Modelo de regresión logística binario para identificar factores de riesgo de morosidad de una Caja Municipal de Ahorro y Crédito. Lambayeque

Abstract

El objetivo de la investigación fue el de construir un modelo de regresión logística binario para identificar los factores de riesgo de morosidad en una Caja Municipal de Ahorro y Crédito ubicada en la ciudad de Lambayeque en el periodo setiembre - diciembre del 2019. El diseño de investigación fue observacional, explicativo y retrospectivo y la muestra de estudio no probabilística estuvo constituida por 409 clientes en la Caja Municipal de estudio. El instrumento de recolección de datos contuvo las variables o factores que se consideraron de riesgo por parte de los clientes de la institución, y que se postularon como de riesgo crediticio, entendiéndose como tal al riesgo probabilístico de adoptar la condición de moroso en por lo menos de 2 cuotas consecutivas. Los factores de riesgo de morosidad fueron sexo del cliente, ocupación, número de hijos y sentencia por omisión a la asistencia familiar, cuyo modelo de Regresión Logística binario con buena bondad de ajuste de fue: p =1/(1+ e−A), donde A es: A = -7.311 + 2.310 (sentencia por omisión alimentos) + 0.813 (número de hijos) + 5.012 (Ocupación Policía) + 4.234 (ocupación Abogado) + 4.223 (ocupación Docente) + 4.462 (ocupación dependiente) + 2.652 (ocupación independiente) + 1.572 (sexo), el cual tiene una precisión del 85.8%, una especificidad del 93.4%, sensibilidad del 67.8% y probabilidad bajo la curva COR del 89.6%; los cuales indicaron que el modelo es bueno para predecir la presencia de morosidad.