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Cada entidad bancaria tiene sus propios parámetros de evaluación de clientes y aplica sus propios métodos para hacerlo. Esto forma parte de su política de administración de riesgos. El análisis del comportamiento de la cuenta corriente de cada cliente es de suma importancia en este caso, ya que describe la conducta del cliente en relación a sus deudas y ayuda a evaluar los riesgos que el banco asume. A su vez, este análisis permite la descripción de la evolución de los riesgos mediante el hallazgo de un patrón de conducta de cada cliente. Una vez descripta esta evolución, la entidad podrá definir su política crediticia de corto plazo en cuenta corriente, pudiendo hacer un seguimiento de las cuentas que entran en zonas que el banco evaluaría como indeseables.
En el presente trabajo se desarrolla, mediante un modelo simple con datos generados en forma aleatoria, una aplicación referida a estos métodos de evaluación. Se presenta, fundamentalmente, el método de Fuzzy Clustering, utilizando los programas SPSS® y R para desarrollar los cálculos. Además, se hace un análisis discriminante canónico para la asignación de nuevos individuos a los grupos definidos y la reasignación en caso de cambio de las características.
