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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
CARRERA INGENIERÍA ESTADÍSTICA
Evaluación del proceso recuperación de cartera de la Dirección Co-
mercial Zona Urbana de la Empresa Eléctrica Quito, mediante méto-
dos multivariantes, periodo 2018
Proyecto de Investigación previo a la obtención del Título de
Ingeniera Estadística
AUTORAS: Evelin Beatriz Morales Guamán
Johanna Elizabeth Morales Guamán
TUTOR: Ing. José Alejandro Cajas Cadena
Quito, 2019
ii
DERECHOS DE AUTOR
Nosotras, Evelin Beatriz Morales Guamán y Johanna Elizabeth Morales Guamán en calidad de
autoras y titulares de los derechos morales y patrimoniales del trabajo de titulación Evaluación
del Proceso Recuperación de Cartera de la Dirección Comercial Zona Urbana de la Empresa
Eléctrica Quito, mediante métodos multivariantes, periodo 2018, modalidad Proyecto de In-
vestigación previo a la obtención del Título de Ingeniera Estadística, de conformidad con el
Art. 114 del CÓDIGO ORGÁNICO DE LA ECONOMÍA SOCIAL DE LOS CONOCIMIEN-
TOS, CREATIVIDAD E INNOVACIÓN, concedemos a favor de la Universidad Central del
Ecuador una licencia gratuita, intransferible y no exclusiva para el uso no comercial de la obra,
con fines estrictamente académicos. Conservamos a nuestro favor todos los derechos de autor
sobre la obra, establecidos en la normativa citada.
Así mismo, autorizamos a la Universidad Central del Ecuador para que realice la digitalización
y publicación de este trabajo de titulación en el repositorio virtual, de conformidad a lo dis-
puesto en el Art. 114 de la Ley Orgánica de Educación Superior.
Las autoras declaran que la obra objeto de la presente autorización es original en su forma de
expresión y no infringe el derecho de autor de terceros, asumiendo la responsabilidad por cual-
quier reclamación que pudiera presentarse por esta causa y liberando a la Universidad de toda
responsabilidad.
Evelin Beatriz Morales Guamán
172533843-6
Johanna Elizabeth Morales Guamán
172533846-9
iii
OFICIO DE CULMINACIÓN DEL PROYECTO
iv
CALIFICACIÓN LECTOR EVALUADOR 1
v
vi
CALIFICACIÓN LECTOR EVALUADOR 2
vii
CALIFICACIÓN LECTOR EVALUADOR 3
viii
DEDICATORIA
Este proyecto de investigación está dedicado a Dios quien nos ha dado la fuerza para
superar cada obstáculo, a mis padres Alfredo y Juana que con su amor y ejemplo nos
han enseñado a ser perseverantes y disciplinadas para cumplir nuestros sueños, mos-
trándonos la importancia de ser integras en todos los aspectos de la vida, a nuestros
hermanos Tatiana y Oscar quienes han sido fuente de inspiración para ser mejores cada
día y a nuestra familia por su apoyo incondicional.
Evelin y Johanna Morales
ix
AGRADECIMIENTO
A Dios por la vida y por permitirnos conocer a personas maravillosas en el momento
perfecto.
A nuestros padres Alfredo y Juana, por apoyarnos y guiarnos en cada decisión tomada
a lo largo de la vida, por el esfuerzo constante que realizan para darnos mejores opor-
tunidades, por siempre confiar en nosotras e inculcarnos valores y principios que nos
servirán para toda la vida. Por su infinito amor, gracias.
A mis hermanos Tatiana y Oscar por estar presentes en cada paso, compartiendo con
nosotras momentos grandiosos y superando juntos cada obstáculo.
A mi abuelo, tíos y primos que han confiado en nosotras y nos han motivado a ser mejores
cada día.
A nuestros amigos por todas las experiencias inolvidables y por siempre permanecer en
los buenos y malos momentos.
A Teddy Valdivieso quién ha sido pilar fundamental de aprendizaje en todo este proceso,
brindándonos su apoyo incondicional e impulsándonos a siempre confiar en nosotras y
dar nuestro mejor esfuerzo, convirtiéndose por su calidad de ser humano en un gran
amigo.
A todos aquellos que intervinieron en el proceso investigativo, con sus aportes y buena
predisposición para cooperar.
A nuestro tutor Ing. José Cajas, quién con su conocimiento y experiencia nos ha guiado
en el desarrollo del proyecto y nos ha preparado para ser excelentes profesionales.
Evelin y Johanna Morales
x
AGRADECIMIENTO
A mi hermana y mejor amiga Johanna, por juntas superar nuestros temores, por siempre
estar presente en la mayor parte de mi vida motivándome, aconsejándome y siempre con
una actitud alegre ante el mundo y una personalidad intachable, gracias porque sin darte
cuenta me has enseñado grandes lecciones y porque sé que siempre contaré contigo.
Evelin Morales
A Evelin quien además de ser mi hermana es mi gran amiga y con quien tuve la suerte
de realizar este trabajo de investigación gracias por todos los momentos buenos y malos
compartidos a lo largo de la vida, por enseñarme que todo se puede lograr con disciplina
y perseverancia, por el esfuerzo puesto en todo este proceso y por ser un pilar fundamen-
tal en mi vida. Gracias por compartir un triunfo más de los muchos que nos esperan.
Gracias por existir.
Johanna Morales
xi
ÍNDICE DE CONTENIDOS
DERECHOS DE AUTOR ................................................................................................................................... ii
OFICIO DE CULMINACIÓN DEL PROYECTO................................................................................... iii
CALIFICACIÓN LECTOR EVALUADOR 1 .......................................................................................... iv
CALIFICACIÓN LECTOR EVALUADOR 2 .......................................................................................... vi
CALIFICACIÓN LECTOR EVALUADOR 3 ......................................................................................... vii
DEDICATORIA ..................................................................................................................................................viii
AGRADECIMIENTO ......................................................................................................................................... ix
ÍNDICE DE CONTENIDOS............................................................................................................................. xi
LISTA DE TABLAS .......................................................................................................................................... xiii
LISTA DE GRÁFICOS .................................................................................................................................... xiv
LISTA DE MAPAS ............................................................................................................................................. xv
LISTA DE ANEXOS ......................................................................................................................................... xvi
RESUMEN ............................................................................................................................................................xvii
ABSTRACT ....................................................................................................................................................... xviii
INTRODUCCIÓN.................................................................................................................................................. 1
CAPITULO I .......................................................................................................................................................... 2
1. PLAN DEL PROYECTO .............................................................................................................................. 2
1.1 Justificación ........................................................................................................... 2
1.2 Preguntas ............................................................................................................... 3
1.3 Objetivos ............................................................................................................... 3
1.4 Viabilidad del estudio ............................................................................................ 4
1.4.1 Alcance ............................................................................................................ 4
1.4.2 Disponibilidad de tiempo y recursos................................................................. 4
1.5 Metodología de la Investigación ............................................................................ 4
1.5.1 Nivel de la investigación .................................................................................. 5
1.5.2 Métodos de la investigación ............................................................................. 6
1.6 Marco Teórico ....................................................................................................... 9
1.6.1 Marco Conceptual ............................................................................................ 9
1.6.2 Marco Referencial .......................................................................................... 15
1.6.3 Marco Normativo ........................................................................................... 24
CAPITULO II ...................................................................................................................................................... 30
2. ANÁLISIS Y EVALUACIÓN DE LA RECUPERACIÓN DE CARTERA .......................... 30
2.1 Descripción de la cartera vencida previa gestión de Recuperación ...................... 30
2.1.1 Distribución de los clientes morosos .............................................................. 30
2.1.2 Distribución del valor vencido ....................................................................... 32
2.1.3 Distribución de los clientes por quintiles de morosidad .................................. 35
xii
2.1.4 Aplicación del Análisis de Correspondencia Simple ....................................... 37
2.2 Descripción del comportamiento de los índices intervinientes en el proceso de Recuperación de Cartera .................................................................................................. 39
2.2.1 Índice de Recaudación ................................................................................... 40
2.2.2 Cartera Vencida ............................................................................................. 44
2.3 Descripción de la Recuperación de cartera vencida .............................................. 46
CAPITULO III .................................................................................................................................................... 48
3. MODELO DE EVALUACIÓN DE RIESGO DE RECUPERACIÓN DE CARTERA ..... 48
3.1 Aplicación del Análisis Discriminante ................................................................. 50
3.1.1 Generación de base de datos ............................................................................... 50
3.1.2 Análisis de datos ................................................................................................. 52
3.1.3 Operacionalización de variables .......................................................................... 52
3.2 Actividades Propuestas ........................................................................................ 53
3.2.1 Selección de variables ......................................................................................... 55
3.2.2 Extracción de las funciones discriminantes ......................................................... 57
3.2.3 Correlación canónica y auto valores asociados a la función discriminante ........... 57
3.2.4 Contraste de hipótesis ......................................................................................... 58
3.2.5 Clasificación de los individuos ............................................................................ 58
3.2.6 Predicción ........................................................................................................... 60
CAPITULO IV .................................................................................................................................................... 62
4. PROPUESTA DE UN PROTOTIPO DE GEORREFERENCIACIÓN DE LOS CLIENTES MOROSOS EN FUNCIÓN DEL RIESGO DE CARTERA VENCIDA .................................. 62
4.1 Antecedentes ............................................................................................................. 62
4.2 Planteamiento del problema ....................................................................................... 63
4.3 Justificación .............................................................................................................. 64
4.4 Objetivos ................................................................................................................... 65
4.5 Desarrollo .................................................................................................................. 66
4.5.1 Descripción del proceso de recuperación de cartera............................................. 66
4.5.2 Representación de la distribución geográfica de los clientes morosos en función del riesgo de cartera vencida ............................................................................................. 69
CAPÍTULO V ...................................................................................................................................................... 80
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES .................................................................................. 81
5.1 CONCLUSIONES..................................................................................................... 81
5.2 RECOMENDACIONES ............................................................................................ 83
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................................................... 85
ANEXOS ................................................................................................................................................................. 87
xiii
LISTA DE TABLAS
Tabla 1: Descripción del valor vencido por facturas vencidas ............................................. 31
Tabla 2: Distribución de clientes morosos por descripción de la tarifa ................................ 32
Tabla 3: Descripción del valor vencido por agencias .......................................................... 33
Tabla 4: Descripción del valor vencido por tarifa ............................................................... 35
Tabla 5: Quintiles de valor vencido .................................................................................... 35
Tabla 6: Porcentaje de clientes según quintiles de morosidad por agencias ......................... 36
Tabla 7: Montos de valor vencido según quintiles de morosidad por agencias .................... 36
Tabla 8: Porcentaje de clientes y montos de valor vencido según los quintiles de morosidad
por tarifa unificada .............................................................................................................. 37
Tabla 9: Análisis de correspondencia simple entre las variables Valor Vencido y Meses
Vencidos ............................................................................................................................. 37
Tabla 10: Test de Independencia ........................................................................................ 38
Tabla 11: Descripción del grupo de adiestramiento ............................................................ 51
Tabla 12: Descripción del grupo experimental .................................................................... 51
Tabla 13: Operacionalización de la variable dependiente .................................................... 53
Tabla 14: Operacionalización de las variables independientes ............................................ 53
Tabla 15: Caso de análisis .................................................................................................. 54
Tabla 16: Descripción del grupo de adiestramiento por riesgo ............................................ 54
Tabla 17: Variables entradas/eliminadas............................................................................. 55
Tabla 18: Criterio de eliminación de variables (F de salida)................................................ 56
Tabla 19: Variables no incluidas en el análisis/F de entrada ............................................... 56
Tabla 20: Descripción de la función discriminante ............................................................. 57
Tabla 21: Lambda de Wilks para la función discriminante.................................................. 58
Tabla 22: Coeficientes de función discriminante ................................................................ 58
Tabla 23: Pertenencia a grupos pronosticada ...................................................................... 59
Tabla 24: Probabilidades previas para grupos ..................................................................... 60
Tabla 25: Descripción del grupo pronosticado ................................................................... 61
Tabla 26: Actividades del proceso Recuperación de Cartera ............................................... 67
xiv
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1: Distribución de clientes morosos por agencia .................................................... 30
Gráfico 2: Distribución de clientes morosos por tipo de tarifa ............................................ 31
Gráfico 3: Distribución del valor vencido por agencia ........................................................ 33
Gráfico 4: Análisis de Correspondencia.............................................................................. 38
Gráfico 5: Gráfico X: Índice de Recaudación Venta de Energía % ...................................... 40
Gráfico 6: Gráfico R: Índice Recaudación por Venta de Energía ........................................ 41
Gráfico 7: Índice de Recaudación 2017-2018 ..................................................................... 42
Gráfico 8: Evolución Histórica del Índice de Recaudación ................................................. 43
Gráfico 9: Correlograma del Índice de Recaudación ........................................................... 43
Gráfico 10: Evolución Histórica Cartera Vencida ............................................................... 44
Gráfico 11: Correlograma Cartera Vencida ........................................................................ 45
Gráfico 12: Serie de tiempo diferenciada ............................................................................ 46
Gráfico 13: Promedio de pagos .......................................................................................... 47
Gráfico 14: Proceso de Comercialización-Subprocesos ...................................................... 67
Gráfico 15: Capas definidas en el QGIS ............................................................................. 75
xv
LISTA DE MAPAS
Mapa 1: Distribución geográfica de los clientes morosos en función del riesgo de cartera
vencida antes de gestionar la recuperación de valores .......................................................... 70
Mapa 2: Distribución geográfica de los clientes morosos por tipo de riesgo ........................ 71
Mapa 3: Distribución geográfica actual de los clientes morosos en función del riesgo de
cartera vencida .................................................................................................................... 72
Mapa 4: Distribución geográfica actual de los clientes morosos por tipo de riesgo ............. 73
Mapa 5: Mapa de Pichincha a nivel de parroquias suburbanas, rurales y urbanas ................ 76
Mapa 6: Georreferenciación de la distribución de los clientes morosos en función del riesgo
........................................................................................................................................... 76
Mapa 7: Criterio de concentración ...................................................................................... 78
Mapa 8: Criterio de proximidades asociación-cliente.......................................................... 79
xvi
LISTA DE ANEXOS
Anexo 1: Recuperación diaria de cartera vencida DCZU ..................................................... 88
Anexo 2: Estadísticas de los niveles de riesgo del grupo recuperable después de gestionar la
recuperación de valores ....................................................................................................... 90
Anexo 3: Georreferenciación de la distribución de los clientes morosos de bajo riesgo ....... 91
Anexo 4: Georreferenciación de la distribución de los clientes morosos de mediano riesgo . 92
Anexo 5: Georreferenciación de la distribución de los clientes morosos de alto riesgo ........ 93
xvii
TÍTULO: Evaluación del Proceso Recuperación de Cartera de la Dirección Comercial Zona
Urbana de la Empresa Eléctrica Quito, mediante métodos multivariantes, periodo 2018.
Autoras: Morales Guamán Evelin Beatriz
Morales Guamán Johanna Elizabeth
Tutor: Ing. José Alejandro Cajas Cadena
RESUMEN
La investigación contempla la evaluación del proceso Recuperación de Cartera de la Dirección
Comercial Zona Urbana, que mediante la sección de cortes y reconexiones gestiona la recu-
peración de valores, esto se realizó a través de la descripción de la cartera vencida con el uso
del análisis univariante, bivariante y multivariante, control estadístico de procesos y análisis de
series de tiempo, que nos permitió comprender el estado de la cartera, por lo que se determinó
la necesidad de generar un modelo de riesgo, con el uso del Análisis Discriminante, clasifi-
cando a los clientes morosos en recuperables e irrecuperables, permitiendo a partir de ello es-
tablecer niveles de riesgo sobre el grupo de los clientes recuperables. Por último se diseñó una
interfaz gráfica, mediante la utilización del QGIS, en el cuál se asocia un concepto de proba-
bilidades (riesgo) a un punto de coordenada geográfica (georreferenciación), proporcionando
una herramienta potente y amigable para el usuario final, puesto que permitirá la optimización
de recursos, la reorganización, reestructuración y coordinación del trabajo de campo conjun-
tamente con las asociaciones, además de planificar los servicios a ser atacados con eficiencia
económica, generar políticas para la gestión y establecer estrategias de cobro en función del
riesgo.
PALABRAS CLAVES: CARTERA VENCIDA/ RECUPERACIÓN DE CARTERA/ MO-
ROSIDAD/ CLIENTE MOROSO/ RIESGO
xviii
ABSTRACT
TITLE: Evaluation of the Portfolio Recovery process of the Commercial Direction Urban
Zone of the Electrical Company of Quito, through multivariate methods, period 2018.
Authors: Morales Guamán Evelin Beatriz
Morales Guamán Johanna Elizabeth
Tutor: Ing. José Alejandro Cajas Cadena
ABSTRACT
The investigation contemplates the evaluation of the Portfolio Recovery process of the Com-
mercial Direction Urban Zone which through the section of cuts and reconnections manages
the recovery of values. This was carried out through the description of the past due portfolio
with the use of the univariate, bivariate and multivariate analysis, statistical control of the pro-
cesses and the time series analysis, that allowed us to comprehend the state of the portfolio,
which is why the need to generate a risk model was determined, with the use of the Discrimi-
nant Analysis, classifying the non-paying clients in recoverable and unrecoverable, allowing
to establish risk levels about the group of recoverable clients. Lastly, a graphic interface was
designed, through the use of the QGIS software, in which a probability concept (risk) is asso-
ciated to a geographical coordinate (georeferencing), providing a strong and friendly tool for
the final user, since it will allow the optimization of resources, the reorganization, restructuring
and coordination of field work together with the associations, besides planning the services to
be attacked with economic efficiency, generate management policies and establish collection
strategies according to the risk.
KEY WORDS: PAST DUE PORTFOLIO/ PORTFOLIO RECOVERY/ PAYMENT DE-
FAULT / NON-PAYING CUSTOMERS/ RISK
1
INTRODUCCIÓN
El sector eléctrico, considerado como uno de los sectores estratégicos del país, en los últi-
mos años ha sufrido cambios sustanciales, es por ello que la Empresa Eléctrica Quito, provee-
dora del servicio público de energía eléctrica, es regulada por diferentes instituciones de niveles
superiores (Ministerio Coordinador de Sectores Estratégicos, Ministerio de Electricidad y
Energía Renovable y la Agencia de Regulación y Control de Electricidad).
