Análisis de métodos de pérdidas crediticias esperadas bajo la NIIF 9 de una Empresa de Comercialización de Equipos de Protección Personal (EPPS)

Abstract

El propósito de esta investigación aborda la problemática de la precisión de las pérdidas crediticias esperadas en la empresa VSA S.A.C., proponiendo la optimización del modelo bajo los parámetros de la NIIF 9. La metodología utilizada comprende una revisión bibliográfica exhaustiva y la realización de entrevistas a expertos, cuyos resultados son analizados y discutidos en este estudio. El trabajo explora dos alternativas para el análisis de pérdidas crediticias esperadas. La primera consiste en un enfoque simplificado segmentado por tipo de cliente y validando datos históricos para comprender patrones para una mejor toma de decisiones y una mayor comprensión del comportamiento de los incobrables. Segundo, se plantea un método basado en factores macroeconómicos para proyectar pérdidas crediticias esperadas, con la intención de evaluar tendencias relevantes que influyen en la capacidad de pago de los clientes. Se concluye que el método de pérdidas crediticias esperadas utilizando tasas históricas segmentadas por tipo de cliente proporciona una evaluación más detallada del riesgo crediticio.

The purpose of this research addresses the problem of the accuracy of expected credit losses in the company VSA S.A.C., proposing the optimization of the model under the parameters of IFRS 9. The methodology used includes an exhaustive bibliographic review and interviews with experts., whose results are analyzed and discussed in this study. The work explores two alternatives for the analysis of expected credit losses. The first consists of a simplified approach segmented by customer type and validating historical data to understand patterns for better decision making and a greater understanding of bad debt behavior. Second, a method based on macroeconomic factors is proposed to project expected credit losses, with the intention of evaluating relevant trends that influence the payment capacity of clients. It is concluded that the expected credit loss method using historical rates segmented by type of client provides a more detailed evaluation of credit risk.