Resumen:
La gestión de cobro como elemento fundamental de la función recaudatoria de Dirección Zonal 8 del Servicio de Rentas Internas, se encarga de la realización de diversas actividades para la recuperación de la cartera por cobrar, estas tienen como fin reducir el monto de la cartera y recuperar los valores que le pertenecen al Estado, en ese sentido varios autores han demostrado que el análisis de riesgo recaudatorio mediante la utilización de modelos estadísticos permiten alcanzar altos niveles de eficiencia y calidad en la gestión de cobro, toda vez que la medición de la probabilidad de pago permite reducir la incertidumbre e implementar estrategias y mecanismos para la gestión eficiente, rápida y oportuna de los créditos vencidos. Por lo expuesto, la presente investigación tiene como objetivo construir un modelo estadístico que mida el riesgo de no pago para el Departamento de Cobro de la Zonal 8 del Servicio de Rentas Internas, mediante la utilización de un modelo de regresión logística logit con una variable dependiente binaria que refleje si la obligación es pagada o no, siendo explicada por veinte variables independientes, tomando como base la cartera de cobro que no se encuentre prescrita y demás información que posee la Administración Tributaria. Con un 95 % de confianza y cumpliendo con las validaciones estadísticas, el modelo propuesto y estimado clasifica adecuadamente al 87,26 % de los contribuyentes de la Zona 8 del SRI proponiendo una forma alterna para la gestión de su cartera.
Descripción:
Collection management as fundamental element of the collect function of the Direction Zonal 8 of the Ecuadorian Internal Revenue Services, is responsible for carrying out many activities for recovery portfolio receivable, these are designed to reduce the amount of the portfolio and recovery resources (money) that belongs to the State, in that sense, several authors have shown that the collection risk analysis by the statistical models allows high levels of efficiency and quality in the collection management, since the measurement of payment probability reduces uncertainty and implements strategies and mechanisms for an efficient, faster and timely management of portfolios receivable. For these reasons, the aim of this research is to build a statistical model that measures no-payment risk to the Collection Department of Zonal 8 or Ecuadorian Internal Revenue Service, using a logistic regression logit with one dependent binary variable that reflects whether the obligation is paid or not, it will being explained by twenty independent variables, based on not-prescribed portfolio receivable and other information available in the Tax Administration of Ecuador. With 95 % confidence and according to the statistical validations, the proposed and estimated model classifies properly to 87.26 % of Zonal 8 taxpayers, and this research also proposes an alternative way to manage its portfolio.