A partir de esto, la Dirección Comercial Zona Urbana, en concordancia con la visión estra-
tégica institucional y considerando que de manera específica las competencias y atribuciones
de la unidad funcional sección de cortes y reconexiones, convergen hacia el cumplimiento del
incremento de la eficiencia operacional de la Empresa Eléctrica Quito, misma que se ve en la
necesidad de implantar planes y mecanismo para asegurar altos niveles de recaudación, en
donde el sub proceso Recuperación de Cartera juega un papel fundamental. Cabe mencionar
que la implementación del nuevo Sistema SAP Business Objects ha generado diversos cambios
en el proceso de Recuperación de Cartera, provocando en primera instancia la acumulación de
clientes morosos y consecuentemente el incremento de la cartera vencida, producto de la de-
tención del proceso.
El proyecto se basa en la evaluación del proceso de Recuperación de Cartera, a partir de los
cambios antes mencionados, de manera que permita determinar cuál es la situación del mismo
y proponer nuevos mecanismos y criterios de evaluación, para una toma de decisiones acertada,
y de esta manera garantizar la mejora continua del proceso. Además, se propone la implemen-
tación de un proceso de georreferenciación, que garantizará la optimización de recursos, ya que
permitirá resolver problemas complejos de planificación y gestión.
2
CAPITULO I
1. PLAN DEL PROYECTO
1.1 Justificación
Uno de los aspectos que más preocupa a las entidades es la administración de la cartera,
especialmente cuando los clientes incurren en el incumplimiento de sus obligaciones, lo que
por regla general ocasiona costos adicionales para la recuperación de los valores adeudados.
La gestión de la cartera de servicio es considerada el pilar del éxito o del fracaso de las
organizaciones, por tanto es necesario realizar una investigación exhaustiva que refleje la
calidad del servicio, así como determinar los indicadores de gestión de cobranza para un
seguimiento oportuno de la evolución de la morosidad, la pertinencia en dichos indicadores
que permitan aplicar soluciones oportunas y una toma de decisiones acertada por parte de
las autoridades competentes (Intriago y Muñoz, 2014).
Considerando además que a partir del 1 de noviembre del 2017 se reemplazó el Sistema
Informático Empresa Eléctrica Quito (SIEEQ) por el Sistema SAP CIS-CRM y aplicaciones
de almacén de datos BO (Business Objects), es necesario analizar cómo se encuentra el proceso
de Recuperación de Cartera basado en el estado de dos indicadores fundamentales como: Índice
de Recaudación por venta de energía y Cartera Vencida.
El problema radica en que, al momento la recuperación de cartera vencida se ve afectada
debido a los cambios producidos por la implementación del nuevo sistema, provocando de esta
manera el destino de recursos hacia actividades no generadoras de valor; además de que no se
emplean técnicas apropiadas para la recuperación de valores. Por otra parte, se suma al pro-
blema el advenimiento de la nueva forma de contratación, a través del Servicio Nacional de
3
Contratación Pública (SERCOP) ya que introdujo nuevas restricciones a la sección de cortes y
reconexiones.
Por lo anotado, resulta de especial interés realizar esta investigación, para determinar puntos
neurálgicos en el proceso y a partir de estos adoptar medidas que permitan agregar valor, tanto
a los procesos internos, como externos y de esta manera mejorar el nivel de gestión.
Teniendo en cuenta que actualmente la Empresa Eléctrica Quito es una de las instituciones
que se basa en normativas de organismos superiores y debido a los problemas presentados en
la recuperación de valores, es necesario dar respuesta al siguiente cuestionamiento: ¿qué fac-
tores inciden en el proceso de recuperación de cartera de la Dirección Comercial Zona Urbana
de la Empresa Eléctrica Quito?
1.2 Preguntas
¿Cómo se caracteriza y comporta la Recuperación de Cartera?
¿Cuál es el modelo más apropiado de clasificación de clientes según su nivel de
riesgo?
¿Cuál es el prototipo de georreferenciación de los clientes morosos en función del
riesgo de cartera vencida?
1.3 Objetivos
1.3.1 Objetivo general
Evaluar el proceso Recuperación de Cartera de la Dirección Comercial Zona Urbana de la
Empresa Eléctrica Quito, mediante métodos multivariantes, periodo 2018.
4
1.3.2 Objetivos específicos
Analizar y evaluar la Recuperación de Cartera.
Determinar un modelo que explique de mejor manera el riesgo en la Recuperación de
Cartera.
Proponer un prototipo de georreferenciación de los clientes morosos en función del
riesgo de cartera vencida.
1.4 Viabilidad del estudio
1.4.1 Alcance
Esta investigación se llevará a cabo en la Gerencia de Comercialización, Dirección Comer-
cial Zona Urbana, a nivel del proceso de comercialización y subproceso gestión de recauda-
ción: Recuperación de Cartera, en la Empresa Eléctrica Quito, periodo 2018.
1.4.2 Disponibilidad de tiempo y recursos
Para realizar la investigación se establece un periodo de 6 meses, tiempo en el cual se tendrá
acceso a datos, información y bases de datos requeridos que serán proporcionados por el per-
sonal responsable del mismo.
1.5 Metodología de la Investigación
La presente investigación tiene un enfoque eminentemente cuantitativo, ya que ofrece la
posibilidad de analizar la realidad objetiva, describir, explicar, comprobar, predecir los fenó-
menos, generar y probar hipótesis, mediante la generalización de resultados y el control del
fenómeno, logrando de esta manera la precisión del estudio, etc., también facilita la compara-
ción entre estudios, Hernández (2014) indica:
5
El enfoque cuantitativo…Parte de una idea que va acotándose y, una vez delimitada, se
derivan objetivos y preguntas de investigación…De la preguntas se establecen hipótesis y
determinan las variables, se traza un plan para probarlas (diseño); se miden las variables en
un determinado contexto; se analizan las mediciones obtenidas utilizando métodos estadís-
ticos, y se extraen una serie de conclusiones respecto de la o las hipótesis. (p.4)
Por tanto nos permitirá en base a información numérica y análisis estadístico, probar hipó-
tesis, con la finalidad de establecer pautas de comportamiento, generando confianza ya que al
analizar el proceso con métodos estadísticos se podrá tener mayor control y disminuir la in-
certidumbre, utilizando técnicas que permitan minimizar el error. “Para este enfoque, se sigue
rigurosamente el proceso y, de acuerdo con ciertas reglas lógicas, los datos generados poseen
los estándares de validez y confiabilidad, las conclusiones derivadas contribuirán a la genera-
ción de conocimiento” (Hernández, 2014, p.6).
En otras palabras, mediante el cumplimiento de los supuestos que deben probarse antes de
realizar algunos análisis, tales como evitar que los sesgos, tendencias, etc., influyan en los re-
sultados, se asegura que los procedimientos sean rigurosos y objetivos.
1.5.1 Nivel de la investigación
Hernández (2014) menciona:
Los planteamientos cuantitativos pueden dirigirse a: 1) explorar fenómenos, eventos, comu-
nidades, hechos y conceptos o variables (su esencia es exploratoria); 2) describirlos (su na-
turaleza es descriptiva); 3) vincularlos (su esencia es correlacional o correlativa); y 4) con-
siderar los efectos de unos en otros (su naturaleza es causal). (p. 42)
Del alcance del estudio depende la estrategia de investigación. Así, el diseño, los procedi-
mientos y otros componentes del proceso serán distintos en estudios con alcance explorato-
rio, descriptivo, correlacional o explicativo…Por lo general, los estudios descriptivos son la
base de las investigaciones correlaciónales, las cuales a su vez proporcionan información
para llevar a cabo estudios explicativos que generan un sentido de entendimiento y están
muy estructurados. (p.90)
6
El presente estudio es de tipo descriptivo, correlacional y explicativo, nos permitirá generar
un diagnóstico del proceso Recuperación de Cartera, conocer cómo ha sido su evolución y
determinar la situación actual del mismo, comparar grupos o categorías, establecer variables
fundamentales que expliquen de mejor manera el comportamiento de la cartera vencida. Asi-
mismo, determinar las posibles asociaciones entre las variables.
1.5.2 Métodos de la investigación
El método inferencial, permitirá obtener un panorama general, partiendo de los antecedentes
del estudio y de esta manera obtener conclusiones.
Por otro lado, se aplica la lógica deductiva, ya que se intenta generalizar los resultados ob-
tenidos, es decir, “Esta aproximación se vale de la lógica o razonamiento deductivo, que co-
mienza con la teoría y de ésta se derivan expresiones lógicas denominadas “hipótesis” que el
investigador somete a prueba” (Hernández, 2014, p.6).
El marco metodológico, en la presente investigación parte del planteamiento de determina-
dos objetivos:
De esta manera para Analizar y evaluar la Recuperación de Cartera, con la información
reunida para la investigación, en primera instancia se plantea un análisis exhaustivo de las va-
riables mediante el análisis estadístico univariante, bivariante y multivariantes, a través de esto
describiremos la situación actual de la cartera vencida y determinaremos las posibles relacio-
nes, para ello se elaboran tablas de contingencia; aquí se plantea la caracterización y clasifica-
ción de los clientes morosos de la EEQ, que nos permitirá estudiar los factores que afectan la
7
recuperación de cartera, con la finalidad de conocer mejor el comportamiento de los clientes,
en función de dichas variables.
Para la realización de este análisis se utilizará la base de datos de la Empresa Eléctrica Quito
-CAR 030 Gestión de Cartera Venida, en el cual están representados como individuos 124.177
clientes morosos de la Empresa Eléctrica Quito.
También se utiliza el análisis de series históricas temporales con el fin de analizar el com-
portamiento de los indicadores que forman parte del proceso Recuperación de Cartera; esto se
realiza con el uso del Software SPSS.
Además, se aplica un control estadístico de procesos, que permitirá obtener una referencia
sobre la eficiencia del proceso, determinando el estado de los indicadores en contraste con las
metas establecidas, conoceremos si los mismos se encuentran bajo control y dentro de los lí-
mites de especificación.
Esto se realizará con el uso de datos trimestrales desde el año 2013 hasta el primer trimestre
del año 2018; los indicadores objetos de la presente investigación se obtuvieron de la matriz
de caracterización del Sistema de Gestión de la Calidad (SGC) del Subproceso Gestión de
Recaudación dentro del cual se encuentra el proceso Recuperación de Cartera.
- Índice de Recaudación por venta de energía
- Cartera Vencida
Para este análisis se utiliza el software Statgraphics.
8
Con el propósito de Determinar un modelo que explique de mejor manera el riesgo en la
recuperación de cartera, se utiliza una técnica multivariante de dependencia Análisis Discri-
minante. D´Ancona (1999):
Una técnica de clasificación y de asignación de individuos a grupos, a partir del conoci-
miento previo de sus características.
Su objetivo básico es la estimación de la relación existente entre una serie de variables in-
dependientes y una única variable dependiente no métrica (o categórica)…Asimismo, se
trata de conocer cuál es la combinación de variables (funciones discriminantes) que hace
máxima la diferenciación entre los grupos. El conocimiento de estas variables ayudará a la
predicción de la probabilidad de pertenencia de un individuo concreto a unos de los grupos
diferenciados. Ellos dependerán de los valores que presente en las variables independientes
analizadas. (p.341)
- La variable dependiente previamente definida es no métrica.
- En primera instancia se establecerá un modelo de riesgo de recuperación de cartera;
que nos permitirá visualizar el perfil de riesgo de los clientes; y con esta información
se realiza el tratamiento operativo respectivo.
De igual manera, con la finalidad de Proponer un prototipo de georreferenciación de los
clientes morosos en función del riesgo de cartera vencida, se procederá a generar niveles de
riesgo en base a las probabilidades de cada cliente de pertenecer al grupo recuperable, esto
mediante el cálculo de los percentiles P1/3, P2/3 y P3/3, que nos permitirá dividir en tres grupos
aproximadamente iguales en número de clientes en mora, pero de niveles de riesgo diferencia-
dos como: bajo, mediano y alto; en donde aquel cliente que tenga una probabilidad alta de
pertenencia al grupo recuperable , se ubicará en el grupo de bajo riesgo y caso contrario, si su
probabilidad es baja, será ubicada en el grupo de alto riesgo, esto permitirá obtener información
ligada a una base geográfica en donde cada punto representado en el mapa asociará una proba-
bilidad de riesgo.
9
1.6 Marco Teórico
1.6.1 Marco Conceptual
Morosidad
Las empresas (públicas o privadas) corren el riesgo de perder liquidez debido a que muchas
veces las personas involucradas en la actividad comercial incurren en morosidad afectando el
desarrollo adecuado de la misma.
La palabra morosidad tiene varias acepciones y con frecuencia se utiliza en las empresas
tanto para designar a aquellos créditos que no se han cobrado después de su vencimiento
como para denominar aquellos créditos definitivamente incobrables y que se cargarán di-
rectamente a pérdidas a través de las cuentas correspondientes. (Brachfield, 2003, p.31)
Considerando lo anterior es importante comprender la morosidad y los aspectos importantes
que comprende. ”Por consiguiente en el lenguaje empresarial (y también en el coloquial) la
palabra morosidad se utiliza tanto para referirse a retrasos en el pago como para mencionar las
deudas incobrables” (Brachfield, 2003, p.31). Existen diferentes formas de entender la moro-
sidad de acuerdo al campo en el que se defina. “Asimismo en términos económicos se utiliza
el término de morosidad para referirse al incumplimiento generalizado de los plazos de pago
por parte de las empresas en un país” (Brachfield, 2003, p.31).
Tampoco existe un pleno acuerdo en el uso del vocablo morosidad, puesto que mientras hay
empresas que lo utilizan para designar a aquellos créditos vencidos que no se han cobrado;
pero sólo después que hayan pasado varios meses –habitualmente entre tres y cuatro meses-
desde su vencimiento. En cambio otras compañías sólo lo utilizan para los créditos dudosos
debidamente dotados con provisiones por insolvencias. Otras empresas esperan más de seis
meses para considerar a un cliente como moroso. También hay compañías que emplean el
término <<morosos>> para denominar todos los saldos de clientes ya vencidos pero no co-
brados dentro del plazo contractual, aunque sólo hayan transcurrido unos cuantos días desde
el vencimiento de pago.(Brachfield, 2003, pp.31-32)
Brachfield (2003) afirma que morosidad:
10
Es el retraso en el cumplimiento de una obligación de pago; es decir que a pesar de que el
cliente no ha pagado la factura el día del vencimiento, acaba finalmente pagando la deuda
en su totalidad. Por lo tanto moroso es aquel deudor que paga tarde pero paga, o sea no se
trata de un incumplimiento definitivo de la obligación sino un cumplimiento tardío de la
misma. (p.32)
Hay que destacar que los estudios auspiciados por la Comisión Europea para averiguar las
causas reales de los impagados en Europa, evidenciaron que la intencionalidad (por parte
del deudor) es la primera causa de la morosidad, y no los problemas liquidez del cliente para
poder pagar la factura a su vencimiento (…). (Brachfield, 2006, p.27)
La morosidad es un problema mundial que debe ser gestionado adecuadamente evitando de
esta manera la falta de liquidez de las empresas. “En algunos países latinoamericanos la moro-
sidad se ha convertido en uno de los principales problemas de las economías nacionales, y a
pesar de las medidas adoptadas no se ha podido solucionar todavía” (Brachfield, 2003, p.36).
En España el problema de la morosidad provoca muchos más perjuicios de los que se ven
en un primer plano. Los problemas de cobro son la causa más frecuente de las quiebras y
suspensiones de pagos, en particular entre las pymes. La falta de liquidez que padecen mu-
chas empresas es consecuencia directa de los retrasos en el pago de sus clientes. (Brachfield,
2003, p.37)
Cliente moroso
“El término moroso se viene utilizando para designar al deudor que se retrasa en el cumpli-
miento de una obligación, es decir, que incurre en mora” (Brachfield, 2003, p.32). Además “en
lenguaje jurídico mora es sinónimo de demora o retraso, por lo que el deudor moroso es el que
no cumple con su obligación al vencimiento de ésta” (Brachfield, 2003, p.33).
El hecho de que el deudor incurra en mora tiene una gran trascendencia económica –no sólo
por el hecho de poder llamarlo legalmente moroso- puesto que los deudores morosos están
obligados a abonar una indemnización al acreedor y que consiste en el pago de los intereses
de demora (o intereses moratorios). (Brachfield, 2003, p.33)
11
Cabe recalcar que el cliente moroso puede ser denominado de diversas maneras. “No obs-
tante en el uso coloquial se denomina morosos a aquellas personas que de forma habitual in-
cumplen sus obligaciones de pago con los acreedores y por extensión también se denominan
morosos a los malos pagadores (...)” (Brachfield, 2003, p.33).
Brachfield (2004) nos indica que las causas principales de la morosidad de los clientes son:
Causas de iliquidez y problemas financieros: La empresa deudora sufre un des-
fase de tesorería entre cobros y los pagos, produciéndose un cash flow a corto plazo
negativo.
Causas económicas: El deudor tiene un problema más serio que un simple desfase
entre cobro y pagos, y que afecta a los cimientos de su negocio.
Causas circunstanciales: El deudor está atravesando unas dificultades coyuntura-
les, como puede ser una enfermedad, un siniestro empresarial, etc.
Causas culturales: El deudor, aun teniendo dinero, no paga porque carece de una
cultura empresarial que le dicte que la conducta de pagos debe ser correcta. Esta
cultura del <<no pago>> viene muchas veces fomentada por la cultura social impe-
rante del país.
Causas de nivel intelectual: Algunos deudores carecen de la formación y del nivel
de conocimiento suficientes para entender que es imperativo cumplir con puntuali-
dad con las obligaciones de pago.
Causas emocionales: Algunos deudores que no tienen problemas de solvencia no
pagan por motivos emocionales, puede ser que estén enfadados con el proveedor
por alguna disputa comercial (…). También puede ocurrir que el deudor no consi-
dere justa la deuda, no se siente moralmente obligado a pagar y por este motivo no
la paga.
Riesgo
12
“Por riesgo se entiende la asunción de una posibilidad de sufrir una pérdida” (Amat, Tomás,
Esteve, 2005, p.13). De igual manera Amat, et al. (2005) menciona que: “Las entidades finan-
cieras no pueden permanecer en el mercado si no conceden créditos, pero al hacerlo asumen
una serie de riesgos (…)” (p.13). Uno de los riesgos al cual hace referencia el autor es el riesgo
de crédito.
