La estadística descriptiva como aliada en el análisis del comportamiento financiero

En este blog analizamos el estudio titulado “Análisis estadístico del comportamiento de los usuarios frente a los créditos de consumo en la banca colombiana”, basado en datos de la Superintendencia Financiera de Colombia y el Banco de la República. El objetivo es identificar patrones de comportamiento frente a los créditos de consumo, con variables como edad del cliente, ingreso mensual, monto solicitado, estado del crédito (vigente o en mora) y tiempo promedio de pago.

Se analizó una muestra de 50.000 usuarios bancarios durante el periodo 2020-2022. Se aplicaron herramientas de estadística descriptiva para identificar perfiles de riesgo, ajustar políticas de tasas de interés y orientar estrategias de cobranza.

El grupo de edad entre 30 y 45 años concentra la mayor cantidad de solicitudes, con una media de edad de 37 años y un monto promedio solicitado de $18.400.000 COP. Como se puede observar en el grafico, esto indica que la población económicamente activa es la que más demanda créditos, probablemente por estabilidad laboral y necesidades familiares.

La distribución de ingresos mostró una asimetría positiva (g1 = 1.8) y una curtosis leptocúrtica (g2 = 4.1), lo que significa que hay muchos clientes con ingresos bajos y unos pocos con ingresos muy altos. La mediana ($2.100.000 COP) es más representativa que la media. Esto indica que los bancos deben usar indicadores como la mediana para establecer políticas más realistas sobre endeudamiento.

Se observó que el grupo entre 18 y 25 años tiene un índice de mora del 32%, mientras que los mayores de 45 años solo un 11%. Esto demuestra la necesidad de mejorar la educación financiera en los jóvenes o aplicar restricciones de crédito más estrictas en este grupo.

Se encontró una correlación positiva de 0.72 entre el nivel de ingreso y el cumplimiento de los pagos. A mayor ingreso, mayor probabilidad de cumplir con las cuotas del crédito. Este análisis permite a los bancos evaluar mejor el riesgo crediticio de sus clientes.

Los meses de noviembre y diciembre presentan un incremento del 35% en las solicitudes, coincidiendo con el pago de primas y el aumento del consumo navideño. Es importante prever estos picos estacionales para ajustar las tasas, requisitos y servicios.

La estadística descriptiva permite convertir grandes volúmenes de datos en conocimiento estratégico. En este estudio, ayudó a identificar perfiles de riesgo, comportamientos por edad e ingreso, y patrones estacionales, brindando a los bancos herramientas para tomar decisiones más acertadas, segmentar mejor a sus clientes y prevenir la mora.

Superintendencia Financiera de Colombia. (2023). Informe de crédito de consumo. Banco de la República. (2022). Boletín económico trimestral. UNAD. (2024). Unidad 4: Estadística Descriptiva Aplicada. Mendoza, M., & Paredes, R. (2020). La estadística en la educación crítica. Perfiles Educativos, 18(73). https://www.scielo.org.mx/pdf/pp/v18n73/v18n73a10.pdf Banco Interamericano de Desarrollo. (2019). El valor de la estadística oficial. https://publications.iadb.org/publications/spanish/viewer/El_valor_de_la_estad%C3%ADstica_oficial_Lecciones_desde_las_transferencias_intergubernamentales.pdf