Análisis de riesgo crediticio para banca pública con Python
Bernardo Cordero Torres
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Resumen
Introducción
Teorı́as macroeconómicas ası́ como los fundamentos microeconómicos son estudiados para evaluar tanto el riesgo sistemático,
como el riesgo especı́fico de los proyectos de inversión, respectivamente. En caso del primero, mediante uso de modelos de regresión
múltiple en el lenguaje de programación Python se analizaron comportamientos de la variable dependiente precio frente a otras variables macroeconómicas para visualizar la volatilidad del mercado
percibido por el inversionista. A continuación mediante funciones
polinómicas, se evaluaron las tasa de crecimiento de las ventas, indicadores financieros históricos y premisas para el análisis que denoten su sostenibilidad económica - financiera requerida para su
viabilidad de apalancamiento con las lı́neas de crédito directo comercial con Banecuador BP, Corporación Financiera Nacional y Banco del Pacı́fico. Los modelos fueron aplicados para una empresa del
rubro de venta al por mayor de camarón y langostinos en la estimación de la tasas de crecimiento del mercado y la empresa.
El estudio contrasta la forma como las instituciones financieras
públicas Banecuador BP, Corporación Financiera Nacional y Banco
del Pacı́fico realizan sus proyecciones frente a estimaciones realizadas en modelos del lenguaje Python con el menor error posible a
futuros flujos de caja, también denominados, presupuesto de capital, presupuesto de efectivo, flujos de efectivo esperados, flujo libre
de efectivo, etc. Se hará acepción como free cash flow (FCF).
Metodologı́a
Resultados
Del rubro venta al por mayor de camarón y langostinos, las variables
precio, producción mundial, consumo mundial, producción mundial
de pesca de captura, tasa y tipo de cambio USD versus el yuán CNH:
Mediante la bondad de ajuste y significancia estadı́stica, el modelo
macroeconómico pudo ser validado:
Regresión lineal simple,
Regresión Ridge,
Regresión Lasso,
Regresión Random Forest,
Regresión lineal múltiple. Duchesnay et al. (2020).
Para el análisis de la variable microeconómica TEA y los indicadores
financieros NOPAT, WACC y ROIC:
Función polinomial,
Función exponencial,
Función lineal.
Discusión
El estudio de caso se enmarca en el desempeño macro y micro
del rubro venta al por mayor de camarón y langostinos. Para un
cabal score de crediticio, es necesario incluir en el reporte el
carácter, la información de los burós de crédito y presentación de
colaterales presentes en el análisis de concesión de crédito. Para
efectos de la evaluación se accedió a la información publicada en
las respectivas páginas web institucionales salvo Banecuador BP
que no proporciona un formato de análisis cuantitativo especı́fico;
por cuanto se procesaron las hojas de cálculo de la Corporación
Financiera Nacional y el Banco del Pacı́fico.
Para el proceso de concesión de las lı́neas de crédito directo
respectivos, se remiten exclusivamente a la obtención de indicadores microeconómicos convencionales en la corrida financiera tales
como VAN y TIR; sin considerar el valor económico agregado del
proyecto a ser financiado, cuya estructura de capital óptima se da
siempre que el ROIC sea superior al WACC (Charisma y Amir, 2020).
El crecimiento del sector se comporta similar a una función exponencial y no lineal como se plantea la proyección de las ventas en el FCF, que comparativamente no pueden crecer a mayor
razón que el mercado al que pertenece (Roca y Arzú, 2014),
La capitalización del interés cobrado por las instituciones financieras por las operaciones de crédito comercial crecen de
forma exponencial, por cuanto la linealidad de las proyecciones
distorciona la ganancia real (Lewin y Cachanosky, 2020).
Los supuestos del modelo de la volatilidad del mercado obtuvieron valores fidedignos con el menor grado de error en las
estimaciones. Comparativamente, se evidencia un comportamiento de las varibles forma no lineal, difiriendo con las proyecciones en las cuales las entidades financieras públicas basan su análisis.
Al considerar el riesgo especı́fico, los indicadores microeconómicos
se alejan de la linealidad del punto de equilibrio alusivo a los ingresos y los costos. Las proyecciones del FCF que se realizan son sobre
la base de la creación de valor tomando como marco de referencia, la diferencia entre return on invested capital (ROIC) y weighted
average cost of capital (WACC) para la toma de decisiones para el
financiamiento.
Referencias
Charisma, B. y Amir, E. (2020). Economic Value-Added Creation by Optimizing Capital Structure in Project Finance. International Journal
of Applied Research in Management and Economics, 3(2), 46-60.
https://doi.org/10.33422/ijarme.v3i2.446
Duchesnay, E., Lofstedt, T. y Younes, F. (2020). Statistics and Machine
Learning in Python.
Lewin, P., y Cachanosky, N. (2020). Capital and Finance: Theory and
History (1st ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429031687
Roca, F., y Arzú, J. R. (2014). Evaluación de Proyectos para emprendedores. Universidad Francisco Marroquı́n. Escuela de Negocios.
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