El riesgo de crédito es la pérdida que se puede producir por el incumplimiento de un cliente
de las obligaciones derivadas de un contrato o por no actuar según lo acordado. Este riesgo
viene determinado por la probabilidad de incumplimiento, la exposición en el caso de in-
cumplimiento y la severidad de la pérdida. (Amat, Pujadas y Lloret, 2012, p.31)
Para Elizondo y Altman (2003): “El incumplimiento es un evento que tiene asignada una
probabilidad, la cual puede analizarse a nivel de acreditado, o deudor, es decir a nivel indivi-
dual” (p.48). De esta manera Amat et al. (2012) incluye las todas las posibles variantes:
No entregar las cantidades pactadas en el vencimiento acordado.
Entregar parcialmente las cantidades pactadas en el vencimiento acordado.
Incumplir otros pactos (covenants) incluidos en el contrato.
Hernández (2003) afirma: “(…), el riesgo siempre va unido de manera irremediable al em-
presario, (…), no quedándole más remedio, salvo que desee vivir en una inseguridad perma-
nente, que adoptar la metodología adecuada para reducirlo o minimizar sus efectos adver-
sos”(p.25). De esta manera resulta indispensable gestionar de manera adecuada este problema.
“La gestión del riesgo de crédito se fundamenta en los aspectos externos (normativa) y los
internos (las políticas y normativa interna; y la metodología y procesos utilizados)” (Amat et
al., 2012, p.31).
Según Crosbie (1997), citado en Elizondo y Altman (2003) los elementos a considerar den-
tro del análisis de riesgo individual son los siguientes:
13
1. La probabilidad de incumplimiento, la cual se refiere a la frecuencia relativa con la
que ocurre el evento en que la contraparte no cumpla con las obligaciones contractua-
les para pagar la deuda que ha contraído.
2. La tasa de recuperación, que se refiere a la proporción de la deuda que podrá ser recu-
perada una vez que la contraparte ha caído en incumplimiento.
3. La migración del crédito, es el grado con que la calidad o calificación del crédito
puede mejorar o deteriorarse.
El seguimiento del riesgo es indispensable. Batlle y Tomás (2008) mencionan: “Las inci-
dencias de los riesgos nunca llegan por sorpresa, el riesgo avisa a través de diferentes síntomas,
actitudes y acontecimientos” (p.14).
Cartera Vencida
“El problema básico que toda empresa debe enfrentar sea ésta una empresa pública o pri-
vada, es la cartera vencida, en este caso la misma afecta directamente a la liquidez de la empresa
(…)” (López, 2011, Citado en Haro, 2014, p.13).
Por otra parte, la cartera vencida o non-performing loans se define de acuerdo al FMI como
aquellos créditos cuyos pagos de interés y/o capital se encuentran atrasados por un período
de 90 días o más; los pagos por intereses de los últimos 90 días que se encuentran capitali-
zados, refinanciados o retrasados por acuerdo; o los pagos que se encuentran menos de 90
días atrasados, pero existen buenas razones –como declaración de quiebra del deudor– para
dudar que ellos se efectúen en su totalidad. (Sagner, 2012, p.31)
Resulta indispensable el manejo administrativo de la cartera vencida, puesto que una mala
administración de la cartera ocasionará perdida de liquidez y con ello inestabilidad a la misma
(Haro, 2014).
La cartera vencida usualmente es calificada de acuerdo a la sensibilidad del retraso en el
cumplimiento de los pagos, desde la menos riesgosa conformada en la mayoría de las oca-
siones por mensualidades, llegando a la cartera litigiosa la cual pasa a manos de los tribu-
14
nales con la intención de recuperar o ejecutar las garantías, o no se puede obtener la recu-
peración del adeudo y se le considera como quebranto para cualquier entidad financiera.
(Zunino, 2016, p.8)
Para el correcto análisis de cartera vencida se pueden usar diversas herramientas que facili-
tarán la gestión del mismo. “El análisis de antigüedad de saldos es una magnífica herramienta
para mantener al día las cuentas y documentos por cobrar, pues pone al descubierto la situación
de la cartera con toda claridad” (Molina, 2005, p.31).
Recuperación de Cartera Vencida
Las acciones de gestión de cobranza en cualquier empresa inician cuando la obligación de
pago queda en mora y el usuario no paga los adeudos, accionando los métodos de cobranza
para la recuperación de cartera donde se emplean varias modalidades de procedimientos de
cobro. (Contreras, 2016, p.4)
“A medida que una cuenta avanza en morosidad, la gestión de cobro se hace más directa y
estricta (…)” (Contreras, 2016, p.4).
Hernández (2009) indica que:
Implementar nuevas técnicas de cobranza y buenas prácticas empresariales al mejorar las
prácticas administrativas inducen a una reducción en la cartera vencida y en los niveles de
morosidad y cuentas vencidas, además esto implica que todo el personal se involucre en
conocer las técnicas nuevas, las estrategias procesos y ayudas administrativas, las cuales de
implementarse reducirían notablemente los índices de cartera vencida y perdidas por moro-
sidad en clientes. (Citado en Haro, 2014, p.13)
Mejorar la gestión de recuperación de cartera resulta un punto clave para que la empresa
resuelva sus problemas de liquidez. Elliot, Horngren, y Sundem (2000) menciona que: “tener
un sistema de créditos y de cartera vencida, implica un aumento en los costos administrativos
y en los procesos de cobranza, (…) a esto se debe sumar el serio problema que generan las
15
cuentas incobrables (…), es decir cuando los clientes no quieren (…) o no pueden pagar” (Ci-
tado en Haro, 2014, p.14). Esto sugiere encontrar mecanismos o herramientas que permitan
minimizar los gastos que ocasiona la recuperación de cartera.
Ruiz (2011) indica:
Que si se desea visualizar e identificar, focalizar esfuerzos y motivar al personal de crédito
y cobranzas, es necesario sectorizar los puntos de cartera vencida, creando mapas y ubica-
ciones que permitan lograr identificar a los mismos, de esta manera los esfuerzos se con-
centran en un punto lo cual permitirá una logística más económica dentro del proceso de
cobranza. (Citado en Haro, 2014, p.14)
1.6.2 Marco Referencial
Las investigaciones más relevantes que sirvieron como referentes del problema de in-
vestigación son las siguientes:
En el estudio Mejores Prácticas en Estrategias de Cobranza, se exploran las mejores prác-
ticas y aspectos importantes a tener en cuenta por las Instituciones de Microfinanzas (IFMs)
para lograr éxito en cobranzas. Wittlinger, Carranza, y Mori (2008) determinaron que:
Existe la opinión común que la morosidad comienza cuando el cliente falla en el pago pun-
tual de una cuota, generando así un problema de cobranza. Sin embargo, muchos problemas
en la cobranza podrían evitarse si las IMF se aseguraran que los procesos previos al proceso
de cobranza son conducidos correctamente. (p. 2)
Wittlinger et al., 2008 menciona que uno de los errores más comunes que ocurren dentro de
los subprocesos antes de la cobranza es la evaluación ya que existe falta de herramientas para
el análisis y control del riesgo, dichas herramientas permitirían mayor entendimiento de la
probabilidad de no pago del cliente; adicional a esto, las altas tasas de morosidad se debe a que
la gestión de cobranza se aprecia como una actividad secundaria y en muchas organizaciones
inexistentes, o sin una estrategia definida, es por ello indispensable analizar la cartera vencida
16
con el fin de identificar el origen de la mora y estimar la probabilidad de pago, así como definir
las estrategias de cobranzas más eficientes. Las mejores prácticas en la gestión de cobranza
son: asegurar la calidad de la recopilación y manejo de información, contar con políticas y
procesos de recuperación claramente definidos (cobranza segmentada por niveles de riesgo),
entre otros.
Wittlinger et al. (2008) afirma que:
Una segunda y valiosa metodología para la implementación de exitosas estrategias de co-
branza es la segmentación de clientes. No todos los clientes son iguales, ni la situación que
conllevó a la mora tampoco. Para una buena segmentación resulta fundamental la identifi-
cación de la causa del atraso y la clasificación del cliente basada en actitud, capacidad de
pago, solvencia y ubicación. Este proceso es adicional a la determinación del nivel de riesgo
(data mining o scorecard). (p. 14)
El criterio de segmentación de clientes ayuda a gestionar la recuperación, en primera ins-
tancia de valores críticos, para ello el riesgo que posee el cliente es fundamental, esto conside-
rando aquellas variables que mejor expliquen el comportamiento del cliente moroso, permi-
tiendo de esta manera generar estrategias de cobranza en base al riesgo que presente cada uno,
es por eso importante llevar un control de los procesos y subprocesos de recuperación de cartera
y dar un seguimiento de las características y comportamiento del cliente empleando técnicas
estadísticas que facilitarán el análisis del mismo.
En la Aplicación del Análisis Discriminante y Regresión Logística en el estudio de la mo-
rosidad en las entidades financieras. Comparación de resultados, referente a la valoración del
riesgo de crédito de un estudio empírico realizado en Castilla y León a una muestra de clientes
de tres tipos de entidades financieras realizado mediante la aplicación del análisis discriminante
17
y regresión logística, se determinó el método que permite discriminar mejor entre clientes mo-
rosos y no morosos, lo que se realiza a partir de una serie de factores que influyen en el com-
portamiento de pago de los clientes. Mures, García y Vallejo (2005) afirma que:
Si nos centramos en el riesgo de crédito, las técnicas y modelos utilizados en su gestión han
seguido una evolución acorde con la exigencia, cada vez mayor, de los gestores empresa-
riales demandantes de herramientas para la toma de decisiones en la asunción de riesgos.
Aunque en sus inicios los modelos de valoración del riesgo de crédito eran de corte univa-
riantes, contemplando el riesgo crediticio en función de una sola variable, o de considerar
varias, analizando cada una por separado, el hecho de que la asunción de riesgos dependa
de múltiples factores, provocó que las técnicas evolucionaran hacia modelos de tipo multi-
variante. (p. 177)
De lo que se trata es de determinar los factores de mayor influencia en el comportamiento
de pago de los clientes de las entidades financieras y que permiten distinguir los clientes
solventes, que cumplen con sus obligaciones, de los morosos, que las incumplen o se retra-
san en su cumplimiento. Por tanto, el objetivo del trabajo se centra en explicar el comporta-
miento de una variable categórica con dos modalidades: ser un cliente moroso o bien un
cliente no moroso. (Mures et al., 2005, p. 181)
En este trabajo llevaron a cabo un estudio comparativo de los métodos de análisis discrimi-
nante y de regresión logística, a fin de determinar cuál de dichas técnicas, aplicables en el
estudio y predicción del comportamiento de una variable de tipo cualitativo, permite realizar
un mejor análisis del fenómeno de la morosidad en las entidades financieras. Ambos se
engloban dentro de las técnicas de dependencia, cuyo objetivo es explicar o predecir un
fenómeno, definido por una variable (o conjunto de variables) que actúa como dependiente,
en función de una serie de factores que se relacionan con él, y que actúan como variables
independientes o predictoras. (Mures et al., 2005, p. 182)
De acuerdo con todo lo expuesto, siendo el objetivo del estudio encontrar un modelo con el
menor número posible de variables y la máxima capacidad predictiva, se ha considerado,
tanto en la aplicación del análisis discriminante como de la regresión logística, un procedi-
miento de selección por pasos sucesivos o stepwise selection. (Mures et al., 2005, p. 189)
La conclusión global que se extrae es que tanto la técnica de análisis discriminante como la
de regresión logística son adecuadas para el estudio y predicción de la morosidad, consi-
guiéndose mediante ambas técnicas una elevada eficacia predictiva. Esto es así porque las
condiciones exigidas para la aplicación del análisis discriminante, en cuanto a la igualdad
de varianzas en los dos grupos definidos por la variable dependiente y la normalidad de las
variables independientes en la población de la que procede la muestra, se verifican en la
18
muestra de clientes objeto del estudio. Por ello, los resultados obtenidos mediante esa téc-
nica son similares a los conseguidos mediante regresión logística, que es el método alterna-
tivo aplicado para el análisis de variables cualitativas cuando se incumplen tales restriccio-
nes. (Mures et al., 2005, p. 196)
Poniendo énfasis en el riesgo que tiene la empresa al momento de ofrecer el servicio de
energía eléctrica a sus clientes, es fundamental conocer la probabilidad que impago de un
cliente y en base a los resultados generar mecanismos para el éxito de la recuperación de valo-
res adeudados.
En el estudio Un Modelo de Credit Scoring para instituciones de microfinanzas en el marco
de Basilea II, Rayo, Lara & Camino (2010) nos dice que:
Las entidades financieras y de Microfinanzas (IMFs) supervisadas requieren adoptar pro-
cesos internos que sean capaces de medir el riesgo de crédito... En efecto, estos parámetros
les obligan a disponer de herramientas que les permitan establecer modelos de medición
(scorings y ratings) con objeto de discriminar a los clientes según su perfil de riesgo.
Historiales de crédito poco desarrollados y faltos de información impide predecir la proba-
bilidad del no pago de deudas mediante el uso de los sistemas tradicionales de credit scoring
desarrollados para la banca…, planteamos un método que pueda resolver el problema de
una correcta clasificación de clientes, ya sean cumplidos o morosos. Para ello, diseñamos
una metodología que analizará el riesgo de impago en la concesión de microcréditos. (p. 90)
Se aplicará un modelo de Regresión Logística Binaria, la definición de las variables es fun-
damental para la construcción del modelo. “La variable dependiente en el modelo estadístico
es dicótoma con un valor de uno (1) para los créditos impagos en las características anterior-
mente señaladas y cero (0) para los créditos que resultaron pagados en cada vencimiento”
(Rayo et al., 2010, p.97).
La selección de variables finales en este estudio se fijó considerando aquella información
susceptible de incrementar o reducir la probabilidad de impago del cliente. Las variables
explicativas de partida han sido agrupadas en tres grandes bloques: variables del cliente
(cuantitativas y cualitativas), variables de la operación de préstamo y, por último, variables
macroeconómicas. (Rayo et al., 2010, p.115)
19
El modelo final queda definido con variables que intervienen en prácticamente todas las
fases del proceso de evaluación y concesión del microcrédito, destacando una mayor presencia
de éstas en la fase relativa a la inspección económico-financiera de la microempresa.
En el estudio Modelo de Gestión Comercial de energía eléctrica en el Ecuador, se consideró
la importancia de poner énfasis a las actividades de distribución y comercialización de la ener-
gía eléctrica y se identificó los problemas más grandes que tienen al sistema eléctrico estan-
cado, esto mediante un diagnóstico del Sector Eléctrico Ecuatoriano; en donde Robles (2010)
afirma que se encuentran los siguientes:
Pérdidas no técnicas, debidas al hurto de energía, al mal funcionamiento de los equipos de
medición y fallas administrativas en el proceso comercial. Se determinan en base a la dife-
rencia entre las pérdidas totales y las técnicas.
Recaudación, el bajo índice de recaudación es otro de los problemas que afectan al sector
eléctrico en general, ya que incide negativamente al flujo de caja. La recaudación es menor
a la facturación, directamente relacionado a la falta de gestión, lo que nos trae un alto nivel
de Cartera Vencida.
Incumplimiento de los índices de calidad del servicio, los problemas además de ser finan-
cieros, existen también los problemas técnicos en la prestación del servicio, que son conse-
cuencia de las limitaciones financieras y falta de gestión administrativa; estos son… falta
de instalación de medidores, mala calidad de facturación. Todo esto pese a la normativa
vigente que fija índices para las empresas distribuidoras. (p. 61, 62)
Robles (2010) propone las siguientes estrategias para a reducción de Pérdidas de Energía
no técnicas:
Identificar las zonas geográficas de mayor incidencia de pérdidas, de acuerdo al consumo
típico por zona, seleccionado aleatoriamente.
Identificar el sector por tipo de consumidores, con mayor incidencia de pérdidas, especial-
mente los sectores industriales y comerciales.
20
Considerando que el proceso de Comercialización en el Sector Eléctrico es primordial, y
que existen efectos ante una mala gestión de la misma, sean estos técnicos o administrativos,
es relevante que se lleve a cabo un análisis de cada uno de los procesos y subprocesos.
En la investigación Evaluación del Actual Sistema de Recaudación de la EEQ S.A y una
propuesta de mejoramiento, realizado mediante el análisis estadístico descriptivo y económico-
financiero, Cárdenas (2006) indica:
El subproceso de recuperación de cartera activa está en función del cronograma de los pla-
nes de vencimiento de la EEQ S.A., de los horarios de atención para el pago de facturas de
energía eléctrica, de las facilidades de pago que pueden tener los clientes, del costo de las
planillas de energía eléctrica, de los mecanismos como créditos para poder pagar sus deudas
y de la capacidad que pueda tener o no la Empresa Eléctrica Quito S.A., para recuperar
valores que se encuentren morosos.
El proceso de Recaudación se encuentra fragmentado, debido a que la Sección Cortes y
Reconexiones no depende del Departamento de Recaudación, siendo este último el respon-
sable por recuperar los valores de cartera, además la Sección depende de otro Departamento
y su gestión en los cortes y reconexiones del servicio de energía eléctrica, no es muy efi-
ciente. (p. 25)
Según la cartera vencida por tipo de servicio y periodicidad de mora de la deuda la mayor
cantidad de morosos son de tipo residencial y de acuerdo al tiempo de vencimiento de la car-
tera, la que tiene mayor impacto es la de 30 días, en deudas menores a un año, esto para el año
2005. (Cárdenas, 2006)
Entre las conclusiones más importantes que se extrajo de dicha investigación están las si-
guientes:
La Actividad Económica de Recaudar planillas de energía eléctrica por parte de la Empresa
Eléctrica Quito S.A., es ineficiente lo que ocasiona elevados costos de operación e incre-
mento de la cartera vencida y de la cartera inactiva.
La diferencia entre la Facturación y la Recaudación ha venido incrementándose en los años
2003, 2004 y 2005.
No existe un programa efectivo de recuperación de cartera vencida y cartera inactiva por
parte de la EEQ S.A., lo que hace que los valores impagos de los clientes morosos se incre-
menten a lo largo del tiempo añadiéndose como un costo adicional a las Agencias Urbanas
21
de Recaudación de la EEQ S.A. y al Departamento de Recaudación de la EEQ S.A., como
responsables del Proceso de Recaudación y del Subproceso de Recuperación cartera.
