En este trabajo de investigaci�n se propone un modelo de riesgo de cr�dito para estimar el capital econ�mico (CE) a un portafolio de cr�ditos a personas f�sicas. La metodolog�a consiste escencialmente en modelar la estructura de dependencia de los par�metros de riesgo Probabilidad de incumplimiento (P D), Exposici�n al momento del incumplimiento (EAD) y p�rdida dado el incumplimiento (LGD) utilizando c�pulas El�pticas Generalizadas y c�pulas de Mezcla Normal Agrupadas. Dado un portafolio segmentado en grupos de cr�ditos y utilizando sus correspondientes estimaciones hist�ricas de P D, EAD y LGD, se ajustan diferentes c�pulas a los datos mediante la implementaci�n de m�todos de estimaci�n no param�tricos los cu�les permiten modelar de manera independendiente el comportamiento de las marginales. De entre las c�pulas utilizadas, una c�pula t de Student Agrupada proporciona el mejor ajuste a la c�pula emp�rica de los datos, seg?n revela el an�lisis de bondad de ajuste realizado. Dado el reducido n?mero de informaci�n hist�rica que del comportamiento de los cr�ditos del portafolio se dispone, las distribuciones marginales son ajustadas mediante kernels de suavizaci�n. A partir de las Meta-distribuciones ajustadas, se obtienen realizaciones conjuntas de los par�metros de riesgo via simulaci�n Monte Carlo, con lo que es posible agrupar las p�rdidas simuladas por grupo espec��co, producto y portafolio total. El CE es calculado a trav�s de las medidas de riesgo Valor en Riesgo (V aRq) y D��cit Esperado (ESq), las cu�les son estimadas mediante el llamado M�todo POT sustentado en la Teor�a de Valores Extremos (T V E). El m�todo propuesto en este documento resulta ser m�s adecuado para describir el comportamiento observado de las p�rdidas por riesgo de cr�dito que varios modelos m�s simples con los que se le compara, entre los que se encentran aquellos basados en matrices de transici�n, los modelos de un factor del tipo KMV1/Credit Metrics y el enfoque m�s avanzado de cali�caciones internas (IRB) propuesto en Basilea II. Todos los algoritmos y m�todos de estimaci�n utilizados son implementados con rutinas en MATLAB desarrolladas por el autor.