RDÉ DIGITAL, SANTO DOMINGO.- Una reciente investigación titulada “Predicción de Default en RD: un enfoque de Machine Learning para la evaluación de riesgo crediticio”, dirigida por Marcos Garcia del Departamento de Estudios Económicos, ha arrojado luz sobre la relación entre el género y el riesgo crediticio, entre otros hallazgos significativos.
El estudio, publicado recientemente, ha despertado un debate sobre la inclusión del género como variable en modelos de riesgo crediticio. Si bien se reconoce que el género es solo una de las muchas variables a considerar, los resultados muestran una tendencia intrigante: los hombres tienden a ser más propensos a caer en incumplimiento en comparación con las mujeres.
Antes de abordar esta tendencia, el estudio resalta la complejidad del análisis de riesgo crediticio, donde se deben considerar múltiples variables. Además del género, el informe identifica otras variables cruciales, como la tasa de utilización de tarjetas de crédito y el historial de incumplimientos pasados.
“El nivel de utilización de tarjetas de crédito es un indicador crítico en la evaluación del riesgo crediticio”, señala el informe. Sorprendentemente, los resultados indican que, a medida que el consumo mensual en la tarjeta de crédito aumenta, la probabilidad de caer en incumplimiento disminuye, un patrón contrario a la intuición.
Además, el estudio destaca la importancia de factores como los ingresos del deudor, la estabilidad laboral y eventos externos, como la pandemia de COVID-19, en la predicción de incumplimientos.
Entre los hallazgos más destacados se encuentra la relación entre la vejez del deudor en la entidad crediticia y el riesgo crediticio. “A medida que un deudor permanece más tiempo dentro de la entidad, su probabilidad de incumplimiento tiende a disminuir”, explica Garcia.
La investigación también señala la influencia de los reportes a la Tesorería de la Seguridad Social (TSS) en el riesgo crediticio, sugiriendo que la estabilidad laboral y financiera pueden influir en la capacidad de un individuo para cumplir con sus obligaciones crediticias.
Marcos Garcia advierte sobre la necesidad de considerar las implicaciones éticas y legales al utilizar variables como el género en modelos de riesgo crediticio. “Es fundamental que las instituciones financieras y los responsables de la toma de decisiones sean conscientes de posibles sesgos y tomen medidas para garantizar la equidad y la no discriminación en sus prácticas crediticias”, afirma.