La ineficiente labor de la Sección Cortes y Reconexiones que pertenece al Departamento de
Control Clientes y que por Proceso Comercial debería pertenecer al Departamento de Re-
caudación impide que se realicen las gestiones de corte o suspensión del servicio de energía
eléctrica a los clientes morosos por parte de los trabajadores de planta y empresas contratis-
tas, esto es directamente proporcional a los niveles de cartera vencida y cartera inactiva.
(Cárdenas, 2006, pp. 109-111)
El Desarrollo de un plan de recuperación de cartera vencida por concepto de transmisión
de energía en Transelectric S.A., radica:
En la idea de establecer nuevas metodologías de tratamiento técnico de la cartera con el fin
de evitar que en el mediano y largo plazo se tenga que enfrentar montos de cartera vencida
imposibles de manejar. De esta manera el presente proyecto pretende establecer en TRAN-
SELECTRIC S.A. el uso del análisis estadístico que permita determinar en el presente la
tendencia que sigue la Cartera vencida y con ello estar en posibilidad de saber cómo se va a
comportar dicha cartera en un futuro cercano. (Veintimilla y Zamora, 2007, p.77)
El tratamiento de cartera en TRANSELECTRIC S.A. debería realizarse en forma segmen-
tada; es decir, que la gestión de cartera se enfoque por un lado en tratar la cartera vencida
que por el tiempo de existencia de la misma corre el riesgo de declararse incobrable, la cual
se califica como cartera vencida vieja…,mientras que por otro lado se establezca acciones
enfocadas a trabajar sobre la cartera vencida joven y la cartera vigente con miras a que ésta
no se siga acumulando como cartera vencida en los próximo períodos. (Veintimilla y Za-
mora, 2007, p.78
Se presentó criterios de análisis en base a alternativas de segmentación de datos:
Por porcentajes de endeudamiento sobre lo facturado
Por montos de deuda
Por antigüedad del vencimiento de obligaciones
Por factibilidad de gestión de cobro
Una vez que se realizó el análisis por segmentación y finalizado la aplicación de los criterios
de cruce de información se estableció tres grupos de empresas con características homogéneas
que causan algún tipo de impacto negativo en la cartera, sobre los cuales se aplicarán las estra-
tegias de recuperación de cartera; tales como convenios o acuerdos de pagos, condonación de
22
intereses, transferencia de Cartera de las Distribuidoras a TRANSELECTRIC S.A., adminis-
tración de Cartera Vencida por Terceros. (Veintimilla y Zamora, 2007).
Resulta indispensable dar un seguimiento a la gestión de la cartera que lleva a cabo la em-
presa, para establecer en caso de ser necesario acciones preventivas y correctivas; esto me-
diante la segmentación de los clientes, que permita identificar las características de los grupos
existentes ya que como se menciona en la investigación anterior las condiciones del mercado
eléctrico ecuatoriano es complejo e inestable.
En el Manual de Administración Financiera para cooperativas de ahorro y crédito, Castro
(2002) señala algunos aspectos importantes:
Impacto de Cobranzas retrasadas
Impacto en la Rentabilidad
Ingresos disminuidos;
Gastos crecientes, en la medida en que el proceso de cobranzas avance;
Disminución en la rotación de cartera recuperada.
Impacto en la liquidez
Los compromisos de desembolso, tanto de captaciones como de operaciones credi-
ticias se ve afectado.
El Flujo de Caja previsto, requiere ajustes.
Impacto en la Imagen de Eficacia de la Cooperativa
Paradójicamente, cuando la cooperativa muestra una política de cobranza inefi-
ciente, los socios le pierden respeto y se produce el efecto de asumir a la cooperativa
como “la acreedora al fin de la fila”.
Puede ser un factor muy importante al momento de evaluar la gestión gerencial.
Aunque su impacto puede ser pequeño (morosidad moderada), como es una situa-
ción de fácil medición, los directivos suelen enfocar su labor de control hacia allí.
Sistema de Cobranzas
23
Un sistema de cobranzas adecuado:
Se respalda en una contabilidad que revele con exactitud y oportunidad, los venci-
mientos y aún los alerta, en forma previa a la maduración del crédito;
Un sistema de información del socio –que puede hallarse integrado al programa con-
table- en el que se muestre toda la información relevante, de manera que sea posible
gestionarse con rapidez las acciones de cobranzas;
Se adhiere al tipo de política de cobranzas que se haya adoptado con mucha precisión
y no hace excepciones, salvo en casos absolutamente justificables;
Disocia lo menos posible, gestión de crédito con gestión de cobranzas;
Su sistema de archivos se halla perfectamente bien estructurado, de manera que el
historial de las acciones realizadas con cada socio, sea accesible inmediatamente. El
socio debe tener la impresión de que la gestión se personaliza hacia él.
Socios morosos: Tipificación y acciones generales
Ettinger y Golieb identifican grupos de clientes morosos, entre los cuales destacamos:
1. Socios que honestamente malinterpretan las condiciones de crédito y cuya cobranza no
implica mayores problemas;
2. Socios que pasan por alto su fecha de pago y a los que, por lo general, solo una carta
de recordatorio les hubiera bastado para hacerlo;
3. Socios que descuidan las fechas de pago porque el monto de la obligación es muy bajo
y que ante a un pedido de pago, suelen reaccionar favorablemente;
4. Socios que temporalmente se atrasan pero que suelen pagar a tiempo y frente a los
cuales un conminamiento comedido, recordando la importancia de que paguen a
tiempo, es necesario;
5. Socios que se atrasan habitualmente; aquí cabe la aplicación del procedimiento de co-
branzas en todas sus fases que se expone más adelante.
6. Socios que prefieren no pagar porque consideran más rentable el entrar en mora, y
seguir, operando con capital de la cooperativa y que, solo cuando la acción drástica va
a ser aplicada, realizan sus pagos. Estos socios representan realmente un problema se-
rio, pues, por un lado implican gastos de gestión y, por otro, provocan todos los efectos
de las cobranzas retrasadas. Identificarlos es importante pues no es el perfil de asocia-
dos con quienes la cooperativa desea verse involucrada;
7. Socios que se endeudan más de lo que pueden pagar. Aquí si hay un verdadero pro-
blema, pero, sin duda, en la gran mayoría de los casos, se debe a un análisis de crédito
sobre bases insuficientes. La posibilidades de recuperación pueden no ser tan bajas,
pero, por lo general, hace falta una renegociación de la operación;
8. Socios que están al borde de la insolvencia, ya sea por razones intempestivas o por
situaciones relacionadas con la marcha de su negocio. En este caso, la reacción debe
24
ser breve y el abogado a de asumir el proceso de recuperación, con énfasis en la reali-
zación de colaterales y en la gestión de cobranzas a través de los garantes;
9. Socios que cometen fraude. En estos casos las acciones anteriores deben implemen-
tarse aunque, por lo general, resultan insuficientes y la pérdida es una realidad.
De esta forma, cada uno de ellos requiere un tratamiento diferente que debe ser abordado desde
el enfoque de la política de cobranzas que se adopte.
El Proceso de Cobranzas
El proceso de cobranzas implica asumir acciones crecientes en su grado de drasticidad.
Regularmente tiene las siguientes fases:
Alerta de pago.- Se comunica al socio que su obligación se vencerá en una fecha
próxima. Conviene hacerlo con una semana de anticipación a la fecha esperada de
pago.
Debe especificarse monto y detalle, así como la reiteración de la confianza que
se tiene en que el socio pagará puntualmente. Esta fase debe adoptarse en los
casos en que los créditos se pacten al vencimiento; hacerlo con créditos sobre la
base de amortización mensual, resultaría en un gasto excesivo y, muchas veces,
poco costo-efectivo.
Recordatorio.- Fase que se aborda al día siguiente de que la obligación se haya
vencido.
Los estudios anteriormente mencionados nos servirán como referencia para establecer pro-
puestas que permitan la eficacia del proceso, ya que se vuelve indispensable tener técnicas y
herramientas no solamente con el fin de controlar el mismo, sino también mejorar, mediante la
optimización de los recursos y la correcta planificación y gestión del proceso Recuperación de
Cartera.
1.6.3 Marco Normativo
En nuestro país las empresas comercializadoras del sector eléctrico se rigen a las siguientes
normativas:
25
1.6.3.1 Ley Orgánica del Servicio Público de Energía Eléctrica
1.6.3.1.1 Estructura del Sector Eléctrico
Artículo 9.- Estructura Institucional.- El sector eléctrico estará estructurado en el ámbito
institucional, de la siguiente manera:
1. Ministerio de Electricidad y Energía Renovable, MEER;
2. Agencia de Regulación y Control de Electricidad, ARCONEL;
3. Operador Nacional de Electricidad, CENACE; y,
4. Institutos especializados
1.6.3.1.2 Descripción de la Institución
Actualmente el Capital Social es de USD 221’136 231, en tanto que el Capital Autorizado
asciende a USD 244’320.596. La distribución en la participación del paquete accionario es la
siguiente:
Ministerio de Electricidad y Energía Renovable 68,20%
Municipio del Distrito Metropolitano de Quito 23,87%
Honorable Consejo Provincial de Pichincha 6,88%
Industriales y Comerciantes de Pichincha 0,96%
Consejo Provincial del Napo 0,09%
1.6.3.1.3 Diagnóstico institucional
a. Planificación
La EEQ ha venido desarrollando las recientes versiones de su planificación institucional con
base en el cumplimiento de la Constitución Política de la República del Ecuador y en ali-
neación con la planificación de niveles superiores. Es así que el Plan Estratégico Institucio-
nal responde a la planificación sectorial establecida por el Ministerio Coordinador de Sec-
tores Estratégicos –MICSE y el Ministerio de Electricidad y Energía Renovable –MEER, a
través del Catálogo de Políticas del Consejo Sectorial de los Sectores Estratégicos y las
Políticas del Sector Electricidad. También está articulado a la planificación nacional esta-
blecida por la Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo –SENPLADES, a través
del Plan Nacional para el Buen Vivir - PNBV 2013-2017. Además, se ajusta a lo dispuesto
por la Guía Metodológica de Planificación Institucional emitida por SENPLADES; la
26
Norma Técnica de Implementación y Operación de la Metodología y Herramienta de Go-
bierno por Resultados – GPR, las Guías Metodológicas de GPR, la Norma de Gestión por
Procesos, emitidas por la SNAP.
Adicionalmente, desde mediados del año 2013, la EEQ inició el proceso de aplicación de la
metodología y herramienta GPR, culminando con su Plan Anual Terminado - PAT 2013 e
iniciando con el Plan Anual Comprometido - PAC 2014. Es así que, en forma permanente,
la Empresa ejecuta, gestiona y monitorea el cumplimiento de su planificación a través del
sistema GPR, analizando periódicamente el estado de sus indicadores, proyectos, procesos
y gestionando la mejora de los resultados institucionales. (Plan Estratégico 2014-2023, p.
4)
b. Sistema de Gestión de la Calidad
“Desde 2003, en la EEQ está implantado el Sistema de Gestión de la Calidad - SGC, certi-
ficado en 2007 y 2011 por el cumplimiento de los requisitos de la Norma ISO 9001, modelo
internacional que confirma si la organización es capaz de demostrar que puede cumplir con
los requisitos del cliente, legales, reglamentarios y está en capacidad de incrementar la sa-
tisfacción del cliente” (Plan Estratégico 2014-2023, p. 6).
Los resultados alcanzados evidencian que fue un acierto la implantación del Sistema de
Gestión de la Calidad con la Norma ISO 9001, que se basa en la gestión por procesos y
porque a través de las auditorías internas y externas se realiza un seguimiento continuo al
cumplimiento de la normativa legal vigente, de la documentación interna y de las metas
establecidas por los procesos y subprocesos. Sin embargo, dados los cambios en la estruc-
tura orgánica, es necesario actualizar continuamente la caracterización de los procesos del
sistema de gestión de la calidad, a fin de que estén en concordancia y alineados con el nuevo
diseño organizacional e incorporar o integrar otros sistemas de gestión que puedan acceder
a una certificación reconocida internacionalmente.
En este contexto, es necesario resaltar que la integración de los Sistemas de Gestión de la
Calidad, Salud y Seguridad, y de Gestión Ambiental deben realizarse mediante la metodo-
logía de la gestión por procesos. (Plan Estratégico 2014-2023, p. 7)
1.6.3.2 Resolución Nro. ARCONEL-O43/18
Distribución y Comercialización de Energía Eléctrica
Suspensión y Reconexión del Servicio Eléctrico
La Distribuidora podrá suspender el servicio de energía eléctrica a los consumidores por
cualquiera de los casos definidos en el artículo 71 de la LOSPEE. Para el efecto, previo a la
suspensión, la Distribuidora emitirá una notificación al consumidor, en la que se detallará
el o los motivos de la suspensión. Se exceptúan de dicha obligación los eventos de fuerza
mayor o caso fortuito. (Agencia de Regulación y Control de Electricidad, 2018, p.34)
27
“Para el caso de suspensiones programadas del servicio, la Distribuidora deberá informar,
con un mínimo de 24 horas de antelación, a través de medios de comunicación a los consumi-
dores afectados” (Agencia de Regulación y Control de Electricidad, 2018, p.34). La notifica-
ción deberá contener como mínimo la siguiente información:
a) Fecha y hora de desconexión;
b) Fecha y hora de reconexión; y,
c) Medidas que deberá adoptar el consumidor para evitar afectaciones a personas
y equipos, durante el periodo que dure la desconexión y reconexión.
“El tiempo máximo para el restablecimiento del servicio, una vez realizadas las acciones
pertinentes para el restablecimiento de éste, serán los establecidos en la regulación sobre la
calidad del servicio eléctrico de distribución” (Agencia de Regulación y Control de Electrici-
dad, 2018, p.34).
Para la regulación de la Distribución y comercialización de energía eléctrica, se emite en el año
2015 la Ley Orgánica del Servicio Público de Energía Eléctrica, que contiene las siguientes
disposiciones:
Régimen de las infracciones y sanciones
Artículo 69.- Obligación del usuario al pago. - La aplicación de las sanciones no libera al
infractor de la obligación de pagar a la empresa eléctrica la energía consumida, más un cargo
por concepto de indemnización, calculado sobre la base de la regulación que expida el AR-
CONEL, por cada mes o fracción. La empresa eléctrica efectuará la liquidación correspon-
diente y la hará de conocimiento del usuario final, para efectos de pago. (Ley Orgánica del
Servicio Público de Energía Eléctrica, 2015, p.21)
Artículo 71.- Suspensión de servicios. - La empresa eléctrica podrá suspender el sumi-
nistro de energía eléctrica al consumidor o usuario final, por cualquiera de los casos siguien-
tes:
1) Por falta de pago oportuno del consumo de energía eléctrica, al día siguiente de la
fecha máxima de pago previamente notificada al consumidor o usuario final;
2) Cuando se detecte consumos de energía eléctrica, a través de instalaciones clandes-
tinas, directas y/o similares, que alteren o impidan el normal funcionamiento del
medidor;
28
3) Cuando la acometida del usuario final no cumpla con las condiciones técnicas esta-
blecidas para el efecto;
4) Cuando se compruebe el consumo de energía eléctrica en circunstancias que alteren
lo estipulado en el contrato respectivo;
5) Cuando la empresa eléctrica previo aviso, mediante adecuados medios de comuni-
cación, comunique oportunamente al usuario final que por motivos de manteni-
miento o reparación se producirá una suspensión de energía eléctrica;
6) Cuando se consuma energía eléctrica sin haberse celebrado el respectivo contrato de
suministro de electricidad;
7) Cuando existan conexiones al sistema de la empresa eléctrica sin contar con su au-
torización; y,
8) Por causas de fuerza mayor o caso fortuito. (Ley Orgánica del Servicio Público de
Energía Eléctrica, 2015, p.21-22)
La empresa eléctrica suspenderá el servicio de energía eléctrica, previa notificación al con-
sumidor o usuario final, en la que se detallará el o los motivos de la suspensión, se exceptúan
de dicha obligación los casos de fuerza mayor o caso fortuito. (Ley Orgánica del Servicio
Público de Energía Eléctrica, 2015, p.22)
“Si existieran deudas pendientes se concede a la empresa eléctrica, la jurisdicción
coactiva para su cobro” (Ley Orgánica del Servicio Público de Energía Eléctrica, 2015, p.
22).
Cargos por suspensión y reposición del servicio (corte y reconexión)
Para la suspensión del servicio por las causas arriba indicadas, la Distribuidora está autori-
zada a cobrar al consumidor un cargo por suspensión y reposición del servicio (corte y re-
conexión), únicamente cuando estas acciones hayan sido efectivamente ejecutadas. El cargo
por corte y reconexión deberá constar en la factura que se emita en el mes posterior a la
suspensión; esto, sin perjuicio de la aplicación de los intereses legales correspondientes, en
caso de pagos atrasados. (Agencia de Regulación y Control de Electricidad, 2018, p.34)
Las Distribuidoras determinarán el valor de corte y reconexión que aplicarán a sus consu-
midores, para lo cual deberán contar con los justificativos técnicos y económicos que se
utilizaron para calcular dicho valor. El análisis técnico-económico deberá ser presentado a
la ARCONEL junto con el estudio de costos anual. Los valores determinados podrán ser
auditados por la ARCONEL cuando lo considere pertinente. (Agencia de Regulación y Con-
trol de Electricidad, 2018, p.35)
Suspensiones del servicio mayores a 30 días
Durante la suspensión del servicio, la Distribuidora no efectuará la facturación del servicio
eléctrico y de alumbrado público general y no realizará recaudación de otro tipo de cobros
29
asociados al consumidor (planes de financiamiento, contribución de bomberos, tasas de re-
colección de basura y similares), para aquellos períodos de lectura en los que el registro de
consumo eléctrico sea igual a cero, por causa de la suspensión realizada (…). (Agencia de
Regulación y Control de Electricidad, 2018, p.35)
“La Distribuidora podrá facturar únicamente los valores correspondientes al consumo regis-
trado en el sistema de medición, previo al corte, que no hayan sido facturados con anterioridad
(…)” (Agencia de Regulación y Control de Electricidad, 2018, p.35).
