Altas y bajas de cartera irregular (Sit. 3-4-5)

Flujo bruto de entradas y salidas. Cuántos deudores pasaron a irregular este mes (Altas) y cuántos salieron (Bajas). Cómo leerlo: la variación neta = Altas − Bajas. Si es positiva, la cartera irregular crece. Sit. 3-4-5 = con problemas, en cumplimiento deficiente, difícil recuperación, irrecuperable.

Indicador adelantado: si el flujo neto es positivo, el saldo de cartera irregular crece aunque el ratio luzca estable. Una alta es un deudor que pasó de Sit. 1-2 a 3-4-5. Una baja es lo inverso (recupero o regularización).

Cartera por tramos de días de atraso

Aging analysis. Distribución de la cartera según cuántos días lleva atrasado cada deudor. Cómo leerlo: mientras más días de atraso, menor la probabilidad de recupero. Los tramos 90+ días suelen requerir previsiones regulatorias mayores.

Clásico aging contable. Primero el resumen (al día vs. en mora); luego el detalle de cada tramo de atraso, excluyendo la cartera al día para que las proporciones se puedan leer bien.

Ranking de probabilidad de deterioro a 3 meses

Scoring supervisado. Modelo ML entrenado con histórico propio. Estima la probabilidad de que cada deudor pase a Sit. 3+ en los próximos 3 meses. Cómo leerlo: los deudores del top son los más probables de deteriorarse. Accionables: revisión preventiva, contacto temprano, refinanciación.

Regresión logística con scikit-learn entrenada sobre el histórico 24m (PIANO). Target: ¿el deudor pasa a cartera irregular (Sit. 3-4-5) en los próximos 3 meses? Features: situación actual, log(monto), máxima situación en ventana 3m/6m, número de deterioros previos. Modelo 100% local — sin llamadas a APIs externas.

Cuánto deteriora cada cosecha de deudores

Análisis de cohortes (vintage). Agrupa los deudores por mes de alta y mide cómo evoluciona su ratio irregular con el tiempo. Cómo leerlo: si las cosechas recientes se deterioran más rápido que las viejas, hay un problema de admisión crediticia reciente.

Cada fila es una cohorte: deudores que aparecieron por primera vez en PIANO en ese mes (proxy de fecha de alta). Cada columna es la edad en meses desde que apareció la cohorte. El color indica el ratio de irregularidad alcanzado a esa edad. Rojo oscuro = alto deterioro. Sirve para detectar si las originaciones de un mes específico vienen deteriorándose más rápido que las demás.

Matriz de transición entre situaciones (mes anterior → actual)

Roll rates / Markov. Cada celda muestra qué porcentaje de deudores pasó de la situación X (fila) a la Y (columna). Cómo leerlo: diagonal = se quedaron igual, arriba de la diagonal = empeoraron, abajo = mejoraron. Las transiciones Sit.2→Sit.3 son el alerta temprana clave.

Porcentaje de deudores que pasó de una situación BCRA (filas) a otra (columnas). Cada fila suma 100%. Diagonal = estables. Debajo de la diagonal (rojo) = deterioro. Arriba de la diagonal (verde) = recupero.

¿Por qué varió el saldo irregular? Cantidad vs. monto promedio

Descomposición volumen-precio. Separa la variación del saldo irregular en dos efectos: cuántos más deudores hay (cantidad) vs. cuánta más deuda promedio tienen (ticket). Cómo leerlo: si el efecto cantidad domina, el problema es difusión. Si domina el efecto monto, el problema son pocos deudores grandes.

Si el saldo de cartera irregular creció o cayó, ¿fue por más deudores (efecto cantidad) o por deudas individuales más grandes (efecto monto)? Sirve para separar el "qué pasó" del "por qué pasó".

¿Cuánto peso tienen los mayores deudores?

Concentración top-N + HHI. Mide qué fracción del total explican los 5, 10, 25 y 50 mayores deudores. HHI (Herfindahl-Hirschman) resume toda la distribución. Cómo leerlo: HHI alto = cartera concentrada (riesgo idiosincrático). HHI bajo = diversificada. Top-10 > 40% indica exposición a pocos clientes grandes.

Indicadores de cuán concentrada está la cartera en pocos deudores. Cuanto más alta la concentración, mayor el riesgo idiosincrático. HHI (Herfindahl-Hirschman): 0 = atomizado, 1 = un solo deudor. Gini: 0 = todos igual, 1 = máxima desigualdad.

