Eficiencia de los modelos Poisson y Logístico en la asignación de probabilidades de incumplimiento a empresas mineras mexicanas

Salvador Cruz Aké, Nora Gavira Durón and Reyna Susana García Ruíz
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Salvador Cruz Aké: Instituto Politécnico Nacional, Escuela Superior de Economía
Nora Gavira Durón: Universidad de las Américas Puebla, Escuela de Negocios y Economía
Reyna Susana García Ruíz: Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Contaduría y Administración

Remef - Revista Mexicana de Economía y Finanzas Nueva Época REMEF (The Mexican Journal of Economics and Finance), 2017, vol. 12, issue 1, 1-21

Abstract: La existencia del entorno volátil y características propias del sector minero, afecta el cumplimiento de pago de créditos otorgados a empresas del sector, por lo que modelos de scoring basados en normalidad, modelos Probit o Logit, subestiman la probabilidad de impago. El objetivo del artículo es probar que los modelos Logit no capturan correctamente las probabilidades de incumplimiento de empresas del sector minero al subestimar las colas, mediante un análisis de estabilidad y confiabilidad de dichas probabilidades, lo que genera problemas de bondad de ajuste y subestimación de la probabilidad; mientras que un modelo Poisson de variable dicotómica captura los efectos de cola y estabiliza la regresión, sus estimadores y probabilidades estimadas. Los resultados indican que los modelos Logísticos no están diseñados para analizar óptimamente las variables independientes con valores extremos y que no están asociados al trimestre de operación, sino que son propios de cada empresa. Los modelos Poisson resultaron ser capaces de captar los valores extremos de la distribución; por lo que resultan más adecuados para determinar la calidad crediticia de las empresas mineras.

Keywords: Credit Scoring; Riesgo de crédito; Probabilidad de incumplimiento; Modelos Logit y de Poisson; Empresas mineras (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C01 C13 C52 L61 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2017
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