En casos de suspensión del servicio que alcancen 60 días calendario, sin respuesta por parte
del consumidor para la reconexión del mismo, la Distribuidora, sin excepción alguna y pre-
via notificación al consumidor, dará de baja el suministro y podrá emprender la jurisdicción
coactiva para cobrar las deudas que correspondan. Si, posterior a la baja del suministro, la
misma persona natural o jurídica solicita un nuevo suministro en el mismo inmueble, le
corresponderá al solicitante cubrir todos los costos de conexión que correspondan, incluido
acometida, sistema de medición y protecciones, para todos los niveles de voltaje. (Agencia
de Regulación y Control de Electricidad, 2018, p.35)
“La Distribuidora podrá incluir en el valor de corte y reconexión los cargos de comerciali-
zación asociados con la gestión comercial que preste la Distribuidora al consumidor con el
servició suspendido (…)” (Agencia de Regulación y Control de Electricidad, 2018, p.35).
30
CAPITULO II
2. ANÁLISIS Y EVALUACIÓN DE LA RECUPERACIÓN DE CARTERA
2.1 Descripción de la cartera vencida previa gestión de Recuperación
2.1.1 Distribución de los clientes morosos
2.1.1.1 Clientes morosos por agencia
Para el estudio de la cartera vencida se tomaron en cuenta las seis agencias pertenecientes a
la zona urbana, con fecha de corte de morosidad al 28 de Junio del 2018, debido a que posterior
a dicha fecha (2 de Julio del mismo año) se inició la recuperación de los valores vencidos; por
tanto, en meses anteriores no se realizó ninguna gestión.
Gráfico 1: Distribución de clientes morosos por agencia Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
En el Gráfico N° 1, se observa que Ajavi (30,74%) y Beaterio (20,44%) son agencias de
mayor concentración, ya que representan más de la mitad del total de clientes morosos; el resto
de agencias se distribuyen con proporciones menores al 19%, estas agencias se encuentran
ubicadas al Sur de la ciudad de Quito.
31
Tabla 1: Descripción del valor vencido por facturas vencidas
Facturas vencidas
Valor Vencido ($)
N
clientes % Media Suma %
1 mes 85.459 68,82 22,06 1.885.439,84 35,51
2 meses 18.225 14,68 41,76 760.998,86 14,33
3 meses y más (3-35) 20.493 16,50 129,94 2.662.763,23 50,15
Total 124.177 100,00 5.309.201,93 100,00 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
En cuanto al valor vencido por facturas, se puede observar en la Tabla N° 1 que el 68,82%
de clientes morosos que adeudan un mes reúnen el 35,51% del total de la cartera vencida,
mientras que el 16,50% que tienen facturas vencidas de tres meses y más (3-35 meses) absor-
ben el 50,15%; es decir, más de la mitad del valor total adeudado, evidenciando que la deuda
está mayormente concentrado en pocos clientes, siendo este último grupo tendiente a conver-
tirse en cartera irrecuperable.
2.1.1.2 Clientes morosos por tipo de tarifa
Gráfico 2: Distribución de clientes morosos por tipo de tarifa Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
La distribución de clientes morosos por tipo de tarifa, muestra claramente la presencia ma-
yoritaria de tarifa residencial (87%), esto es, que la mayor morosidad corresponde al servicio
público de energía eléctrica destinado exclusivamente al uso doméstico de los consumidores
32
(residencia de la unidad familiar); mientras que el 13% corresponde a la tarifa comercial, esta
categoría hace referencia a actividades con fines de lucro.
El tipo de tarifa se fija en función de los niveles de tensión, de la cantidad de energía, po-
tencia y uso; que como se muestra en la Tabla N° 2, todos los clientes morosos hacen uso del
nivel de baja tensión.
Tabla 2: Distribución de clientes morosos por descripción de la tarifa
Descripción Tarifa N %
BT Comercial con Demanda 334 0,27
BT Comercial con Demanda Horaria 1 0,00
BT Comercial 15.907 12,81
BT Residencial 92.794 74,73
BT Residencial para El Programa PEC 15.141 12,19
Total 124.177 100,00 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
Se observa que la mayor concentración de clientes morosos se encuentra en aquellos que
están enmarcados en el tipo de tarifa de baja tensión residencial (BT Residencial) con el
74,73%; mientras que en menor proporción a la anterior están los de baja tensión comercial y
los de baja tensión residencial para el Programa de Cocción Eficiente (PEC).
2.1.2 Distribución del valor vencido
2.1.2.1 Valor vencido por agencia
Como se mencionó anteriormente la zona urbana cuenta con 6 agencias, encargadas de la
recaudación de valores, que se lleva a cabo mensualmente antes de la fecha de vencimiento de
la facturación, de acuerdo a los planes y condiciones de pago acordadas en el contrato del
33
suministro de energía; sin embargo, existen clientes que por factores no controlables por la
empresa incurren en morosidad, ocasionando un incremento en la cartera vencida y consecuen-
temente provocando el uso de recursos (gastos) en actividades que permitan su recuperación:
Corte al disyuntor
Corte al medidor
Corte al Poste
Las actividades de corte mencionadas, son realizadas por once asociaciones privadas, las
cuales ejecutan el trabajo de campo con su respectivo personal en coordinación con la super-
visión de la sección de cortes y reconexiones.
Gráfico 3: Distribución del valor vencido por agencia Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
Sobre la distribución del valor vencido por agencia, Ajaví agrupa la mayor cartera vencida
(1´413.683), seguido de El Inca, Beaterio, Dorado, Mariana de Jesús y Gualo.
Tabla 3: Descripción del valor vencido por agencias
34
Agencia Valor vencido
N clientes % clientes Suma ($) %
Ajavi 38.168 30,74 1.413.682,93 26,63
Beaterio 25.384 20,44 837.371,42 15,77
Dorado 13.187 10,62 705.477,41 13,29
El Inca 23.402 18,85 1.065.540,83 20,07
Gualo 12.655 10,19 582.939,76 10,98
Mariana
de Jesús 11.381 9,17 704.189,58 13,26
Total 124.177 100,00 5.309.201,93 100,00
Medidas asociadas
Asimetría 111,86
Curtosis 21.406,00
Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
Al observar la distribución del monto del valor vencido por agencias (ver Tabla N° 3), se
evidencia que el 31% del total de clientes de la agencia Ajavi concentra el 26,63% del total de
la morosidad, con un promedio de deuda de $37,04, monto aparentemente pequeño pero signi-
ficativo para esas personas, ya que no pueden cubrir el pago del servicio de energía eléctrica,
que es considerado como básico; mientras que en la agencia Gualo se registra la menor cartera
vencida (11%) en comparación con las demás agencias.
De acuerdo a los estadísticos, la distribución del valor vencido no sigue una normal, por
cuanto tiene una asimetría positiva (mayor a cero), muy elevada al igual que la curtosis, esto
debido a que existen pocos clientes con valores de morosidad elevados con respecto al prome-
dio y gran cantidad de deudores con valores en mora bajos, respectivamente.
35
A priori se evidencia que para su tratamiento se debe realizar una clusterización, con el fin
de entender de mejor manera cómo está distribuida en cada uno de los grupos la deuda; elimi-
nando el efecto que producen los valores extremos y obteniendo métricas robustas para su
análisis.
2.1.2.2 Valor vencido por tarifa
Tabla 4: Descripción del valor vencido por tarifa
Tarifa Valor Vencido
Media Moda Suma %
Comercial 73,70 7,60 1.197.012,41 22,55
Residencial 38,10 3,74 4.112.189,52 77,45
Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
Los clientes residenciales (baja tensión residencial y programa PEC) presentan los mayores
valores adeudados, representando el 77,45% del total de la cartera vencida, mientras que a la
tarifa comercial le corresponde el 22,55% restante, destacando que el valor promedio es de
$73,70, que supera a la tarifa residencial, esto debido a que el uso de energía eléctrica es des-
tinada a actividades generadoras de lucro.
2.1.3 Distribución de los clientes por quintiles de morosidad
Tabla 5: Quintiles de valor vencido
Quintiles
Valor vencido
Valor Vencido
N clientes Suma %
Q1 24.799 133.703,79 2,5%
Q2 24.925 273.700,12 5,2%
Q3 24.777 505.627,78 9,5%
Q4 24.839 850.732,00 16,0%
Q5 24.837 3.545.438,24 66,8% Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
36
Podemos, entonces, en forma enfática afirmar que al 20% de los clientes que se encuentran
en el quintil 1 solo le corresponde el 2,5% de la deuda; mientras que en el quintil 5 el 20% de
los clientes absorben el 66,80% del total de la morosidad, más de 30 veces mayor que en el
quintil 1; esto debido a que dicho grupo (Q5) tiene los más altos valores de morosidad.
Tabla 6: Porcentaje de clientes según quintiles de morosidad por agencias
Agencias Quintiles Valor Vencido
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
Ajaví 32,22% 31,97% 31,34% 30,61% 27,56%
Beaterio 24,12% 22,15% 20,97% 19,73% 15,24%
Dorado 9,63% 10,68% 9,87% 9,71% 13,21%
El Inca 16,75% 17,14% 19,30% 20,19% 20,85%
Gualo 9,08% 9,53% 10,19% 10,72% 11,43%
Mariana de Jesús 8,20% 8,53% 8,33% 9,05% 11,72%
Total 100% 100% 100% 100% 100% Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
En la Tabla N° 6, se visualiza que Ajavi es la agencia con mayor presencia de clientes mo-
rosos en todos los quintiles, seguido de Beaterio, con excepción del Q4 y Q5 que es superado
por El Inca; las agencias Dorado, Gualo y Mariana de Jesús presentan proporciones menores
al 14%.
Además del total de clientes morosos pertenecientes al Q5, el 27,56% corresponden a la
agencia Ajaví; es decir, que dicha agencia también presenta altos niveles de morosidad,
Tabla 7: Montos de valor vencido según quintiles de morosidad por agencias
Agencias Valor vencido
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
Ajaví 42.933,44 87.622,96 158.524,15 259.894,91 864.707,47
Beaterio 32.264,67 60.332,48 105.228,05 166.845,03 472.701,19
Dorado 13.053,89 29.252,56 49.736,96 83.148,23 530.285,77
El Inca 22.288,47 46.998,72 98.337,17 171.800,21 726.116,26
Gualo 12.157,14 26.253,84 51.627,04 90.957,88 401.943,86
Mariana de Jesús 11.006,18 23.239,56 42.174,41 78.085,74 549.683,69 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
37
Por otra parte los montos de valor vencido según quintiles de morosidad por agencia (ver
Tabla N° 7), nos indica que la agencia Ajaví abarca en todos los quintiles de morosidad mayor
valor vencido en contraste con las demás agencias; enfatizando la proporcionalidad en cuanto
al monto del valor adeudado y porcentaje de clientes.
Tabla 8: Porcentaje de clientes y montos de valor vencido según los quintiles de morosidad
por tarifa unificada
Quintiles
Valor
vencido
Tarifa Unificada
Total Comercial Residencial
N % Suma($) % N % Suma($) %
Q1 726 2,9% 5.372,87 4,0% 24.073 97,1% 128.330,92 96,0% 100% Q2 3.604 14,5% 39.734,06 14,5% 21.321 85,5% 233.966,06 85,5% 100%
Q3 3.392 13,7% 68.312,75 13,5% 21.385 86,3% 437.315,03 86,5% 100% Q4 3.136 12,6% 108.492,97 12,8% 21.703 87,4% 742.239,03 87,2% 100%
Q5 5.384 21,7% 975.099,76 27,5% 19.453 78,3% 2.570.338,48 72,5% 100% Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
El porcentaje de clientes morosos de tarifa residencial (ver Tabla N° 8) en todos los quintiles
es mayor a la comercial; siendo el mismo proporcional al monto.
En el quintil 5, referente a clientes con mayores montos de deuda se observa que el 78,3%
pertenecen a la tarifa residencial y 21,7 a la comercial con el 72,5% y 27,5% de morosidad
respectivamente.
2.1.4 Aplicación del Análisis de Correspondencia Simple para determinar
posibles asociaciones
Tabla 9: Análisis de correspondencia simple entre las variables Valor Vencido y Meses
Vencidos
Meses Vencidos Valor Vencido
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Margen activo
1 mes 22.981 19.422 18.637 17.251 7.168 85.459
38
2 meses 1.813 3.865 3.264 3.936 5.347 18.225
3 meses y más 5 1.638 2.876 3.652 12.322 20.493
Margen activo 24.799 24.925 24.777 24.839 24.837 124.177 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
A partir del análisis de correspondencia simple se busca analizar si están relacionadas am-
bas variables, con objeto de visualizar si los meses vencidos influyen en el valor vencido, es
por ello que se utiliza el test de independencia del X2.
Tabla 10: Test de Independencia
Dimensión Valor singular Inercia Chi cuadrado Sig.
1 0,51 0,26
2 0,06 0,00
Total 0,26 32.523,50 0,000a
Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
El estadístico Ji-Cuadrado para la tabla de contingencia establecida por el cruce de los va-
lores de las variables se dispone en la Tabla N° 10, donde se comprueba que las variables meses
vencidos y valor vencido no son independientes, ya que el p-valor asociado es muy pequeño
(Sig. 0,000a), es decir, se rechaza la hipótesis nula de independencia entre ambas variables.
Gráfico 4: Análisis de Correspondencia entre las variables Meses Vencidos y Valor Vencido Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
Se concluye, como queda de manifiesto en el Gráfico N°4 de que existen 3 subconjuntos
diferenciados de categorías. Se observa que los meses vencidos de 3 meses y más presentan
39
mayor tendencia a ubicarse en el quintil 5, es decir, son aquellos clientes que adeudan valores
altos con facturas vencidas de 3 meses y más, por tanto tienen una gran relación, así como los
clientes con facturas vencidas de un mes cuyos valores de mora se ubican en el Q1, Q2 Y Q3.
2.2 Descripción del comportamiento de los índices intervinientes en el proceso
de Recuperación de Cartera
La Mejora Continua de la Calidad es imprescindible, no solamente para evitar el uso inne-
cesario de recursos, sino también para cumplir con las expectativas de los clientes; por ello la
vigilancia y control de procesos es necesario, esto para conocer cuál es el comportamiento de
los mismos en tiempos definidos, ya que están expuestos a diversos fenómenos que pueden
producir variaciones en el proceso.
El uso de gráficos de control como herramienta permitirá conocer cómo se encuentra el
proceso, detectar rápidamente las variaciones que se produzcan y a partir de ahí adoptar medi-
das para determinar las causas de dichas modificaciones para consecuentemente corregirlas,
contribuyendo a garantizar la calidad del proceso.
Sin embargo, para ser objetivos a la necesidad o no de un cambio de enfoque en el proceso,
es relevante considerar las especificaciones establecidas teniendo en cuenta exclusivamente los
aspectos funcionales, comerciales, de seguridad, etc. (límites de especificación), para el pro-
ceso, con el fin de determinar la capacidad del mismo.
Con el propósito de realizar un seguimiento a la gestión del subproceso Recuperación de
Cartera, se llevará a cabo un control estadístico de la calidad de los indicadores, se elaborará
40
un análisis del comportamiento de los mismos a partir del año 2013 hasta el primer trimestre
del 2018; el tamaño de los subgrupos es trimestral.
2.2.1 Índice de Recaudación
2.2.1.1 Comportamiento del Índice de Recaudación Mediante el uso de grá-
ficas de control
Consideraciones Generales
Objetivo: Mantener altos niveles de recaudación por venta de energía (Plan Estratégico 2012-
2015)
Forma de medición:
Límites de Especificación: ±2%
Resultados Control Estadístico
Gráfico 5: Gráfico �̅�: Índice de Recaudación Venta de Energía % Fuente: Base de datos de la EEQ
107,202
100,98
Gráfico X-bar para Índice de Recuadación
LIE = 96,98, LSE = 100,98
0 4 8 12 16 20 24
Subgrupo
90
93
96
99
102
105
108
X-b
ar
98,9792
90,7562
96,98
100*
fac
rec
V
VR
41
Gráfico 6: Gráfico R: Índice Recaudación por Venta de Energía Fuente: Base de datos de la EEQ
Bajo el supuesto de que los datos provienen de una distribución normal con una media igual
a 98,9792 y una desviación estándar igual a 4,74756, de los 21 puntos no excluidos mostrados
en la gráfico, 1 se encuentra fuera de los límites de control en el primer gráfico, mientras que
1 está fuera de límites en la segunda. Puesto que la probabilidad de que aparezcan 1 ó más
puntos fuera de límites, sólo por azar, es 0,000566832 si los datos provienen de la distribución
supuesta, se puede declarar que el proceso está fuera de control con un nivel de confianza del
95%.
Pruebas de Rachas
No se ha detectado ninguna secuencia inusual; es decir, no existen patrones en los datos.
El Gráfico N° 5, expresa como ha sido el comportamiento del índice de recaudación por
venta de energía, se observa que en el primer trimestre del año 2018 se produjo un cambio
significativo, ya que el índice de recaudación mensual disminuyó el 9% con respecto al tri-
mestre anterior.
20,6908
Gráfico de Rangos para Índice de Recuadación
0 4 8 12 16 20 24
Subgrupo
0
5
10
15
20
25
30
Ran
go
8,03762
0,0
42
Cabe destacar que el Índice de Recaudación supera al 100% en algunos trimestres; esto
debido a que el valor recaudado sobrepasa al valor facturado, como consecuencia de pagos
atrasados, evidenciando ineficiencia en el proceso de recaudación.
Por otro lado el Gráfico N° 6, muestra la variación del Índice de Recaudación por Venta de
Energía, se observa que el último trimestre del año 2017 (octubre, noviembre y diciembre),
difiere de los demás subgrupos, por lo tanto está fuera de control.
Gráfico 7: Índice de Recaudación 2017-2018 Fuente: Base de datos de la EEQ
En el cuarto trimestre del 2017 la empresa experimentó una alta recaudación de alrededor
de 14’692.145,95 en el mes de octubre, esto se debe por razones de pagos atrasados que se
recaudó en dicho mes.
Asimismo, en el primer trimestre del mes de marzo del 2018 se experimentó una disminu-
ción considerable de recaudación (84,45%), ubicándose por debajo de la meta establecida por
el Ministerio de Electricidad y Energía Renovable (MEER) de 98%. Una vez realizado el aná-
lisis de causas se determinó que dicha disminución ocurrió debido a que el 1 de noviembre del
año 2017 se incorporó el nuevo sistema CIS/CRM, en el cuál el Módulo de Desconexiones y
8286909498
102106110114118
[%]
ÍndiceRecaudaciónMensualMeta MEER
43
Reconexiones (SAP WM) presentó fallos, ocasionando en los próximos meses bajos niveles
de recaudación.
