Diseño e implementación de un modelo de cuantificación de riesgo de crédito de una entidad bancaria

Abstract

[ES] El presente trabajo tendrá como objeto el diseño e implementación de un modelo de cuantificación de riesgo de crédito de una entidad bancaria. Para ello se hará uso de una extensa base de datos de Kaggle y la herramienta de programación Python, que, mediante el uso de la serie de datos y variables, se elaborará un código que generará un modelo entrenado capaz de decidir la concesión o no del crédito mediante una técnica denominada regresión logística. También se realizará un ¿Dashboard¿ el cual permitirá introducir manualmente las variables que se deseen de forma que se podrá interactuar con el modelo para que éste indique el resultado. El enfoque principal será analizar las distintas variables que intervienen en estos créditos, y el peso que tienen, mejorando así la comprensión de cómo los bancos conceden los créditos. Se realizará para ello una revisión del estado del arte, así como de numerosos conceptos clave que serán de ayuda para complementar el proyecto. Además, analizar el riesgo de crédito, es un elemento clave para tomar decisiones para cualquier entidad financiera, una gestión inadecuada del mismo puede derivar en problemas de estabilidad económica.

[EN] The present work aims to design and implement a credit risk quantification model for a banking institution. To achieve this, an extensive Kaggle database and the Python programming tool are used. By using the data series and variables, a code is developed, and it generates a trained model capable of deciding whether to grant credit or not through a technique called logistic regression. A "Dashboard" is also created, which allows manually entering the desired variables, enabling interaction with the model to provide the outcome. The focus is to analyse the different variables involved in these credits and their respective weights, thereby improving the understanding of how banks grant credits. A review of the state of the art is conducted, as well as numerous key concepts that help complement the project. Furthermore, analysing credit risk is a crucial element in making decisions for any financial institution, as inadequate management can lead to economic stability issues.

[CA] El present treball té com a objecte el disseny i implementació d'un model de quantificació de risc de crèdit d'una entitat bancària. Per a això s'utilitza una extensa base de dades de Kaggle i l'eina de programació Python, que, mitjançant l'ús de la sèrie de dades i variables, es desenvolupa un codi que genera un model entrenat capaç de decidir la concessió o no del crèdit mitjançant una tècnica anomenada regressió logística. També es crea un "Dashboard" que permet introduir manualment les variables desitjades de manera que es pugui interactuar amb el model perquè aquest indiqui el resultat. L'enfocament principal és analitzar les diferents variables que intervenen en aquests crèdits i el pes que tenen, millorant així la comprensió de com els bancs concedeixen els crèdits. Es realitza, per a això, una revisió de l'estat de l'art, així com de nombrosos conceptes clau que són d'ajuda per complementar el projecte. A més, analitzar el risc de crèdit és un element clau per prendre decisions per a qualsevol entitat financera, una gestió inadequada del mateix pot derivar en problemes d'estabilitat econòmica.