Cartera agrupada por tamaño de deuda

Histograma por bucket de monto. Cuántos deudores hay en cada rango y cuánto explican del saldo total. Cómo leerlo: compara la forma con la de bancos pares. Una cola larga a la derecha indica concentración en deudores grandes.

Las barras muestran qué porcentaje del monto total cae en cada tramo de deuda. La línea roja indica el ratio de irregularidad dentro de ese tramo. Permite ver dónde está el riesgo concentrado: créditos grandes generalmente están mejor seguidos; los tramos intermedios suelen tener más deterioro.

20 mayores deudores en situación irregular

Watchlist operativa. Los 20 deudores con mayor saldo en Sit. 3-4-5. Cómo leerlo: son los casos donde una acción individual (refinanciación, judicialización, recupero) tiene mayor impacto en el ratio global. Revisar mensualmente con el área de recupero.

Ordenados de mayor a menor monto. "Exposición" indica si el deudor tiene crédito también en otros bancos (requiere acción coordinada) o solo en PIANO.

Indicador adelantado de estrés financiero

Flag de refinanciación BCRA. Clientes que renegociaron condiciones (plazo, tasa, quita). Cómo leerlo: la refinanciación oculta mora. Un crecimiento abrupto suele preceder al aumento del ratio irregular 2-3 meses después. La recategorización obligatoria es impuesta por norma cuando hay quitas significativas.

Un deudor que se refinancia suele estar bajo tensión de liquidez. Su evolución mensual es un alerta temprana antes de que la mora aparezca en los balances.

Clientes con deuda en PIANO y en otros bancos del grupo

Cross-bank exposure. Deudores que también aparecen en carteras de bancos comparables. Cómo leerlo: si otros bancos ya lo tienen en Sit. 3+ y la entidad foco lo tiene en Sit. 1-2, es una alerta temprana fuerte. La información viene del Central de Deudores del BCRA.

Identifica deudores sobre los que PIANO no está sola: si se deterioran, el recupero puede requerir negociación coordinada (acuerdo con acreedores, concurso, etc.). Ordenados por monto en PIANO.

Qué bancos empeoraron más este mes

Peer ranking MoM. Ordena los bancos comparables por variación mensual de su ratio irregular. Cómo leerlo: si PIANO está arriba del ranking (más deterioro), es un problema idiosincrático. Si el sistema entero se deteriora parejo, es macro.

Variación del ratio de irregularidad contra el mes anterior, medida en puntos porcentuales (pp). Posición #1 = mayor deterioro. Permite ubicar a PIANO relativo al grupo comparable.

Cuota de PIANO dentro del grupo comparable

Market share histórico. Participación de PIANO sobre el total de cartera del grupo de peers, mes a mes. Cómo leerlo: caídas sostenidas indican pérdida de competitividad. Subas bruscas pueden deberse a adquisiciones o a peers reduciendo cartera.

Evolución del porcentaje que representa la cartera de PIANO sobre el total del grupo (PIANO + 10 bancos de referencia). Subir la línea = PIANO gana participación; bajar = pierde frente a competencia.

Deudores que otros bancos ya reportan en peor situación

Cross-peer early warning. Cruza el padrón BCRA: detecta deudores con peor calificación en bancos pares que en PIANO. Cómo leerlo: cada fila es una señal de que hay información pública que aún no reflejamos. Accionable: revisar garantías y riesgo individual.

PIANO todavía los clasifica como Sit. 1 o 2 (normal / con seguimiento), pero al menos un banco del grupo ya los tiene en Sit. 3-4-5. Revisar si corresponde anticipar la reclasificación para no sub-previsionar. "Brecha" = diferencia de categorías.

Variación mensual del saldo en cada situación BCRA

Dinámica por situación. Cuánto varió el saldo de Sit. 1 a 5 en el último mes, por banco. Cómo leerlo: si Sit. 2 y Sit. 3 crecen simultáneamente, hay deterioro secuencial. Si Sit. 5 crece y 4 baja, hay castigos contables.

Muestra cuánto creció o cayó el saldo de cada situación respecto al mes anterior, banco por banco. Si PIANO crece en Sit. 3-4-5 mientras el resto del grupo baja, es una señal de deterioro propio (no de mercado).