2.2.1.2 Análisis de series de tiempo del índice de Recaudación
Gráfico 8: Evolución Histórica del Índice de Recaudación Fuente: Base de datos de la EEQ
A priori se visualiza que la serie histórica mensual del Índice de Recaudación no presenta
ninguna tendencia, sin embargo para corroborar dicha afirmación se utilizará el análisis de
autocorrelación.
Gráfico 9: Correlograma del Índice de Recaudación Fuente: Base de datos de la EEQ
44
El correlograma ratifica la inexistencia de tendencia y estacionalidad ya que las autocorre-
laciones no son significativas, es decir están próximas a cero; por lo tanto la serie es aleatoria.
El ruido del proceso se debe al comportamiento volátil de los clientes que se introduce al
momento de los pagos, además por efectos del cambio del sistema.
2.2.2 Cartera Vencida
2.2.2.1 Análisis de series de tiempo de Cartera Vencida
La cartera Vencida es uno de los indicadores más importantes, ya que nos indica el monto
de la deuda que tienen los clientes, los mismos que deben ser gestionados con la finalidad de
recuperarlos. Esta gestión es llevada a cabo por la sección de Cortes y Reconexiones, mediante
una serie de actividades operativas, las cuales debido a la implementación del nuevo sistema
se modificaron.
Consideraciones Generales
Forma de medición: USD adeudados a la empresa con una antigüedad mayor a 30 días
Gráfico 10: Evolución Histórica Cartera Vencida Fuente: Base de datos de la EEQ
45
En el presente gráfico se observa que en el mes de abril del año 2016 la cartera vencida es
la más alta registrada desde el año 2012 ($ 1´393.871,32), mientras que en el mes de mayo del
año 2014 se obtuvo el valor más bajo ($ 182.097,92).
Gráfico 11: Correlograma Cartera Vencida Fuente: Base de datos de la EEQ
La serie presenta tendencia, ya que los coeficientes de autocorrelación son diferentes de
cero de manera significativa para varios de los primeros periodos de desfasamiento y caen
gradualmente hacia cero al incrementarse el número de periodos.
La tendencia a lo largo del tiempo es creciente, debido a que el valor en mora va en aumento,
para controlar ese comportamiento es importante gestionar la recuperación de estos valores,
evitando de esta manera que se convierta en cartera irrecuperable.
Procedemos a diferenciar la serie para eliminar la tendencia.
46
Gráfico 12: Serie de tiempo diferenciada Fuente: Base de datos de la EEQ
Una vez eliminada la tendencia se observa que la serie es estacionaria, es decir que presenta
un comportamiento aleatorio, el ruido del proceso se debe al comportamiento volátil de los
clientes que se introduce por el incumplimiento del pago; el mismo que no es controlable
puesto que se debe a motivos externos de la empresa.
2.3 Descripción de la Recuperación de cartera vencida
Con el propósito de realizar un seguimiento a la recuperación de cartera vencida, se elabo-
rará un análisis del comportamiento de los cortes y pagos de los clientes morosos de la Direc-
ción Comercial Zona Urbana.
Este análisis recoge los resultados de los cortes y pagos de cartera (Ver Anexo 1) que se
generaron desde el 2 de Julio hasta el 19 de diciembre del 2018, teniendo en cuenta que para
los pagos se considera 5 días incluida la fecha de corte.
47
Gráfico 13: Promedio de pagos Fuente: Base de cortes y pagos (REC 006 Pagos diarios por hora)
Como se observa en el Gráfico N° 13, el promedio de pagos a inicios del mes de Julio, fecha
en la que se inició los cortes es alto, en comparación con el último mes; es decir, tiene tendencia
decreciente, esto debido a que se priorizó la recuperación de cartera dura (valores y meses
altos).
Por otro lado, del total de cortes realizados el 58,86% de los clientes morosos han realizado
el pago dando una recuperación de $ 4.432.961,07; es decir, que el porcentaje restante
podría convertirse en cartera irrecuperable, pero cabe destacar que puede existir un porcentaje
de clientes que haya accedido a una forma de pago inusual (convenios de pago, abonos), esto
se observa en la inercia que se presenta en los pagos. (Ver Anexo 1)
48
CAPITULO III
3. MODELO DE EVALUACIÓN DE RIESGO DE RECUPERACIÓN
DE CARTERA
Debido a la inexistencia de una técnica estadística para la clasificación de clientes morosos
en función del riesgo, se procedió a la utilización de herramientas estadísticas con el fin de
buscar soluciones a problemas existentes y mejorar el proceso, optimizando los recursos que
disponen para la recuperación de los valores adeudados; logrando que las decisiones tomadas
por el responsable de la sección de cortes y reconexiones sean fiables y acertadas.
Además, la ausencia de un número óptimo de cortes puede ocasionar que se originen ma-
yores costos con relación al valor que se recupera, ya que al realizar cortes sin ningún criterio
se ejecutarían cortes masivos, superando el nivel de eficiencia económica.
El Análisis Discriminante es un método de dependencia no métrico que nos permite clasifi-
car a los clientes morosos en función del riesgo, en alguno de los grupos preestablecidos por
los valores de la variable dependiente, a partir de las funciones lineales obtenidas de las varia-
bles independientes (funciones discriminantes).
Este método nos permite entender el fenómeno cuantitativamente, ya que el criterio de cla-
sificación parte de la información de grupos del cual ya se conoce con certeza su pertenencia
(grupo de adiestramiento) eliminando de esta manera la subjetividad.
49
Para la selección de variables se utiliza el método Stepwise, utilizando el criterio Lambda
de Wilks en cualquier etapa, que consiste en seleccionar aquellas variables cuyo valor del es-
tadístico sea pequeño, es decir, que la variabilidad total será debida a las diferencias entre
grupos y, por tanto, el conjunto de variables correspondientes discriminará los grupos; caso
contrario, si es próximo a uno los grupos estarán mezclados y el conjunto de variables inde-
pendientes no será adecuado para construir las funciones discriminantes.
Es importante mencionar que, las variables candidatas a ser seleccionadas deben cumplir
con el criterio de eliminación de entrada y de salida, para determinar si dichas variables aportan
información significativa en cada paso de selección de la variable.
Si el estadístico F de entrada es mayor al valor crítico establecido (𝐹𝑐 > 𝐹𝑡), se procede a
la selección de la variable, ya que al ser un valor grande producirá una disminución significa-
tiva de la Lambda de Wilks.
Por otro lado si la F de salida es inferior a un valor crítico establecido (𝐹𝑐 < 𝐹𝑡), se proce-
derá a su eliminación, lo que quiere decir, que el incremento de la Lamba de Wilks será mínima
y por ende será poca la información que se pierde.
Extracción de la Función Discriminante:
𝑫𝒔 = 𝐵𝑠1𝑋1 + ⋯ + 𝐵𝑠𝑝𝑋𝑝 + 𝐵𝑠0
En particular, la puntuación discriminante para el i-ésimo individuo, i=1, …, n, en la fun-
ción discriminante 𝐷𝑠, será:
50
𝒅𝒊𝒔 = 𝐵𝑠1𝑋𝑖1 + ⋯ + 𝐵𝑠𝑝𝑋𝑖𝑝 + 𝐵𝑠0
A partir de esta función se predice a qué grupo es más probable que pertenezcan los clientes
morosos del cual se desconoce su clasificación; es decir, que asigna a los clientes morosos al
grupo de máxima probabilidad, cuantificando a su vez su valor.
Lambda de Wilks para la función discriminante
Permite contrastar la hipótesis nula de que los centros de los grupos son iguales, mediante
una aproximación a la 𝜒2 utilizando el p-valor asociado al estadístico.
3.1 Aplicación del Análisis Discriminante para clasificación de los clientes en función
del riesgo de recuperación de cartera vencida
3.1.1 Generación de base de datos
1) La base de datos fue construida a través de los datos obtenidos del Sistema Business
Objects (BO), CAR 030 Gestión Cartera Vencida, que contiene información de los
clientes morosos pertenecientes al área urbana. De ésta base, para llevar a cabo el aná-
lisis se consideró 124.177 clientes morosos, de los cuales 82.785 pertenecen al grupo
de adiestramiento ya que se encuentran clasificados en niveles de recuperación bajo y
mediano. Además de este criterio, la experiencia fue fundamental para corroborar dicha
clasificación, cuyas estadísticas se encuentran a continuación:
51
Tabla 11: Descripción del grupo de adiestramiento
Niveles
Recuperación Estadísticas
Facturas
Vencidas
Valor
Vencido
Baja recuperación
N 41.367 41.367
Media 1,00 7,57
Moda 1 3,74
Mínimo 1 1,00
Máximo 1 14,91
Suma 41.367 313.372,96
Mediana
recuperación
N 41.418 41.418
Media 1,00 29,55
Moda 1 15,00
Mínimo 1 14,92
Máximo 1 67,86
Suma 41.418 1.224.240,15 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
La característica del grupo de baja y mediana recuperación reside en que los clientes tie-
nen facturas vencidas de un mes y valores adeudados desde USD 1,00 hasta USD 14,91 y
USD 14,92 hasta USD 67,86 respectivamente. El tratamiento que se aplica a este grupo es la
emisión de SMS, E-mail y carta recordatorio. Los mismos son considerados recuperables.
Los 41.392 clientes restantes (Ver Tabla N° 12) pertenecen al grupo experimental que pre-
sentan las siguientes características:
Tabla 12: Descripción del grupo experimental
Niveles
Recupera-
ción
Estadísti-
cas
Facturas
Vencidas
Valor
Vencido
Alta recuperación
N 41.392 41.392
Media 3,73 91,12
Moda 2 7,48
Mínimo 1 3,01
Máximo 35 43.002,72
Suma 154.355 3.771.588,82 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
52
En este grupo los clientes tienen facturas vencidas desde 1 a 35 meses y valores vencidos
de $3,01 hasta 43002,72. Puesto que pertenece al grupo de altos niveles de recuperación, se
requiere determinar el tipo de riesgo de cada cliente, para conocer a los clientes más críticos y
posteriormente efectuar la gestión adecuada.
2) También se cuenta con datos del Sistema Informático Empresa Eléctrica Quito
(SIEEQ), que proporciona información de aquellos clientes con desconexión definitiva;
es decir, morosos a los cuales se ha emitido la orden de retiro de medidor. Este grupo
también pertenece al grupo de adiestramiento y es considerado como irrecuperable.
3.1.2 Análisis de datos
Como se mencionó anteriormente, para ello consideramos dos grupos; la primera hace re-
ferencia al grupo de adiestramiento, formada por los clientes de cartera recuperable e irrecupe-
rable, para los cuales es conocido sin error el grupo al que pertenecen; mientras que la segunda
es la experimental, que está formada por el resto de observaciones, los cuales serán asignados
a alguno de los dos grupos con la mayor precisión posible.
Grupo de adiestramiento recuperable.- Conformado por aquellos clientes cuyos meses y
valores adeudados se consideran recuperables.
Grupo de adiestramiento irrecuperable.- Aquí se considera a todos los clientes a los
cuales se les ha emitido una orden de desconexión definitiva.
3.1.3 Operacionalización de variables
53
Lo anterior nos permitirá la selección de clientes críticos, teniendo en cuenta algunas varia-
bles determinantes del riesgo.
Tabla 13: Operacionalización de la variable dependiente
Variable Tipo de
variable
Definición
Operacional Categorización Cod Definición
Nivel de
Medición
Riesgo Cualitativa Discreta
Probabilidad
que tiene el
cliente mo-
roso de per-tenecer a la
cartera recu-
perable e irrecuperable
Recuperable 1
Cartera vencida confor-
mada por clientes cuyos meses y valores adeuda-
dos se consideran bajos Nominal-dicotómica
Irrecuperable 2
Cartera vencida confor-
mada por clientes moro-sos a los cuales se les ha
emitido una orden de
desconexión definitiva
Tabla 14: Operacionalización de las variables independientes
Variable Tipo de variable Operacionalización Nivel de
Medición
Unidad de
Medida
Valor
Vencido
Cuantitativa
Continua
Valor en dólares por consumo de servicio de electricidad de
los clientes morosos
Razón Dólares
(USD)
Facturas
Vencidas
Cuantitativa
Discreta
Número de meses vencidos por consumo de servicio de
electricidad de los clientes
morosos
Razón N° Meses
3.2 Actividades Propuestas
El Análisis Discriminante permite clasificar a los clientes en grupos previamente especifi-
cados en la variable dependiente, en función de variables independientes, el objetivo que se
persigue es predecir si los clientes que forman parte de la cartera vencida tienen el riesgo de
convertirse en cartera irrecuperable.
Se trata de obtener unas funciones lineales de las variables independientes valor vencido y
facturas vencidas de la forma:
54
𝐃𝐬 = βs1Valor Vencido + βs2Facturas Vencidas + βs0
Tales que sus valores permitan estimar la probabilidad de pertenecer a cada uno de los dos
grupos establecidos (recuperable e irrecuperable). A partir de dichas probabilidades, un cliente
será clasificado en un grupo para el que presente mayor probabilidad.
Tabla 15: Caso de análisis
Casos N %
Válido Grupo de Adiestramiento 90.554 68,60
Excluido
Código de grupo perdidos o fuera de rango
41.392 31,40
Como mínimo, falta una
variable discriminatoria 0 0,00
Ambos códigos, los perdi-
dos o los que están fuera
de rango y, como mínimo, una discriminación que
falta
0 0,00
Total 131.946 100,00 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
Se observa que el total de clientes observados es de 131.946. De ellos, 90.554 pertenecen al
grupo de adiestramiento o de control, mientras que los 41,392 restantes no disponen del valor
de la variable riesgo; es decir, conforman la muestra experimental.
Tabla 16: Descripción del grupo de adiestramiento por riesgo
Riesgo Media Desviación
estándar Ponderados
Recuperable Facturas Vencidas 1 0,00 82.785
Valor Vencido 18,57 13,96 82.785
Irrecuperable Facturas Vencidas 11 5,86 7.769
Valor Vencido 244,39 487,90 7.769
Total Facturas Vencidas 2 3,24 90.554
Valor Vencido 37,95 156,84 90.554 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
En la distribución de los 90.554 casos, clasificados previamente en los dos grupos de la
variable dependiente (riesgo), el grupo recuperable está formado por 82.785 clientes morosos
55
y el grupo irrecuperable por 7769. Se observa la diferencia de grupos ya que el promedio de
facturas vencidas de riesgo recuperable e irrecuperable es de 1 y 11 respectivamente, mientras
que la media del valor vencido es de $18,57 y $244,39, respectivamente, se aprecia claramente
la diferencia entre grupos.
3.2.1 Selección de variables
a) Criterio de selección
El criterio que consideraremos en la selección de variables, en cualquier etapa es el de la
Lambda de Wilks.
Tabla 17: Variables entradas/eliminadas
Escalón Especificado
Lambda de Wilks
Estadístico df1 df2 df3 F exacta
Estadístico df1 df2 Sig.
1 Facturas Vencidas 0,281 1 1 90.552 231.828,16 1 90.552 0,000
2 Valor Vencido 0,281 2 1 90.552 115.968,25 2 90.551 0,000 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
El estadístico Lambda de Wilks es muy pequeño (0,281) para ambas variables, ya que en
cada paso se introdujo la variable que minimiza la lambda de Wilks global, esto quiere decir
que la variabilidad total se debe a las diferencias entre grupos, por lo tanto dichas variables
independientes permitirán construir las funciones discriminantes.
De las dos variables independientes consideradas inicialmente, ambas son significativas
para el modelo, ya que se incluyen a través del método de inclusión por pasos.
56
Cabe destacar que el hecho de que la Lambda de Wilks sea mínima no implica que la varia-
ble candidata sea seleccionada definitivamente; para esto se establecerá un criterio de elimina-
ción para determinar si la información aportada por dicha variable es significativa.
b) Criterio de eliminación
Tabla 18: Criterio de eliminación de variables (F de salida)
Escalón Tolerancia F para eli-
minar
Lambda
de Wilks
1 Facturas Vencidas 1,00 231.828,17
2 Facturas Vencidas 0,94 179.499,60 0,84
Valor Vencido 0,94 31,15 0,28 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
Tabla 19: Variables no incluidas en el análisis/F de entrada
Escalón Tolerancia Tolerancia
mín.
F para
entrar
Lambda
de Wilks
0 Facturas Vencidas 1 1 231.828,16 0,28
Valor Vencido 1 1 17.582,87 0,83
1 Valor Vencido 0,93 0,93 31,14 0,28 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
En el primer paso se introduce la variable facturas vencidas ya que proporciona el mínimo
valor de la Lambda de Wilks (0,28), verificando además que la F de entrada (231.828,16) es
superior al valor crítico (3,84); en el segundo paso se introduce la variable valor vencido, que
cumple también con el criterio de entrada.
Al seleccionar cada variable, ninguna fue eliminada ya que los F de eliminación superaron
en todos los casos al valor crítico (2,71).
Dado que la Lambda de Wilks es próxima a cero, suponemos que al representar al conjunto
de clientes morosos en el espacio generado por las variables facturas vencidas y valor vencido,
los grupos estarán bastante separados y, en consecuencia, las funciones discriminantes que se
57
extraigan a partir de dicho espacio proporcionarán un alto porcentaje de clasificaciones co-
rrectas en los grupos.
3.2.2 Extracción de las funciones discriminantes
El máximo número de funciones que puede ser extraído es igual a:
𝑐 = 𝑚𝑖𝑛(𝑘 − 1, 𝑝)
El número de grupos es igual a dos y el número de variables independientes seleccionadas
para construir las funciones discriminantes es igual a dos, por lo tanto el máximo número de
funciones extraídas será igual a:
𝑐 = 𝑚𝑖𝑛(2 − 1,2) = 1
Expresión de la función discriminante:
𝑫𝒔 = 𝐵𝑠1𝐹𝑎𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎𝑠 𝑣𝑒𝑛𝑐𝑖𝑑𝑎𝑠 + 𝐵𝑠2𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑣𝑒𝑛𝑐𝑖𝑑𝑜 + 𝐵𝑠0 𝑠 = 1,2
3.2.3 Correlación canónica y auto valores asociados a la función discriminante
Tabla 20: Descripción de la función discriminante
Función Auto valor %
de varianza
%
acumulado
Correlación
canónica
1 2,56a 100 100 0,84
Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
El valor obtenido de la correlación canónica es de 0,84 lo que indica dispersión debido a la
diferencia entre grupos, por lo que la función discriminará mucho a los grupos.
