Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

88 Entonces si el modelo clasifica a un cliente como malo de acuerdo a su puntuación discriminante, pero su probabilidad de pertenencia al grupo no supera el 90%, por prudencia se harán las evaluaciones respectivas. Como se pudo observar en los resultados del modelo y el pronóstico, el rating tiene una tasa de aciertos alrededor del 70% en la clasificación, se reconoce que tiene su fragilidad y se corrige con opinión experta con la implementación de la matriz de calor. Tabla 16: Resultados de la aplicación de la matriz de calor Nivel de Riesgo Empresas de la muestra Empresas del pronostico Valores % Valores % Verde 0 0,00% 0 0,00% Amarillo 2 3,28% 2 20,00% Naranja 10 16,39% 3 30,00% Rojo 49 80,33% 5 50,00% Total 61 100,00% 10 100,00% Elaboración propia En la tabla 16 se observan los contrastes que se realizaron al aplicar la matriz de calor, con las empresas dentro y fuera de la muestra, como se esperaba la mayoría de las empresas se ubican en las categorías más altas de riesgos dado que en promedio sus saldos deudores son superiores a 5 millones de dólares, se puede ver la clasificación de cada una de las empresas en Anexo 43. Riesgo medio Sin riesgo Se realiza un análisis confirmatorio, sin entrar en detalle. Se aceptan los resultados del rating sin realizar un mayor análisis