Regresión lineal sobre el ratio de irregularidad

Proyección lineal simple. Ajusta una recta a los últimos 24 meses y la extrapola. Cómo leerlo: es el baseline más conservador. Compará con P3 (Markov) y V4/C (ARIMA/Prophet) para detectar cambios estructurales. R² cercano a 1 = ajuste muy bueno.

Tendencia ajustada sobre los últimos 24 meses. Los indicadores estadísticos dicen si la pendiente observada es real (significativa) o si puede explicarse por azar.

¿Qué pasaría si parte de la Sit. 2 se deteriora a Sit. 3?

What-if de migración. Sliders interactivos que simulan qué porcentaje de cada situación migra a la siguiente. Cómo leerlo: los presets reproducen escenarios históricos (recesión, crisis cambiaria, peor caso). Las previsiones se recalculan con % mínimos Com. A 2216 del BCRA.

Simulador de sensibilidad: deslizá el control para forzar un pase de Sit. 2 a Sit. 3 y observar el impacto sobre el saldo irregular y el ratio de irregularidad. Sirve para dimensionar el peor caso o evaluar un plan de provisionamiento anticipado.

Ratio irregular proyectado a 3 / 6 / 12 meses + estacionario

Cadena de Markov. Usa la matriz de transición histórica promedio para proyectar cómo se redistribuye la cartera entre situaciones. Cómo leerlo: la distribución estacionaria es el equilibrio a largo plazo si las tasas de migración se mantienen. Si el ratio estacionario duplica al actual, las dinámicas no son sostenibles.

Modelo estocástico basado en la matriz de transición promedio observada sobre los últimos 24 meses (1.819.218 pares mes-a-mes). Proyecta la distribución asumiendo que las dinámicas actuales se mantienen. El ratio estacionario es el límite teórico de largo plazo si nada cambia — sirve como alarma temprana estratégica.

Evolución y proyección de saldos por cada situación BCRA

Forecast por segmento. Proyecta la trayectoria esperada del saldo en cada situación individualmente. Cómo leerlo: permite ver si el crecimiento viene de deterioro (Sit. 2→3) o de expansión de cartera sana (Sit. 1). Líneas punteadas = proyección a 3 meses.

Cada línea es una situación (Sit. 1 a Sit. 5) con su propia dinámica. Las líneas punteadas proyectan los próximos 3 meses extrapolando la tendencia observada.

Expected Loss, VaR/CVaR y Capital Económico (Unexpected Loss)

Cuantificación de pérdidas. Tres métricas complementarias via Monte Carlo sobre top-N deudores. Cómo leerlo: Expected Loss = pérdida esperada promedio (previsionable). VaR 95% = pérdida máxima en el 95% de escenarios (peor caso normal). CVaR 95% = promedio de pérdida cuando superamos el VaR (tail risk). UL = diferencia entre VaR y EL; es lo que necesitás en capital.

Medidas de riesgo top-down derivadas del modelo ML y distribución Monte Carlo sobre top-N deudores. VaR 95/99 y UL con correlaciones intra/cross situación.

Escenarios macro-conducidos (IPC / BADLAR / dólar / EMAE)

Stress testing macro. Aplica shocks a variables macro (IPC, tasa BADLAR, dólar, actividad) y proyecta el ratio irregular bajo cada escenario. Cómo leerlo: compara cuán sensible es la cartera a cada variable. Un ratio que sube mucho bajo shock BADLAR indica exposición a tasa.

Proyección del ratio de irregularidad bajo 3 escenarios: base, moderado y severo. Modelo de regresión lineal sobre histórico mensual.

STL + ARIMA vs lineal vs Prophet + Bootstrap fan chart

Modelos múltiples comparados. STL descompone la serie en tendencia, estacionalidad y residuo. ARIMA y Prophet son modelos de forecasting. MAPE OOS = error promedio fuera de muestra. Cómo leerlo: el modelo con menor MAPE es más confiable para el próximo período. Si todos coinciden, la proyección es robusta. Si divergen, hay incertidumbre alta.

Descomposición estacional + comparación de forecasts + intervalos bootstrap (80/95%) para la serie de ratio de irregularidad PIANO.

