摘要：Resumen: La Superintendencia Financiera de Colombia (SFC) mediante la Carta Circular 31 y la Circular Externa 11 de 2002, exige que todas las instituciones financieras deben implementar un Sistema de Administración del Riesgo Creditico (SARC); teniendo en cuenta la volatilidad de las variables financieras gracias a la globalización de los mercados financieros mundiales y la importancia de un sistema financiero fuerte. En este marco regulatorio, el presente trabajo implementa una metodología de análisis discriminante para la construcción de un modelo de Scoring de otorgamiento de crédito; mediante el análisis estadístico de variables cualitativas y cuantitativas dentro de una base de datos facilitadas por una cooperativa financiera del Valle de Aburrá con esto se pretende definir perfiles de prestatarios propensos al incumplimiento de sus obligaciones, y perfiles de prestatarios de buen comportamiento. Abstract: The Superintendencia Financiera of Colombia (SFC) by the Carta Circular 31 and the Circular Externa 11 of 2002, it requires to all financial institutions implement a Risk Management System Credit, taking into account the volatility of financial variables through the world financial markets globalization and the importance of a strong financial system. In this regulatory framework, the paper proposes a grand model of credit scoring to define profiles of borrowers susceptible to default in their obligations, and profiles of borrowers with good behavior, that, through statistical analysis of qualitative and quantitative variables with a database provided by a financial cooperative in the Aburrá Valley. Résumé : La Surintendance Financière de Colombie (SFC) à travers la Note de Service 31 et la Note de Service Externe 11 de 2002 exige que toutes les institutions financières de Colombie doivent mettre en Tmuvre un Système de Gestion du Risque de Crédit (SARC), tout en tenant compte de la volatilité des variables financières associées à l’instabilité du marché financier international. Dans ce cadre régulateur, cepapierpropose une méthodologie d'analyse discriminante pour la construction d'un modèle de Scoring d'octroi de crédit. Pour ce faire, nous faisons une analyse statistique sur des variables qualitatives et quantitatives, en utilisant la base de données d’une institution financière de la ville de Medellin. Nous avons donc établi des différents profils concernant, d’une part, les emprunteurs pouvant être définies comme des mauvais payeurs et, d’autre part, les emprunteurs définies come des bons payeurs.
