto Original

Mora Vs. Plazos

Análisis de tarjetas de crédito Tradicionalmente el riesgo de pérdida o incumplimiento se mide principalmente por la morosidad.

En tarjetas, la u)lización de la línea de crédito es un indicador que está más relacionado con el riesgo de pérdida que la morosidad.

U)lización de la línea en Tarjeta de Crédito

a Noviembre 2007

U)lización de la línea en Tarjeta de Crédito

Los límites bajos que se asignan a a Noviembre 2007 personas con menores ingresos

)enen mayor u)lización 78%

Max. Mora vs % de Utilización (A junio del 2007)

% de utulización

140.00%

Los índices de morosidad son mayores para las tarjetas que )enen mayor u)lización de la línea.

120.00%
100.00%
80.00%
60.00%
40.00%
20.00%
0.00%
Media

Media

Media

Media

Media

Media

Media

Al día

Mora 30 días Mora 60 días Mora 90 días Mora 120 días Mora 150 días Mora 180 días Mora Actual
< 90 días >= 90 días 54%

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%

Utilización

Máxima Mora Histórica

Al día

Cuentas con atraso de más de 90 días )enen porcentajes de u)lización 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 “Internet”

Tener acceso a su historial de crédito por cualquier medio que ponga a su disposición la agencia de información (esto p e r m i ) r á e l a c c e s o p o r mecanismos electrónicos/ internet). “Estadísticas CAC”

www.miapc.com

Consumidores Atendidos

237,259 Consumidores 9,908 2,002

26,974 2,003

52,313

2,004

88,646

2,005

160,349

2,006

2,007

LEY 14 de 18 de MAYO de 2006

Beneficios a los Consumidores “Descargo o aclaraciones” Los consumidores pueden i n c l u i r a c l a r a c i o n e s o “ d e s c a r g o s ” s o b r e l a s referencias reportadas y que forman parte de su historial de crédito.

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 “Derecho de consultar y corregir errores” La información debe ser completa y reflejar la condición real del consumidor o cliente.

ACODECO (anterior CLICAC)

a)ende las quejas de los consumidores

6000
5000
4000

• 19,250 reclamos en APC •

856 pasaron a ACODECO

5,509

APC y DC
APC
3,440

3,160

3,113

3000
2,227
1,756

2000
1000

107

88

2002

2003

96

143

136

186

0
2004

2005

2006

Enero-­‐Agosto 2007

Los burós se miden por su impacto al acceso al crédito en el país El Banco Mundial u)liza 6 factores: Fuente;“Doing Business” 6

5

• Garantiza los derechos de los consumidores de inspeccionar y corregir los datos errados. • Contiene datos sobre todos los créditos concedidos, de todos los tamaños.. 4

3

• Contiene cinco años o más de datos históricos disponibles en la base • Contiene datos de instituciones financieras, entidades comerciales, servicios públicos, etc.

2 • Contiene datos tanto de individuos como de empresas

1 • Contiene datos tanto positivos como negativos

2008:

– Vulnerabilidad en los sectores de menores ingresos: capacidad de endeudamiento – Score: administración efec)va del riesgo crédito

Tendencia del crecimiento del crédito VS PIB

Inflación

Flujo del proceso de aprobación de un préstamo
Inflación
– Cliente solicita crédito

Evaluación del banco

No

Ingreso mínimo?



Estabilidad laboral?



No

Las polí)cas de crédito varían de acuerdo a los Deuda / Ingreso obje)vos par)culares de OK? • Nombre cada empresa:

• Iden)ficación

• Fecha de nacimiento $200? • Nacionalidad $400? • Dirección residencial Sí $600? • Apartado postal • Teléfono • Estado civil Capacidad de pago OK? • Nivel de estudios • 6 meses?

1 año?

2 años?

Ocupación • Consecu)vo en la misma empresa? Lugar de trabajo • Consecu)vo eaborar Tiempo de l n empresas • diferentes? ensual Ingreso m


• Nombre del cónyugue • E-­‐mail • Cuentas en bancos Referencias ? • Otros Créditos



No

capacidad de endeudamiento

vulnerabilidad

Monto total a pagar mensualmente en deudas VS ingreso mensual: 20%? 30%? 40%? Depende del ingreso mensual

Debe permi)r cubrir los gastos fijos

No

No

Score – comportamiento Colateral ? de pago No Fiador ?