58
Tabla 21: Lambda de Wilks para la función discriminante
Prueba de
funciones
Lambda de
Wilks Chi-cuadrado gl Sig.
1 0,28 115.013,45 2 0,000 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
Como se observa en la Tabla N° 21, el valor del estadístico coincide con el obtenido para el
conjunto de variables independientes seleccionadas (0,28); dicho valor corresponde al del con-
junto formado por las funciones discriminantes.
3.2.4 Contraste de hipótesis
𝑯𝒐: 𝐿𝑜𝑠 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑔𝑟𝑢𝑝𝑜𝑠 𝑠𝑜𝑛 𝑖𝑔𝑢𝑎𝑙𝑒𝑠
𝑯𝒂: 𝐿𝑜𝑠 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑔𝑟𝑢𝑝𝑜𝑠 𝑠𝑜𝑛 𝑑𝑖𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠
Para contrastar dicha hipótesis se utiliza el estadístico de prueba χ2 asociado a su probabi-
lidad (p-valor), en este caso Sig. es menor a 0,05.
Rechazo la hipótesis nula, es decir que los centros de los grupos presentan diferencias sig-
nificativas, dentro de cada grupo el comportamiento es homogéneo, con poca dispersión y
próximos a la media y existe heterogeneidad entre grupos. Por lo tanto, la función permite
discriminar adecuadamente ya que la información que aportará la función al clasificar los casos
será estadísticamente significativa al nivel 0,05.
3.2.5 Clasificación de los individuos
Tabla 22: Coeficientes de función discriminante
canónica estandarizadas
Función
59
1
Facturas Vencidas 0,994
Valor Vencido 0,023 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030
𝑫𝟏 = 0,994𝐹𝑎𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎𝑠 𝑣𝑒𝑛𝑐𝑖𝑑𝑎𝑠 + 0,023𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑣𝑒𝑛𝑐𝑖𝑑𝑜
La expresión anterior nos proporciona la puntuación discriminante para cualquier cliente
moroso.
Los clientes morosos sin agrupar, a través de dicho análisis fueron discriminados de la si-
guiente manera:
Tabla 23: Pertenencia a grupos pronosticada
Riesgo Pertenencia a grupos pronosticada
Total Recuperable Irrecuperable
Recuento
Recuperable 82.785 0 82.785
Irrecuperable 2.036 5.733 7.769
Casos sin agrupar 35.892 5.500 41.392
%
Recuperable 100,00 0 100,00
Irrecuperable 26,20 73,80 100,00
Casos sin agrupar 86,70 13,30 100,00
Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
La Tabla N° 23 muestra el resumen de los resultados de clasificación, en donde el porcentaje
de casos correctamente clasificados en los grupos recuperable e irrecuperable es de 100% y
73,80% respectivamente.
En términos generales de un total de 90.554 clientes morosos, 88.518 han sido clasificados
correctamente, es decir que el 97,80% de los casos originales clasificados previo a realizar el
análisis discriminante fueron agrupados correctamente, lo que representa el índice de efectivi-
dad de la función discriminante.
60
Del total de clientes del grupo experimental el 86,70% fue clasificado en el grupo recupe-
rable mientras que el 13,30% en el irrecuperable.
Tabla 24: Probabilidades previas para grupos
Riesgo Previa Ponderados
Recuperable 0,914 82.785
Irrecuperable 0,086 7.769
Total 1 90.554 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030
Las probabilidades obtenidas a priori fueron calculadas a partir del tamaño del grupo; te-
niendo en cuenta que la máxima probabilidad a priori se da en el grupo 1 (recuperables), en-
tonces, sin considerar la información proporcionada por las variables independientes, la esti-
mación del riesgo de la cartera vencida para los clientes, sería recuperable.
Por otro lado, ya que la probabilidad a priori en el grupo 1 es de 0,914, el porcentaje de
casos que resultaría correctamente clasificado a priori, sin realizar el análisis discriminante, es
de 91,4 %. En consecuencia, dado que a posteriori, sobre los casos considerados en el análisis
el porcentaje de casos correctamente clasificados es de 97,8%, la mejora obtenida con el aná-
lisis ha sido superior al 6,4%. Podemos concluir entonces que la información proporcionada
por las variables facturas vencidas y valor vencido mejora la estimación del Riesgo de los
clientes morosos.
3.2.6 Predicción
Una vez comprobado que, mediante la función construida a partir de los valores de las va-
riables facturas vencidas y valor vencido, el porcentaje de clasificaciones correctas es elevado,
61
es de esperar que dicha función también proporcione buenos resultados a la hora de predecir el
valor de RIESGO para cualquier cliente moroso.
Tabla 25: Descripción del grupo pronosticado
Grupo
pronosticado
Facturas
Vencidas
Valor
Vencido
Recuperable N 35.892 35.892
Media 3 65,12
Moda 2 7,48
Mínimo 1 3,01
Máximo 6 7.822,25
Suma 97.207 2.337.308,31
Irrecuperable N 5.500 5.500
Media 10 260,78
Moda 7 26,33
Mínimo 5 18,62
Máximo 35 43.002,72
Suma 57.148 1.434.280,51 Fuente: Base de Datos de la EEQ- CAR 030 Gestión de Cartera Vencida
Del total de clientes morosos pronosticados 35.892 fueron clasificados en el grupo recupe-
rable, en la cual el promedio de facturas vencidas y valor vencido es de 3 y 65,12 respectiva-
mente, existiendo clientes que adeudan de 1 a 6 meses y de USD 3,01 a USD 7.822,25 res-
pectivamente.
Por otro lado, en el grupo irrecuperable se encuentran 5.500 clientes, que adeudan en pro-
medio 10 meses y USD 260,78, desde 5 a 35 meses y en valor de USD 18,62 a USD
43.002,72.
62
CAPITULO IV
4. PROPUESTA DE UN PROTOTIPO DE GEORREFERENCIACIÓN DE
LOS CLIENTES MOROSOS EN FUNCIÓN DEL RIESGO DE CARTERA
VENCIDA
4.1 Antecedentes
La Dirección Comercial Zona Urbana gestiona la recuperación de cartera, mediante la sec-
ción de cortes y reconexiones, encargada de efectuar las actividades operativas, establecidas
en la matriz de caracterización del Sistema de Gestión de Calidad; dichas actividades deben
estar ligadas a los objetivos, indicadores y metas establecidas por la Gerencia de Comerciali-
zación, la cual se rige a lineamientos de la planificación institucional y está en alineación con
la planificación de niveles superiores.
Es así que, en forma permanente, la empresa ejecuta, gestiona y monitorea el cumplimiento
de su planificación a través del sistema GPR, analizando periódicamente el estado de sus indi-
cadores, proyectos, procesos y gestionando la mejora de los resultados institucionales.” (Plan
Estratégico 2014-2023, p. 4)
Además, el Sistema de Gestión de la Calidad nos indica que: “los resultados alcanzados
evidencian que fue un acierto la implantación del Sistema de Gestión de la Calidad con la
Norma ISO 9001, que se basa en la gestión por procesos y porque a través de las auditorías
internas y externas se realiza un seguimiento continuo al cumplimiento de la normativa legal
63
vigente, de la documentación interna y de las metas establecidas por los procesos y subproce-
sos. Sin embargo, dados los cambios en la estructura orgánica, es necesario actualizar conti-
nuamente la caracterización de los procesos del sistema de gestión de la calidad, a fin de que
estén en concordancia y alineados con el nuevo diseño organizacional e incorporar o integrar
otros sistemas de gestión que puedan acceder a una certificación reconocida internacional-
mente”. (Plan Estratégico 2014-2023, p. 7)
En la actualidad la georreferenciación constituye una herramienta fundamental para la rea-
lización de Sistemas de Información puesto que nos permite vincular información espacial pro-
veniente de distintas fuentes y la interacción de un conjunto de elementos entre sí con un fin
común, logrando de esta manera que la información esté disponible para satisfacer las necesi-
dades en una organización, ya que facilita la toma de decisiones con base a la información que
produce el sistema para los usuarios finales.
Además, los Sistemas de Información Geográfica juegan un papel fundamental para la mo-
delización de grandes cantidades de datos vinculados a una referencial espacial, ya que es capaz
de integrar, almacenar, editar, analizar y mostrar la información geográficamente referenciada;
es decir, que permiten a los usuarios finales crear consultas interactivas, analizar la información
espacial, gestionar los recursos, logística, etc.
4.2 Planteamiento del problema
Uno de los problemas existentes al momento de gestionar la recuperación de cartera del área
urbana es que no cuentan con un proceso de georreferenciación, que permita determinar la
64
distribución de los clientes morosos por niveles de riesgo, con el que se pueda ubicar a aquellos
clientes con bajo, mediano y alto riesgo, información que es relevante para una toma de deci-
siones acertada, ya que la optimización de recursos en las actividades de cortes y reconexiones
es fundamental para la mejora continua del proceso de Recuperación de Cartera.
La sección de cortes y reconexiones diariamente distribuye el trabajo de campo a las aso-
ciaciones en función del número de operadores y la carga de trabajo a ejecutar, sin embargo,
es necesario la optimización de los tiempos, puesto que se debe cumplir determinadas especi-
ficaciones impuestas por organismos superiores, los mismos que son controlados mediante in-
dicadores que en la actualidad se encuentran por debajo de las especificaciones.
Por otro lado, las restricciones impuestas por niveles superiores a la sección, para la gestión
de la recuperación de cartera vencida, tales como fecha de vencimiento, reclamos, paso colec-
ción, genera inconsistencia en el número de cortes que se envían diariamente a producción;
además, no existe un control y seguimiento (trazabilidad) de la efectividad del corte por ende
no se conoce con certeza quienes efectúan realmente el trabajo de campo.
4.3 Justificación
La georreferenciación de los clientes morosos en función del riesgo de cartera vencida nos
permite la distribución del trabajo de campo a todas las asociaciones en base a su capacidad
para efectuar el corte, teniendo en cuenta la localización (cercanía o lejanía) de los clientes
morosos con las diferentes asociaciones, es decir, determinando rutas que permitan optimizar
los tiempos de trabajo, generando un costo- beneficio de la capacidad logística de tomar la
65
mejor decisión en términos de los recursos a utilizarse, además permite establecer el número
de asociaciones y operadores a ejecutar el trabajo de campo en función de la cantidad de mo-
rosos en lugares específicos, esto en base a las coordenadas geográficas de la zona de asigna-
ción.
También nos permite mediante una interfaz gráfica visualizar la evolución de la cartera ven-
cida e inferir sobre el cumplimiento o no de condiciones impuestas en el proceso; es decir,
comparar entre situaciones temporales o espaciales distintas de la cartera vencida. El uso de
esta herramienta nos permitirá detectar pautas espaciales, puesto que la cartera vencida puede
estar aglomerada en zonas específicas de la ciudad, dando al analista un criterio para la toma
de decisiones.
Además de facilitar la movilización, planificación de rutas, reorganización y reestructura-
ción, la georreferenciación también permite identificar grupos vulnerables para poder diseñar
estrategias de cobro (convenios de pago), en base al tipo de riesgo, ya que por su misma con-
dición, la probabilidad de que no paguen es variable.
La importancia radica en la necesidad de mejorar continuamente el proceso que se ejecuta
con el fin de lograr los objetivos planteados y fortalecer los procesos internos de la sección.
4.4 Objetivos
4.4.1 Objetivo General
66
Proponer un prototipo de georreferenciación de los clientes morosos en función del
riesgo de cartera vencida.
4.4.2 Objetivos Específicos
Describir el proceso de Recuperación de Cartera.
Representar gráficamente la distribución geográfica de los clientes morosos en función
del riesgo de cartera vencida.
Georreferenciar a los clientes morosos en función del riesgo de cartera vencida.
4.5 Desarrollo
4.5.1 Descripción del proceso de recuperación de cartera
La Gerencia de Comercialización tiene sus respectivas direcciones, departamentos y seccio-
nes; nuestra investigación se enfocará en la Dirección Comercial Zona Urbana, sección de cor-
tes y reconexiones, a nivel de procesos y subproceso.
67
Gráfico 14: Proceso de Comercialización-Subprocesos Fuente: Plan Estratégico 2014-2023
El estudio se realizará a nivel del subproceso Gestión de Recaudación, ya que dentro de ella
se gestiona el proceso Recuperación de Cartera.
Las actividades a cumplir establecidas para la recuperación de cartera dentro de la
matriz de caracterización son las siguientes:
Tabla 26: Actividades del proceso Recuperación de Cartera
Actividades Producto/servicio Cliente interno/externo
Analizar cartera activa
vencida
Archivos de notificaciones y órdenes
de suspensión y reconexión de servicio Contratistas
Fiscalizar contratistas
Informe de fiscalización de suspensio-
nes de servicio y fiscalización de liqui-
dación de reconexiones del servicio
(SIEEQ-SDI)
Subproceso de Gestión
Presupuestaria
Desconectar y liquidar
suministros Reportes de desconectados
Subproceso de Pérdidas
Eléctricas Comerciales
Subproceso Gestión de
Matrícula
Gestionar la recupera-
ción de valores
Listado de cheques protestados cance-
lados/recibos de pago
Recepción e ingreso del
pago/Cliente
Gestión de Matrícula
Gestión de Facturación
Gestión de Recaudación
Gestión de Control de Pérdidas No Técnicas
Gestión de Control equipos de medición de energía eléctrica
Gestión de Servicios al Ciente
68
Listado de cheques protestados no
cancelados Cortes y Reconexiones
Generar en el SIEEQ
órdenes especiales de
suspensión
Ordenes de suspensión especial Cortes y Reconexiones
Suspender el servicio Ingreso de información de suspensión Proceso TIC
Analizar la cartera inac-
tiva Informe de cartera inactiva
Proceso de Comerciali-
zación
Gestionar la recupera-
ción de valores
Notificación de deuda y notificación
de transferencia de deuda Clientes
Fuente: Matriz de caracterización-Sistema de Gestión de la Calidad
La sección de cortes y reconexiones con el objetivo de recuperar la cartera vencida debe
realizar diferentes actividades, las mismas que son realizadas por el personal asignado.
Analizar cartera activa vencida.- Para realizar el análisis de la cartera activa vencida se
utiliza la base del sistema BO-CAR 030 Gestión de Cartera Vencida, la cual nos permite
mediante análisis multivariante (Análisis Discriminante) seleccionar aquellos clientes
a los cuales se deberá generar la orden de cortes, notificaciones por e-mail y móvil.
La base de datos de cortes es enviada a producción, donde una vez validada se procede
a asignar a los contratistas de las respectivas asociaciones las órdenes de corte a ejecu-
tar; mientras que las notificaciones por e-mail y móvil son enviadas al personal encar-
gado de llevar a cabo dicha actividad.
Una vez que el cliente moroso ha cancelado el valor de la deuda o ha llegado a un
acuerdo de pago se genera la orden de reconexión y posterior a ello los contratistas
ejecutan la actividad en campo.
Fiscalizar contratistas.- Para controlar que las actividades mencionadas anteriormente
se lleven a cabo adecuadamente, el personal encargado de fiscalizar supervisa que efec-
69
tivamente los cortes asignados a los contratistas de las asociaciones hayan sido ejecu-
tados; esto se realiza mediante un método de Muestreo Aleatorio Simple (MAS) sin
reposición, en el cuál el parámetro poblacional a ser estimado, corresponde a la propor-
ción poblacional, que nos permite determinar el porcentaje de cortes efectivos; esta
actividad se realiza semanalmente.
Desconectar y liquidar suministros.- Esta actividad hace referencia a la suspensión de-
finitiva del servicio, por lo que se procede al retiro del suministro, esto se da una vez
que se le realizó el corte y después de un periodo establecido no procedió a la cancela-
ción de su deuda.
Aquellos clientes que desean nuevamente el servicio deben liquidar su deuda y pueden
acceder a convenios de pago.
Cabe destacar que existen clientes que debido a una morosidad alta, prefieren solicitar
un nuevo suministro, ocasionando pérdidas comerciales.
Analizar la cartera inactiva.- La suspensión definitiva del servicio ocasiona pérdidas
monetarias a la empresa, puesto que son valores irrecuperables.
4.5.2 Representación de la distribución geográfica de los clientes morosos en fun-
ción del riesgo de cartera vencida
En el capítulo anterior se utilizó el Análisis Discriminante que nos permitió determinar el
riesgo de los clientes morosos y clasificarlos ya sea como recuperables e irrecuperables en
función de determinadas variables; para el presente capítulo se considera las probabilidades de
pertenencia a los grupos como puntuaciones para establecer los niveles de riesgo y en función
de eso georreferenciar la distribución de los clientes morosos.
70
4.5.2.1 Actividades propuestas
Para establecer los niveles de riesgo mediante las puntuaciones (probabilidades), se procede
a calcular los percentiles P1/3, P2/3 y P3/3, cálculos que nos permiten dividir en tres grupos
aproximadamente iguales en número de clientes morosos pero de riesgo diferenciados como:
bajo, mediano y alto.
Cabe destacar que para la georreferenciación solamente se hace uso del grupo clasificado
como recuperable, ya que el grupo irrecuperable por su nivel de riesgo se le aplica un trata-
miento diferente.
En el Anexo N° 2, se visualiza las estadísticas de cada grupo en función del riesgo; en el
grupo de bajo riesgo se encuentran facturas vencidas de 1 mes, con valores vencidos de USD
10.02 a USD 18,99, con una cartera vencida total de USD 49.976,71, mientras que el grupo de
mediano riesgo también se encuentran facturas vencidas de 1 mes, pero con valores vencidos
de USD 19,00 a USD 35,61, con una cartera vencida total de USD 91.897,45 y por último el
grupo de alto riesgo en donde se encuentran facturas vencidas de 1 a 6 meses, con valores
vencidos de USD 10,12 a USD 2.096,88, con una cartera vencida total de USD 174.402,68.
