Seguimiento en Modelos de Regresión Logística
Revista de Ingeniería Industrial de la Universidad del Bío-Bío - Cristián Bravo, Sebastián Maldonado y Richard Weber

Abstract

La gran mayoría de los proyectos de minería de datos que utilizan la metodología KDD en la vida real entregan solamente soluciones estáticas que con el paso del tiempo pierden la capacidad de explicar los fenómenos para los que fueron construidos inicialmente. Presentamos un marco teórico-práctico que permite realizar un seguimiento cercano a los modelos para determinar el momento donde éstos deben ser actualizados, manteniendo un estricto control sobre la evolución de los mismos, las variables presentes en ellos y los cambios relevantes que pueden ocurrir en la población desde que fueron inicialmente diseñados. Los tests estadísticos incluyen tests clásicos como las pruebas de Kolmogorov-Smirnov o la prueba de Chi-Cuadrado para medir los cambios en las medias de las variables en los modelos, más un test novedoso diseñado en base a la distribución de los coeficientes en los modelos y la desviación estándar observada de las variables que permite medir cuándo la población ha cambiado más allá de los intervalos de confianza definidos por los parámetros iniciales. La metodología fue puesta a prueba utilizando las bases de datos reales de dos proyectos de Credit Scoring a microempresarios realizados entre los años 2007 y 2008, con muy buenos resultados.

 

Palabras clave: Regresión Logística, Seguimiento, Credit Scoring.
 

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El Centro de Finanzas agradece el significativo aporte del Banco de Crédito e Inversiones, BCI, a esta iniciativa