Drift PSI + Calibración + Champion/Challenger + Survival

Monitoreo del modelo productivo. PSI (Population Stability Index) mide cambio en la distribución de features; AUC mide poder discriminativo; Kaplan-Meier estima supervivencia. Cómo leerlo: PSI > 0,25 = severo (reentrenar). AUC > 0,75 = modelo útil. Champion/Challenger compara el modelo en producción contra uno candidato; si el challenger gana consistentemente, promoverlo.

Monitoreo continuo del modelo de scoring: PSI detecta drift de features, champion/challenger compara performance, KM estima time-to-default por situación.

Grafo bipartito CUIT-Banco y detección de grupos económicos

Network analysis. Grafo con dos tipos de nodos (deudores y bancos) conectados por relaciones crediticias. Cómo leerlo: cada círculo grande con muchas conexiones es un deudor cruzado entre bancos. Zoom y drag para explorar. Permite detectar clusters y exposición compartida.

Top-250 CUITs vinculados a 9 entidades del sistema. Comunidades detectadas vía Louvain sobre proyección CUIT-CUIT.

Cascada de default intra-comunidad

Monte Carlo. Simula la propagación de default desde CUITs semilla. Cada CUIT caído tiene probabilidad p de arrastrar a cada vecino de su comunidad en el próximo round. Cómo leerlo: 500 simulaciones por escenario, se reporta media y p95 del monto PIANO afectado por round. Los escenarios se pre-computan al build: top-1 hub, top-3 hubs y peor comunidad.

Grupos económicos inferidos

Algoritmo Louvain. Detecta comunidades (grupos densamente conectados) en el grafo para inferir qué deudores pertenecen al mismo grupo económico o financiero. Cómo leerlo: cada comunidad = conjunto de CUIT y bancos más conectados entre sí que con el resto. Útil para riesgo de grupo: si un miembro entra en default, el resto suele contagiarse.

Consulta individual de deudor

Ingresá un CUIT o hacé click sobre una fila en las tablas de Top irregulares, Compartidos o Migración. Muestra la serie 24 meses en PIANO, exposición multi-banco del mes actual y el historial de cambios de situación.

Conteo de deudores que cambiaron de situación

Migración en cantidad. Cuántos deudores únicos empeoraron o mejoraron de situación entre mes anterior y actual. Cómo leerlo: balance neto = mejoras − deterioros. Complementa R1 (que va en montos): acá mirás dispersión, allá magnitud.

Deudores presentes en ambos meses que mejoraron o empeoraron su clasificación BCRA.

Deudores en acciones legales o regímenes especiales

Deudores con flag jurídico. Incluye concursos preventivos, quiebras, y deudores en vía judicial de recupero. Cómo leerlo: suelen requerir previsiones al 100% (Sit. 5). Son cartera "contingente" con recupero incierto y plazos largos (años).

Cartera con tratamiento especial: proceso judicial, concursos preventivos, quiebras, y los casos declarados "irrecuperables por disposición técnica" del BCRA.

Fotografía actual del grupo de bancos de referencia

Snapshot peer group. Ratios e indicadores clave de bancos pares al cierre del período. Cómo leerlo: benchmark absoluto de PIANO vs. el grupo. Si estamos en el tercio superior (peor) del ratio irregular, hay espacio de mejora vs. mercado.

Métricas clave del período actual para PIANO y los 10 bancos de referencia del mercado argentino. PIANO resaltado en verde.

Exposición por provincia del deudor

Distribución geográfica. Saldo y ratio irregular por provincia. Cómo leerlo: como PIANO es banco provincial, ~70% de la cartera suele estar en PBA. Observar concentración regional y ratios diferenciales para detectar shocks económicos localizados.

Distribución geográfica con data real del padrón ARCA. Ratio IRR por provincia permite detectar foco regional de deterioro.

Cartera dividida entre Personas Humanas y Personas Jurídicas

Mix PH vs PJ. PH = Persona Humana (consumo, hipotecarios, tarjetas). PJ = Persona Jurídica (empresas, corporativo). Cómo leerlo: cada segmento tiene dinámica distinta. PJ suele concentrar monto pero menos cantidad; PH tiene mayor cantidad de deudores pero ticket más bajo.

Tipo inferido del prefijo del CUIT según nomenclatura AFIP/ARCA (20/23/24/27 = Persona Humana · 30/33/34 = Persona Jurídica). La distribución geográfica por provincia requiere el padrón BCRA completo — pendiente para próxima versión.