4.5.2.2 Distribución geográfica de los clientes morosos en función del riesgo de
cartera vencida antes de gestionar la recuperación de valores
Mapa 1: Distribución geográfica de los clientes morosos en función del riesgo de cartera
vencida antes de gestionar la recuperación de valores
71
Fuente: Base de Datos CAR030-EEQ Gestión Cartera Vencida
Como se observa en el Mapa N° 1, la distribución geográfica de los clientes morosos en
función del riesgo de cartera vencida antes de gestionar la recuperación de valores se encuentra
en toda la ciudad de Quito del área urbana; es decir, no existe diferenciación por zonas geográ-
ficas.
Mapa 2: Distribución geográfica de los clientes morosos por tipo de riesgo
72
Fuente: Base de Datos CAR030-EEQ Gestión Cartera Vencida
Se visualiza claramente la falta de control de la cartera vencida, esto ocurre debido a que
los datos utilizados para representar gráficamente esta distribución se obtuvieron al inicio del
proceso de cortes y reconexiones, en un periodo en el cuál no se realizaba ninguna gestión
para la recuperación de valores adeudados y se implementó el nuevo sistema Business Obje-
cts (BO), provocando modificaciones en el proceso.
La distribución de los clientes morosos de bajo, mediano, alto y riesgo irrecuperable son
aparentemente semejantes; sin embargo deben ser tratados de diferente manera, ya que cada
grupo presenta características distintas en cuanto a facturas y valor vencido.
4.5.2.3 Distribución geográfica actual de los clientes morosos en función del riesgo
de cartera vencida
Mapa 3: Distribución geográfica actual de los clientes morosos en función del riesgo de car-
tera vencida
73
Fuente: Base de Datos CAR030-EEQ Gestión Cartera Vencida
En la distribución geográfica actual de los clientes morosos en función del riesgo de cartera
vencida aún se visualiza la existencia de grupos compactos; esto debido a que en primera ins-
tancia se gestionó la recuperación de cartera dura (alto riesgo), mediante la ejecución de cortes;
mientras que a la cartera de bajo y mediano riesgo se procedió al envió de notificaciones por
e-mail y móvil, considerando que la respuesta del cliente dependerá de la calidad de informa-
ción con la que se cuenta (datos actualizados), provocando que los clientes de bajo y mediano
riesgo no den una respuesta de pago y por ende acumulen sus meses y valores adeudados.
Sin embargo, en comparación con la distribución del Mapa N° 1, se observa que la cartera
vencida ha disminuido notablemente, cabe destacar que esta diferencia gráfica también se da
como consecuencia de las nuevas restricciones incorporadas en la sección.
Mapa 4: Distribución geográfica actual de los clientes morosos por tipo de riesgo
74
Fuente: Base de Datos CAR030-EEQ Gestión Cartera Vencida En el Mapa N° 4, se visualiza que no existe diferenciación por tipo de riesgo; es decir, que
tanto la cartera de bajo, mediano y alto riesgo se encuentran por toda el área urbana.
Por otro lado, en la distribución de los clientes declarados como irrecuperables se observa
apenas 4 individuos, lo que demuestra que la cartera dura ya ha sido afectada.
4.5.3 Georreferenciación de los clientes morosos en función del riesgo de cartera
vencida
75
La georreferenciación es el proceso que se utiliza para relacionar la posición de un objeto o
superficie en un plano con su posición sobre la superficie terrestre. La georreferenciación rela-
ciona información de distinta índole con una única posición sobre la superficie de la Tierra.
Para georreferenciar cualquier objeto en la superficie terrestre es necesario definir una super-
ficie de referencia, un datum geodésico y un sistema de referencia. (Pérez, 2011, p.56)
Para la georreferenciación utilizamos el programa QGIS, que es un sistema de información
geográfica (SIG) de código abierto; se utilizó el sistema de coordenadas geográficas mundial
WGS 84 (World Geodetic System 1984), / UTM (Universal Transversal de Mercator) Zone
17S, como sistema de referencia, ya que Ecuador se ubica en la zona 17 con segmento en los
hemisferios norte y sur, la letra S que se ubica tras el número de zona indica que están ubicadas
al sur del Ecuador; a partir de esto se procede a georreferenciar a los clientes morosos de la
zona urbana.
Gráfico 15: Capas definidas en el QGIS
Como se muestra en el Gráfico N° 15, para la georreferenciación se utilizó un mapa de
referencia obtenido mediante OpenStreetMap, que es un mapa del mundo, se añadieron seis
capas: Pichincha, Cantón Quito, parroquias urbanas, clientes morosos de bajo, mediano y alto
riesgo.
76
Mapa 5: Mapa de Pichincha a nivel de parroquias suburbanas, rurales y urbanas
Fuente: Base de Datos CAR030-EEQ Gestión Cartera Vencida
En el Mapa N° 5, se observa la División parroquial del Distrito Metropolitano de Quito,
recalcando que nuestro campo de estudio para el presente objetivo es todo el área de concesión
urbana de la ciudad, en donde se georreferenciará a los clientes morosos pertenecientes a dicha
área en función del riesgo de cartera vencida.
Mapa 6: Georreferenciación de la distribución de los clientes morosos en función del riesgo
77
Fuente: Base de Datos CAR030-EEQ Gestión Cartera Vencida
En el Mapa N° 6, se observa que la distribución geográfica por nivel de riesgo (baja, media
y alta) está en todas partes, tanto al norte como al sur de la cuidad en áreas urbanas, recalcando
que existen unas zonas más compactas en comparación a otras; es decir, el concepto que se
tiene de que existe diferencia en el hábito de pago según su ubicación geográfica es erróneo;
en el Anexo N° 3, 4 y 5 se visualiza de mejor manera la distribución geográfica por nivel de
riesgo.
78
Este fenómeno se da por el ruido que genera cada cliente, debido a que su comportamiento
es incontrolable; es decir que son externas al proceso (no asignables) y también por el ruido
generado por las 11 asociaciones, que en este caso son controlables (ruidos asignables), ya que
pueden ser corregidos y controlados mediante el cálculo de los indicadores de eficiencia y
eficacia en el corte.
Cabe recalcar, que detrás de la interfaz gráfica que resulta una herramienta potencial para el
usuario final, se encuentra la modelación que determinó el nivel de riesgo de los clientes, que
es un indicador crítico para la toma de decisiones, esto debido a que cada punto contiene infor-
mación relevante.
De igual manera, este sistema permite determinar la existencia de modificaciones sustan-
ciales en la ubicación, su permanencia o variabilidad del comportamiento de los clientes.
Mapa 7: Criterio de concentración
Fuente: Base de Datos CAR030-EEQ Gestión Cartera Vencida
En el Mapa N° 7, se observa que esta herramienta, nos permitirá seleccionar cortes en base
a un criterio de concentración, para afectar zonas más compactas, despachando unidades ope-
rativas a dichas zonas con alta densidad, de esta manera se generará mayores probabilidades
79
de éxito de recuperar cartera, optimizando el uso de recursos, ya que carecerá de sentido man-
dar a todo el grupo operativo a lugares dispersos.
Mapa 8: Criterio de proximidades asociación-cliente
Fuente: Base de Datos CAR030-EEQ Gestión Cartera Vencida
Además mediante la ubicación de las asociaciones en el mapa, es posible diseñar un plan de
trabajo que permita la asignación de cortes o reconexiones a los operadores en función de la
distancia y distribuir la carga de trabajo en función del número de clientes.
Criterio de desempeño.- Permitirá gráficamente visualizar el efecto de la gestión realizada
en el transcurso del tiempo ya que si el trabajo es realizado adecuadamente las zonas compactas
se volverán más dispersas infiriendo de esta manera a nivel administrativo el trabajo de las
asociaciones (cumplimiento o incumplimiento), puesto que actualmente los cortes están siendo
poco efectivos debido a que la capacidad del proceso es del 33%; es decir, que la gestión para
80
la recuperación de cartera no está dando resultados, debido al ruido generado por las asocia-
ciones, además a través de esto se podrá identificar que zonas no están siendo afectados y
quiénes son los responsables.
La razón de usar esta herramienta es darle al usuario final ventajas, permitiendo que la falta
de conocimiento empírico no sea un obstáculo para el uso eficiente de sus recursos, ya que será
una interfaz de usuario visualmente atractiva, flexible y fácil de usar y de manejar; es decir
será una herramienta amigable.
CAPÍTULO V
81
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
5.1 CONCLUSIONES
La detección del proceso de recuperación de cartera vencida ha producido la acumula-
ción de clientes morosos y consecuentemente el monto de los valores adeudados en
todo el área urbana, ya que al no realizar ningún tipo de gestión los clientes han perdido
la obligatoriedad de cumplir con sus pagos mensuales (cultura de pago) todo esto de-
bido a la implementación del nuevo sistema que ha retrasado el proceso.
A partir de la implementación del sistema y una vez llevada a cabo la recuperación de
valores se evidencia que no existe una respuesta inmediata a la actividad de cortes, ya
que del total de cortes ejecutados, apenas el 58,86% de los clientes moroso han cance-
lado los valores adeudados, considerando que de dicho porcentaje pueden existir clien-
tes que hayan accedido a una forma de pago inusual (convenios de pago, abonos); ade-
más el porcentaje restante (41,14%) de no respuesta podría convertirse en cartera irre-
cuperable ocasionado tanto por factores internos como externos.
Al ser la electricidad un servicio básico los clientes no pueden permanecer privados del
mismo, provocando inconsistencias externas que afectan al proceso (auto reconexiones,
adquisición de nuevo suministro, etc.) y por ende la mora pasa a ser cartera irrecupera-
ble (perdidas no técnicas); por otro lado, debido a la falta de un control estricto, las
asociaciones encargadas de ejecutar el trabajo en campo (cortes y reconexiones) no
82
efectúan correctamente su labor, provocando bajos niveles de recuperación y conse-
cuentemente incumpliendo con las especificaciones establecidas por los organismos
superiores.
En razón que el modelo estadístico utilizado para segmentar por tipo de riesgo de car-
tera, tienen una naturaleza dinámica, la investigación demuestra empíricamente que su
utilización convergería a un modelo óptimo de control y mantenimiento de la cartera
en el medio y largo plazo.
El modelo utilizado para determinar el perfil de riesgo de los clientes morosos permite
establecer diferentes mecanismos de gestión para el grupo recuperable e irrecuperable
en base al riesgo que presenta cada uno, priorizando a los clientes más críticos.
La georreferenciación de clientes morosos en función del riesgo de cartera vencida per-
mite la distribución del trabajo de campo a todas las asociaciones, considerando dife-
rentes criterios (concentración, proximidad y desempeño); además es posible identifi-
car grupos vulnerables para poder diseñar estrategias de cobro (convenios de pago), en
base al tipo de riesgo, ya que por su misma condición, la probabilidad de que no paguen
es variable.
El prototipo de georreferenciación propuesto, permite la optimización de recursos, me-
diante la planificación y gestión eficiente de las actividades que forman parte del pro-
ceso recuperación de cartera.
83
5.2 RECOMENDACIONES
Dado que subsiste en el diseño original del SAP, la condición de declarar automática-
mente como cartera inactiva (prácticamente irrecuperable) a los 60 días de suspendido
cualquier servicio sin fórmula de pago, por parte de los clientes, creemos que es fun-
damental que para mejorar la probabilidad de éxito de recuperación de la cartera es
necesario cambiar y/o eliminar esta restricción, o en su defecto debería volverse para-
métrica según las condiciones propias de cada distribuidora.
Enfocarse en clientes de alto riesgo en base al modelo planteado para que una vez
controlada la cartera dura se continúe inmediatamente con aquellos de menor riesgo
para evitar la acumulación de valores y meses vencidos, evitando de esta manera cor-
tes masivos que generan pérdida y garantizando la recuperación en el plazo inmediato
del segmento altamente riesgo de cartera.
Establecer nuevas estrategias de notificación que garanticen la recepción de la infor-
mación al cliente, con el fin de obtener una respuesta de pago inmediata y evitar de
esta manera que ingresen al segmento altamente riesgoso, logrando mayores probabi-
lidades de éxito en la recuperación de cartera.
Asegurar la trazabilidad del proceso de recuperación de cartera mediante un control
estricto en cada actividad realiza.
84
Implementar esta potente herramienta (QGIS) y la modelación propuesta con el fin
de optimizar recursos mediante la distribución adecuada del trabajo operativo dise-
ñando rutas críticas (criterio próximos entre sí), planificación del trabajo diario, coor-
dinando aspecto logísticos y creando mecanismos administrativos que nos permitan
sectorizar mejor.
Partir de esta investigación para diseñar nuevos indicadores que apunten al aspecto
geográfico.
Capacitar de forma permanente al personal, para estar acorde a las nuevas herramien-
tas tecnológicas a través de los métodos estadísticos y lograr un aprendizaje continuo.
85
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ANEXOS
88
Anexo 1: Recuperación diaria de cartera vencida DCZU
02-jul 302,90 191 38 11.510,28$
03-jul 218,94 1242 392 85.826,06$
04-jul 104,60 77 52 5.439,40$
05-jul 115,27 2035 652 75.156,37$
06-jul 73,03 1052 517 37.755,66$
09-jul 81,64 3219 2094 170.952,00$
10-jul 76,26 3181 1988 151.608,68$
11-jul 54,03 3675 1910 103.188,85$
12-jul 52,67 1166 631 33.234,87$
13-jul 48,73 4794 2359 114.944,92$
16-jul 50,86 3196 1878 95.524,21$
17-jul 62,01 3233 1628 100.948,12$
18-jul 77,31 2873 1072 82.875,48$
19-jul 63,41 3812 1254 79.521,99$
20-jul 56,47 145 23 1.298,70$
23-jul 70,69 164 75 5.301,61$
24-jul 63,07 422 191 12.046,96$
25-jul 33,67 286 165 5.554,82$
26-jul 38,40 331 173 6.643,60$
27-jul 70,88 99 12 850,55$
30-jul 43,71 313 153 6.688,18$
31-jul 71,02 1641 813 57.735,91$
01-ago 63,83 1323 661 42.194,28$
03-ago 56,81 2140 1151 65.386,65$
06-ago 47,32 2409 1171 55.411,34$
07-ago 50,01 1885 974 48.704,87$
08-ago 32,82 1902 1084 35.574,80$
13-ago 33,81 2135 1332 45.040,20$
14-ago 33,41 2530 1621 54.159,49$
15 agot 35,72 1977 1136 40.573,59$
28-ago 48,48 1500 836 40.531,02$
10-sep 65,10 1748 1128 73.429,31$
11-sep 76,41 1674 1054 80.532,48$
12-sep 76,40 1696 1054 80.530,86$
13-sep 61,98 1889 1132 70.155,83$
14-sep 69,91 1426 795 55.580,91$
17-sep 58,40 1153 751 43.857,63$
18-sep 77,24 1229 739 57.079,46$
19-sep 74,22 1230 729 54.106,99$
20-sep 60,87 1236 780 47.475,03$
21-sep 57,21 1255 790 45.194,01$
24-sep 50,05 1108 730 36.534,81$
Fecha Cortes Pagos RecuperaciónPromedio
89
25-sep 69,17 1328 821 56.792,16$
01-oct 66,41 1183 845 56.116,16$
02-oct 69,25 1007 622 43.071,25$
03-oct 59,38 1370 982 58.308,30$
04-oct 123,96 1001 635 78.716,74$
09-oct 76,18 1038 601 45.784,75$
10-oct 70,79 975 621 43.961,89$
11-oct 69,79 1095 743 51.852,52$
15-oct 55,60 1247 932 51.820,59$
16-oct 49,40 1304 878 1.505,30$
17-oct 54,15 1080 657 35.579,73$
18-oct 54,05 1026 716 38.701,96$
19-oct 52,23 1261 903 47.164,50$
22-oct 48,15 1195 837 40.303,04$
23-oct 44,59 1364 919 40.981,05$
24-oct 52,65 1298 844 44.435,52$
25-oct 47,06 1285 835 39.298,37$
29-oct 48,62 1662 1184 57.567,27$
30-oct 46,70 1448 872 40.726,24$
05-nov 45,63 1885 1397 63.745,50$
06-nov 47,04 1779 1308 61.533,40$
07-nov 40,67 2089 1436 58.401,90$
08-nov 39,27 2209 1574 61.812,49$
09-nov 60,17 126 87 5.234,41$
12-nov 50,26 2237 1428 71.771,79$
13-nov 46,60 1516 947 44.130,46$
14-nov 46,21 1574 1033 47.731,55$
15-nov 42,37 1580 1079 45.714,21$
16-nov 43,30 1598 1032 44.688,04$
19-nov 41,84 1546 1136 47.525,89$
20-nov 47,95 1564 1070 51.302,24$
21-nov 45,40 1031 592 26.875,26$
22-nov 36,74 952 597 21.932,26$
26-nov 52,23 1622 963 50.295,77$
28-nov 51,27 1708 1031 52.855,21$
29-nov 49,70 1590 1011 50.248,59$
03-dic 49,06 1568 955 46.850,18$
04-dic 64,86 1566 1004 65.118,99$
10-dic 74,43 2046 1378 102.559,83$
12-dic 69,51 1397 881 61.241,57$
17-dic 84,24 1933 315 26.534,67$
18-dic 49,27 2193 1572 77.454,82$
19-dic 44,93 1934 1292 58.053,92$
Total 133002 78283 4.432.961,07$
90
Anexo 2: Estadísticas de los niveles de riesgo del grupo recuperable después de gestionar la
recuperación de valores
Estadísticos Descriptivos
Niveles de riesgo Facturas Vencidas Valor Vencido
Bajo riesgo
N 3.508 3.508
Media 1 14,24
Moda 1 13,95
Mínimo 1 10,02
Máximo 1 18,99
Suma 3508 49.976,71
Mediano riesgo
N 3.509 3.509
Media 1 26,18
Moda 1 20,30
Mínimo 1 19,00
Máximo 1 35,61
Suma 3509 91.897,45
Alto riesgo
N 3.507 3.507,00
Media 1,55 49,72
Moda 1 15,24
Mínimo 1 10,12
Máximo 6 2.096,88
Suma 5.454 174.402,68
Irrecuperable
N 4 4
Media 11 309,44
Moda 7 15,38
Mínimo 7 15,38
Máximo 15 1027,04
Suma 44 1.237,79
91
Anexo 3: Georreferenciación de la distribución de los clientes morosos de bajo riesgo
92
Anexo 4: Georreferenciación de la distribución de los clientes morosos de mediano riesgo
93
Anexo 5: Georreferenciación de la distribución de los clientes morosos de alto riesgo
