Los resultados de un estudio de la Superintendencia de Bancos analiza los factores que inciden en el comportamiento de un deudor, como punto nodal para minimizar el riesgo de crédito.
El género es una variable importante a la hora del análisis para identificar el riesgo créditicio, aunque no la única ni la más importante, pero el estudio «Predicción de Default en RD: un enfoque de Machine Learning para la evaluación de riesgo crediticio», muestra en sus resultados que los hombres son más propensos a caer en incumplimiento en comparación con las mujeres.
Publicada recientemente, la investigación de la autoría de Marcos Garcia, del Departamento de Estudios Económicos, plantea que la inclusión del género como variable en un modelo de riesgo de crédito puede generar discusiones sobre equidad y sesgo.
Dice que es fundamental que las instituciones financieras y los responsables de la toma de decisiones tengan en cuenta las implicaciones éticas y legales al utilizar variables como el género en sus modelos y que tomen medidas para garantizar la equidad y la no discriminación en sus prácticas crediticias.
Sostiene que la identificación de los factores que inciden en el comportamiento de un deudor es crucial para minimizar el riesgo de crédito de un acreedor, pues este necesita poder determinar si un potencial deudor podrá honrar su compromiso de deuda y no incurrir en default.
Apunta que una variable que pude aumentar la probabilidad de incumplimiento financiero es el aumento en la utilización de las tarjetas de crédito. Asimismo, los resultados del estudio señalan que la ocurrencia de atrasos en el pasado sugiere una mayores riesgos del crédito.
«El nivel de utilización de tarjetas de crédito es un indicador crítico en la evaluación del riesgo crediticio, y su impacto es coherente con lo reportado en la literatura especializada en el campo», apunta el informe de hallazgos.
