Modelo expertones para disminuir la morosidad de cartera en cooperativas de ahorro y crédito
Expertones model to reduce delinquency in credit unions' portfoliosContenido principal del artículo
Las Cooperativas de Ahorro y Crédito del segmento 1 en Ecuador apoyan el desarrollo económico del país. El problema son los altos índices de morosidad y la pérdida de liquidez en la cartera crediticia. El propósito de este estudio es diseñar una estrategia para reducir la morosidad y mejorar la rentabilidad. Este estudio utilizó un enfoque mixto, bajo el análisis cuantitativo desarrollando las variables de cooperativas y microcréditos a las pruebas de significación obteniendo información de la cartera de crédito vencida del periodo 2019 al 2021. Los resultados del modelo de aceptación muestran que R2 (0.5524) representa el 55% de la variabilidad de los datos es cierto. La prueba f determina la validez global de los datos, donde el p-value es igual a 0000. La estrategia bajo el modelo de expertones busca establecer zonas georeferenciales de riesgo en el Score de crediticio con la finalidad de mejorar en la toma de decisión para el ingreso del crédito.
Credit unions in segment 1 in Ecuador support the economic development of the country. The problem is the high delinquency rates and the loss of liquidity in the loan portfolio. The purpose of this study is to design a strategy to reduce delinquency and improve profitability. This study used a mixed approach, under quantitative analysis developing the variables of cooperatives and microcredit to significance tests by obtaining information from the past due loan portfolio for the period 2019 to 2021. The results of the acceptance model show that R2 (0.5524) represents 55% of the variability of the data is true. The f-test determines the overall validity of the data, where the p-value is equal to 0000. The strategy under the Experton Model seeks to establish georeferential risk zones in the credit score in order to improve the decision making process for credit entry.
Descargas
Detalles del artículo
Boletín Técnico N° 05-2022-ENEMDU (2022). Encuesta Nacional de Empleo, Desempleo y Subempleo (ENEMDU), anual 2021. https://n9.cl/0k4i6
Calderón, M., y Castro, A. (2013). Alternativa metodológica para el otorgamiento y recuperación del crédito bancario en el BANDEC. Ciencias Holguín, XIX (4), 1-10. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=181529929005
Campoverde, J., Romero, C., y Borenstein, D. (2019). Evaluación de eficiencia de cooperativas de ahorro y crédito en Ecuador: aplicación del modelo Análisis Envolvente de Datos DEA. Contaduría y Administración, 64(1), 1–19. https://doi.org/10.22201/FCA.244884 10E.2018.1449
Chavarín, R. (2015). Morosidad en el pago de créditos y rentabilidad de la banca comercial en México. Revista Mexicana de Economía y Finanzas. Nueva Época / Mexican Journal of Economics and Finance, 10(1), 71-83. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=423739513004
Greicy, S., Periche, D.E., Ramos, F., Andy, W., Chamolí, F. (2020). La morosidad ante un confinamiento del Covid-19 en la Caja Rural de Ahorro y Crédito Raíz, Perú: Investigacion Valdizana, 14 (4), 206-212. https://doi.org/10.33554/riv.14.4.801
Gualpa, A., Urbina, M. (2021). Determinantes del Desempeño Financiero de Las Cooperativas de Ahorro Y Crédito del Ecuador. Revista Economía y Política, 34 (2),113-133.https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=571167877010
Hernández, R., Fernández, C., y Baptista, P. (2014). Metodología de la Investigación. Editorial McGraw-Hill
Hoz, B., Ferrer, M., Hoz, A. (2018). Indicadores de rentabilidad: herramientas para la toma decisiones financieras en hoteles de categoría media ubicados en Maracaibo. Revista de Ciencias Sociales, 14 (1), 88-109. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=28011673008
Jimbo, C., Erazo, J., y Narváez, C. (2019). Análisis de eficiencia de la cartera de
crédito en la Cooperativa de Ahorro y Crédito Jardín Azuayo, mediante el
modelo análisis envolvente de datos. 593 Digital Publisher CEIT, 4(3–1), 97–113.
https://doi.org/10.33386/593dp.2019.3-1.122
Kosko, B. (1995). Pensamiento borroso: la nueva ciencia de la lógica borrosa. Barcelona, España: Editorial Crítica.
López, M., y Fuentes, L. (2008). Cartera de microcréditos del Sistema Bancario en Venezuela (2002-2005). Visión Gerencial, (2), 355-372. Recuperado de http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=465545879012
Luna-Altamirano, K., Andrade-Cordero, C., Luna-Idrovo, S., Sarmiento-Segovia, W. (2020). Plan de mejora para la reactivación económica en momentos de iliquidez para las MiPymes de Cuenca-Ecuador: Revista Científica Dominio de las Ciencias, 6 (2), 101-120. http://dx.doi.org/10.23857/dc.v6i3.1208
Odar, R. (2020). Estrategias financieras para reducir el índice de morosidad de mi Banco agencia Olmos. [Tesis para optar el título profesional de Contador Público]. Universidad Señor de Sipan. Pimentel-Perú.
Ordoñez, P. J., Hernández, C. A., y Mendieta, A. P. (2021). Índice de morosidad en la banca ecuatoriana durante la pandemia del COVID-19. Centro Sur, 4 (3). https://www.centrosureditorial.com/index.php/revista/article/view/193
Ortega, P. J., Borja, B. F., Aguilar, R. I., y Montalván, B. R. (2018). Evolución de las cooperativas de ahorro y crédito en ecuador, 2000-2015. Semestre Económico, 20(45), 187-216. https://doi.org/10.22395/seec.v20n45a7
Quito, G., Luna K., Sarmiento, W, y Erazo, J. (2019). Matriz de efectos olvidados en la reducción de la morosidad en créditos otorgados por entidades financieras. Ciencia Digital, 3(2), 399-416. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v9i2.412
Rodríguez, D., Becerra, J., y Cardona, D. (2017). Modelos y metodologías de credit score para personas naturales: una revisión literaria. Revista CEA, 3(5), 13–28.
https://doi.org/10.22430/24223182.645
Uguani, J. (2016). Nonperforming loans portfolio and its effect on Bank profitability in Nigeria. Indepent Journal of Management & Production, 7(2), 303-319. https://doi: 10.14807/ijmp.v7i2.406