Oportunidad

Préstamo aprobado



Otras opciones o negar préstamo

Aumenta la oferta de créditos pequeños

con tendencia a mayor morosidad Creditos nuevos x monto SALDO Recomendaciones DE LA CARTERA MOROSA Riesgos (MORAS MAYORES A 90 DÍAS) original

• Enfasis en el C de bajos ingresos y quienes )enen • Los individuos álculo deuda / ingreso (capacidad de i ndeudamiento)

100% sus engresos u)lizados al máximo pueden ser 80%

200,000

• Ingresos bajos: max afectados nega)vamente. 20% 80% • Ingresos el costo dmlos bienes (inflación)

medios: e ax 35%

150,000

• El aumento d
56%

60% • Ingresos altos: caso x caso n la m puede resultar en un aumento e(45%) orosidad 41%

100,000

• Comprobar ingresos 40% porque la prioridad será cubrir los gastos de 34% 29%

50,000

• Evitar financiar cuando la capacidad disponible es 21% primera necesidad. 20% 13% 1% 33% 35% 9% muy orre un riesgo mayor crédito responsable) ara limitada (prác)ca de si u)lizan el crédito p
• Se c -­‐

25% 0% 22% • Trabajar pdéficit (e acrédito no es una extensión 15% 7% lanes d el rreglo de pago o cubrir este 1 2 5% 3 4 refinanciamientos. del salario). PREGUNTA FRECUENTE EN LOS • Las MYPEs s A a)enden c E A ecnología CENTROS DE e TENCIÓN Don tPC microfinanciera especializada. 10000 MONTO ORIGINAL • Educación al consumidor es clave´. % EN MORA

250,000

NO

Enfasis en la capacidad de endeudamiento

LEY 14 de 18 de MAYO de 2006

Beneficios a los Consumidores “Scoring”
Ardculo
28… Deberes de las Agencias de Información de Datos Numeral 7…U)lizar modelos cienxficos que garan)cen una evaluación obje)va del historial de crédito de los consumidores…

600
• Proceso obje)vo de evaluación de referencias.

• Método cienxfico que iden)fica las variables contenidas en la base de datos del buró que )enen caracterís)cas de predecibilidad.

680
640
620

• 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. 10000

1.8 1.65

9000 8000

1.4

Clientes

7000

1.2

6000 5000 4000

1 0.78

0.8

Odds

Aprobados

1.6

0.6

3000 2000

0.4

1000

0.2

0

0 Metodología Actual Bueno

Malos

APC Score N buenos por cada 1 malo (Odds)

Aprobados Negados Odds
Consultados Buenos Malos
Realidad
porcentaje de aciertos: 74.7%

16,284

APC Score

16,284

Cambio

9270
4,049 5,221
7580
4,720 2,860
17%
-­‐45%

7,014

0.77

8,704

1.65
113%

Oportunidades para mejorar la rentabilidad usando el score: Estrategia de Pricing

Originación

Pricing: Plano 30%

25%

% malos

Tasas Plana

20%

Admon

15%

10%

5%

Score

1075

1030

985

940

895

850

805

760

715

670

625

580

535

490

445

400

355

310

Cobranza

265

0%

Oportunidades para mejorar la rentabilidad usando el score: Estrategia de Pricing

Originación

Pricing ajustado al riesgo 30%

% malos
25%

Tasas Plana
Tasa Ajustada al Riesgo

20%

Admon

15%

10%

5%

Score

1075

1030

985

940

895

850

805

760

715

670

625

580

535

490

445

400

355

310

Cobranza

265

0%

Oportunidades para mejorar la rentabilidad usando el score: Estrategia de Pricing

Tasa de
Interés
T1

Prima por riesgo
(gastos por pérdida esperada)

TLR

Margen
Impuestos
Costo de la Operación*
Costo de los fondos

0

Pi1

*: Incluye costos de mercadeo, admon, etc.

