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¿Cómo se relaciona la Contaduría Pública con la Probabilidad?

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¿Cómo se relaciona la Contaduría Pública con la Probabilidad?

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La probabilidad se utiliza para medir la posibilidad de que ocurran eventos futuros, como fraudes, errores contables o fluctuaciones en los mercados financieros. El análisis de riesgo contable y financiero se basa en la estimación de probabilidades y la evaluación de su impacto en los estados financieros.

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La variable dependiente número de días de mora, es una variable cuantitativa discreta, que solo puede tomar valores enteros y positivos, y además cada dato indica el número de veces (días) que el suceso “mora” ha sido repetido en cada cliente, lo que define dicha variable como una variable de recuento. Las variables independientes métricas son: antigüedad laboral, edad, antigüedad como socio, transformaciones a las variables métricas.

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Por ejemplo, al desarrollar proyecciones de ingresos, gastos y flujos de efectivo futuros, pueden utilizar modelos que incorporen probabilidades para reflejar la incertidumbre y la variabilidad en los resultados financieros. En resumen, la probabilidad se aplica en la contaduría pública para el análisis de riesgos, auditoría, pronósticos financieros, evaluación de inversiones y gestión de riesgos financieros.
Ayuda a los contadores públicos a tomar decisiones informadas y a evaluar la incertidumbre asociada a los aspectos financieros y contables de una organización.

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Los datos fueron obtenidos de las fichas o registros correspondientes a la solicitud de crédito, del sistema de análisis crediticio y del sistema INFOCOOP. Los datos faltantes fueron imputados mediante la corroboración de datos administrativos contenidos en el historial del cliente en la entidad.

Se utilizan 17 variables independientes, incluyendo sexo, edad, ocupación, tipo de residencia, patrimonio, estado civil, cantidad de ocupaciones laborales, monto del crédito, número de cuotas del crédito, tasa de interés del crédito, ahorro y lugar de residencia. La variable dependiente es la mora máxima del crédito solicitado medida en días.
Se utilizó el programa R 2.10.0 para el análisis estadístico y se ajustó MRP de primer orden y segundo orden con vínculo logarítmico. También se aplicó el análisis bidimensional y la prueba Chi-cuadrado de Pearson para las variables categóricas.

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1. Las entidades finacieras deben tomar medidas preventivas y las cuales les ayude a un agil analisis para saber si esta persona es viable o no, para esto utilizan los metodos estadisticos con diferentes distribuiciones de acuerdo a lo que quieren llegar.

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2. Estás entidades financieras tienen un apoyo de técnicas para la ayuda de la toma de decisiones, permitiéndole evaluar la solvencia del cliente que esta necesitando el crédito.

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3. Toda entidad financiera tiene que analizar, investigar a fondo de sus clientes ya que al prestar el servicio de créditos están expuestas a riegos altos de pérdidas o atrasos en los pagos de los clientes, lo cual afecta a estas entidades financieras.

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De acuerdo con el articúlo, se utilizo la dristibucion possion recresiva ya que, cuando un usuario solicita un crédito, la entidad financiera toma la decisión de la concesión del mismo. Para tomar esta decisión es preciso contar con el apoyo de técnicas que permitan evaluar la solvencia del deudor sustentando la opinión del analista de crédito, para las cuales el análisis contable y las técnicas estadísticas desempeñan un papel relevante.

Uno de los modelos comúnmente aplicado es el “credit scoring” que se utiliza para evaluar el riesgo de crédito, clasifica a los deudores y solicitantes de financiamiento en función a su riesgo de incumplimiento, respaldando la toma de decisiones del analista de créditos. Si bien, esta metodología se encuentra ampliamente difundida para el modelado de un scoring crediticio, se propone la predicción mediante los modelos para datos de recuento, de manera a buscar modelos estadísticos que puedan adecuarse y ser aplicados en las entidades cooperativas de nuestro medio

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1. ESTIMACIÓN DE LA CONCESIÓN DE CRÉDITOS COOPERATIVO BASADO EN EL MODELO DE REGRESIÓN DE POISSON. (2012). Reportes científicos de la FACEN. Recuperado 23 de mayo de 2023, de http://scielo.iics.una.py/scielo.php?pid=S2222-145X2012000100004&script=sci_arttext

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Paula Valentina Cruz: Administración de empresas - tercer semestre
Karen Angélica Zambrano: Contaduría Pública - tercer semestre
Laura Valentina Velázquez: Contaduría Pública - tercer semestre
Daniela Alejandra Rodríguez: Contaduría Pública - tercer semestre

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El texto aborda la metodología utilizada para estimar la concesión de créditos cooperativos basados en el modelo de regresión de Poisson. La unidad de datos utilizada son los clientes de la Cooperativa 26 de Abril Ltda. que han solicitado uno o más créditos en la cooperativa entre enero de 2007 y diciembre de 2009. Se establecen criterios de inclusión y exclusión para seleccionar una muestra de 454 créditos de clientes.

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Las variables independientes categóricas son: sexo, edad, ocupación, tipo de residencia, personas a cargo, patrimonio, estado civil, cantidad de ocupaciones laborales, monto del crédito, número tipo dependiente (85,1%), que posee ahorro en la tipo de residencia, la cantidad de trabajos y la tasa de interés, y entre el ahorro en la cooperativa

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4. Los resultados indican que existen otros factores relacionados con la capacidad de pago además de los considerados en el sistema RATIO 2.1, que se basa en el modelo de las cinco "C" y solo tiene en cuenta la capacidad financiera del cliente. Se rechaza la hipótesis de investigación planteada debido a que el ajuste del modelo no permite una aplicación práctica, considerando que las variables empleadas son insuficientes para aceptar la hipótesis.

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Se observa los niveles de factores con respecto a la mora máxima, encontrándose entre paréntesis la estimación exponenciada. Son factores negativos para la morosidad: ahorro inferior a 500.000 guaraníes, cuotas de 7 a 24, departamento interior y exterior, estado civil soltero, dependiente, patrimonio negativo, 1 a 2 personas a cargo y sexo masculino.

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Los días de mora máxima están ordenados, por esta razón, a medida de que aumentan los días de mora, disminuye la calidad de la predicción. Se ajusta al modelo de Poisson con interacción de segundo orden, la mayoría de las interacciones aparecieron como significativas. Se considera el número de parámetros muy elevado, se debe destacar que el tamaño de la muestra es de 449, por lo que es de esperar una cantidad de casos reducida por cada estimación, no cumpliendo la relación minina 1 a 5.

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5. Se recomienda construir modelos con interacciones de orden superior que permitan identificar el modelo adecuado, examinando simultáneamente los efectos de cada una de las variables, así como las interacciones entre las variables de un mismo nivel y de niveles diferentes. También se sugiere tomar otros créditos sucesivos además del primer crédito para ampliar el tamaño de la muestra y establecer un sistema de almacenamiento de datos informatizado para mejorar la calidad de los registros. En conclusión, el estudio proporciona información valiosa para mejorar la concesión de créditos cooperativos y sugiere la necesidad de considerar una amplia gama de factores para predecir la capacidad de pago de los clientes.