Publicado en: Esprint Investigación

Fecha de Publicación: 2025-02-04

Volumen: 4

Número: 1

Año: 2025

DOI URL: https://doi.org/10.61347/ei.v4i1.98

Autores:

• Cristina Monserrateh Ibarra Gallo. https://orcid.org/0009-0006-8574-4106
• Marco Antonio Daqui Janeta. https://orcid.org/0009-0008-4274-2500

Palabras clave: Cartera vencida; gestión del riesgo; morosidad; pronóstico; series temporales

Resumen

El pronóstico de morosidad resulta fundamental para la gestión del riesgo crediticio, ya que permite identificar y anticipar áreas con alta probabilidad de incumplimiento. Al prever estos riesgos, las instituciones pueden implementar medidas preventivas y estrategias de mitigación. Esta investigación se enfoca en el pronóstico de morosidad de cartera vencida mediante el uso de series temporales, un aspecto esencial en la contabilidad financiera de las entidades bancarias. El presente estudio analiza el pronóstico de morosidad de cartera vencida en una cooperativa de ahorro y crédito de la ciudad de Riobamba. Para ello, se empleó un enfoque cuantitativo para analizar el pronóstico de morosidad de cartera vencida aplicando técnicas de series temporales. Se adoptó un diseño no experimental, centrado en la recopilación y análisis de datos históricos con un enfoque longitudinal. A través de este estudio, se examinó la evolución de la morosidad y se desarrollaron modelos predictivos para identificar patrones y tendencias en la cooperativa. Los resultados muestran que las técnicas de pronóstico basadas en series temporales, como los modelos ARIMA, son efectivas para generar predicciones precisas sobre la morosidad de cartera vencida. Además, el análisis reveló variaciones significativas con tendencia decreciente en la morosidad de la cartera de consumo, así como un incremento en la cartera de microcrédito y en la morosidad de cartera total.

Abstract

The delinquency forecast is fundamental for credit risk management, as it allows identifying and anticipating areas with a high probability of default. By anticipating these risks, institutions can implement preventive measures and mitigation strategies. This research focuses on forecasting delinquency of past-due loans using time series, an essential aspect in the financial accounting of banking institutions. This study analyzes the delinquency forecast of past-due loans in a savings and credit cooperative in the city of Riobamba. For this purpose, a quantitative approach was used to analyze the delinquency forecast of past-due loans by applying time series techniques. A non-experimental design was adopted, focused on the collection and analysis of historical data with a longitudinal approach. Through this study, the evolution of delinquency was examined, and predictive models were developed to identify patterns and trends in the cooperative. The results show that time-series based forecasting techniques, such as ARIMA models, are effective in generating accurate predictions of delinquent loan portfolio delinquency. In addition, the analysis revealed significant variations with a decreasing trend in consumer portfolio delinquency, as well as an increase in the microcredit portfolio and in total portfolio delinquency.