Pi
Riesgo

Oportunidades para las MYPES

Estudio de variables para MYPES

Proyecto APC – USAID: Transparencia y buen gobierno para MYPES

Barreras que )enen las MYPES para progresar

Principal barrera que )enen las en)dades financieras enen Principal barrera que )para las prestarle a as MYPES es el PyMEs para lprogresar es el acceso a la información. acceso al crédito 90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

Crédito
Inflación
Política
Competitividad
Corrupción
Impuestos
Tasas
Barreras

Tradicional

VS

MYPES Variables Tradicionales Variables no tradicionales

• Edad

• Estado Civil

• Años en el empleo actual

• Número de hijos

Financieras:

Servicios Públicos ¿Tiene la información n• o tradicional La información • Prestamos personales • Nivel tradicional de las MYPES de Educación de comportamiento de • Tarjetas de crédito • C valor de predicción para on quien reside créditos existentes es • Líneas de crédito • Tiempo en el negocio u)lizarla en el para predecir u)lizada • Balances auditados • Método de contabilidad otorgamiento de • Horas de uturos • Referencias comerciales de comportamientos ftrabajo proveedores créditos? créditos de transporte y otorgar • Método nuevos • Ingresos

• Garanxas (vivienda, auto) • Capacidad de endeudamiento • Monto de los ahorros

• Tipo de vivienda en la que reside • Celular, acceso a internet • Licencia de conducir Capacidad de Ahorro Variables de valores y é)ca

El proceso: • 1282 encuestas

• 89 variables no tradicionales • Más de 90,000 datos en la muestra FUENTE DE DATOS Datos de MYPES • 1040 capacitados por FUNDES

1282 encuestas escritas con 89 datos cada una

Datos proyecto Las Garzas

Datos proyecto de Caimito

• 65 mujeres

• 70 pescadores artesanales

• En qué se parecen los que no )enen crédito a los que sí? Se pueden establecer variables que predigan esto? Conclusiones sobre comportamiento

Datos de APC • Referencias de crédito

Conclusiones sobre acceso al crédito

Cruce de información con BD APC

Modelos de Regresión lineal

616 8enen créditos en APC

• Se puede predecir la probabilidad de cumplir o no en los pagos con las variables que )enen las MYPES? Impacto de comportamiento é)co en modelos de predicción • El comportamiento é)co impacta en el resultado de cumplir o no con las obligaciones?

600 500 400 300 200 100 0

564 / 44%

Nivel de Ingresos

295 / 23%

128 / 10%

< 300

301 a 500

501 a 700

192 / 15% 103 / 8% > 700

No responde

Datos de las MYPES por ingreso • 700

93 (48%) • Los niveles inferiores de ingreso resultan con menor acceso al crédito.

Horas de Trabajo al día 800 600 400 200 0

638 291 95 Menos de 8

8

187

71

entre 8 y 12

Más de 12

No Responde

Datos de las MYPES por hrs de trabajo • 12

32

45% • 12

18

56% • Parece que las personas necesitan trabajar más horas para cubrir sus necesidades y )enen problemas para cubrir sus deudas.

Deudas VS Referencias 60%

732 / 57%

50%

2,000

541 / 42%

40% 20%

500

10%

-­‐

Deudas

MYPES con referencias

1,497 / 2.8 por MYPE

1,500

1,000

30%

0%

Total de referencias

541

MYPES con Total de referencias referencias Datos de las MYPES que ahorran

• Del total de MYPES analizadas (1282) 732 o sea el 57% indican que )enen deudas, solo 541 (el 42%) reporta referencias • De los 732 que dijeron tener deudas, 416 )enen referencias ac)vas. 125 no indicaron tener deudas, pero )enen referencias ac)vas (estos ocultaron información). De estos 68 54% )enen mora. • Las deudas y su comportamiento son variables muy predic)vas.

541 encuestados reportan 1497 créditos en APC 400

334

58%

383

390

388

60% 50%

300

40% 30%

200

25%

25%

21%

100

20% 10% 0%

0

-­‐10%

Comercial

Consumo

Can)dad de Referencias

Personal

Tarjeta de Crédito

% 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 predic)vas.

278 encuestados indicaron que ahorran

5% 3% 78%

22%

6%

3% 5%

No ahorra 21 a 50

meno de 10 51 a 100

10 a 20 más de 100

Datos de las MYPES que ahorran • 159 (57% de los 278 que ahorran) )enen referencias de crédito. • El 41% de los MYPES que ahorran )enen referencias de crédito con atraso. • El ahorro no es una variable que impacta el comportamiento de pago futuro.

567 MYPES 8enen además otros ingresos de salarios

423 715

Datos de las MYPES que además reciben salario

44% 99 45

No )ene negocio propio Tiene negocio y trabaja en empresa publica Tiene negocio y trabaja en empresa privada Solo )ene negocio propio

• E. Privada

de 99,

61 o 62% )ene crédito • Gobierno

de 45,

34 o 76% • Solo )ene negocio propio 423, 186 o 44%

• E. Privada

24 o sea 39% )enen mora • Gobierno

16 o sea 47% • Solo )ene negocio propio 108 o 58%, • La variable de asalariado en adición de empresario, impacta el comportamiento de los créditos

1000

420 MYPES 8enen un sistema de Contabilidad

862

800 600

393

400 200 0

23

4

Automa)zada

Por Intenet

Manual

No )ene

Datos de las MYPES con sistema de Contabilidad • 52% (217) MYPES que usan sistemas de contabilidad )enen referencias de crédito.

Evaluación de datos

Regresión logís)cas para predecir acceso al crédito

Variables MYPES

vs

Acceso al crédito

Regresión logís)ca para predecir incumplimiento

Variables MYPES vs

Incumplimiento de deuda

Variable é)ca y valores para validar impacto

Omi)r información

Información incorrecta

Resultados de las regresiones

Para predecir el acceso al crédito

Para predecir incumplimiento

• Iden)fica el conjunto de variables relacionadas con el acceso al crédito.

• Iden)fica el conjunto de variables relacionadas con el comportamiento de pago.

• M ediante este conjunto de variables se puede clasificar a un MYPE dentro del grupo que )ene acceso al crédito.

• Mediante este conjunto de variables se puede clasificar a un MYPE dentro del grupo que incumple el pago de sus deudas

• E l modelo resultó tener un porcentaje de aciertos del 85.8%

• E l modelo resultó tener un porcentaje de aciertos del 85.8%

Conclusiones sobre el modelo desarrollado para las MYPES

De los 616 a los que se les prestó,
414 incumplieron en la realidad.

RESULTADOS REALES DE LA MUESTRA No tiene crédito Tiene
Crédito

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. Cumple

202

431

Incumple

414

851

616

El modelo predijo que de los 616 a los que se les prestó, 396 incumplirían.

1282

RESULTADOS DEL MODELO No tiene crédito Tiene
Crédito

213

220

433

Incumple

453

396

849

666

El resultado de usar el modelo es prestarle a 433 con un porcentaje de aciertos del 85.6%.

Cumple

616

1282

El modelo hubiera previsto que 396 no cumplirían y se hubiera evitado esta

Impacto de las variables de transparencia y é)ca

Variables de é)ca incluidas en el modelo: • Omi)r información sobre deudas

• Omi)r información sobre # de teléfono • Omi)r información sobre ingreso 400 300 200 100 Incumple Cumple Men)ras_ingresos

Men)ras_Telefono

Men)ras_deudas

0

Estas variables aumentaron los aciertos del modelo de 85.8% a 86.9%

CONCLUSIONES • El 71% de los que incumplen en sus pagos dice men)ras u oculta información en las encuestas. • E n l a s t r e s c a t e g o r í a s , s e presentan más men)ras en aquellos que incumplen.

• En las men)ras relacionadas con los datos de teléfono y de ingresos, la relación es casi el doble.

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

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Royal Enfeild Pestel Analysis

...A Cult Motorcycle From India Takes On the World The Royal Enfield Motors factory in Chennai, India. The brand sold nearly 175,000 motorcycles in 2013. By SAMANTH SUBRAMANIAN Published: January 3, 2014 NEW DELHI, India — The Royal Enfield Bullet, often described as the oldest continuously produced motorcycle in the world, is a cult product for enthusiasts who love it for its vintage feel as much as for the thrum of its engine. Muscular and pliant, the Bullet — an Indian-made avatar of an old British brand — has found renewed popularity over the last few years, as leisure motorcycling in India has blossomed. Its manufacturer, Royal Enfield Motors, sold almost 175,000 motorcycles —Bullets as well as three other brands — in 2013. The company is now looking to push harder into British and American markets, hoping to follow in the wake of other Indian motor vehicle manufacturers that have competed hard with overseas brands even as their peers in other industries have struggled. Royal Enfield’s newest model, a midsize “cafe racer” called the Continental GT, was introduced at an elaborate event in London in September. “It’s the first bike that we’ve developed keeping the world market in mind,” said Siddhartha Lal, who is credited with turning Royal Enfield around. Mr. Lal, age 40, is the chief executive of Eicher Motors, a manufacturer of buses, trucks and tractors that owns Royal Enfield. Uncommonly for an Indian executive, he sports sideburns and wears jeans and a...

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