Se requiere un modelo estadístico sólido para las tasas de recuperación en diversas aplicaciones en la gestión cuantitativa del riesgo, con el cálculo de los requisitos de capital para carteras de préstamos como un ejemplo importante. Comparamos diferentes modelos para predecir la tasa de recuperación a nivel de prestatario, incluyendo regresiones lineales y cuantílicas, árboles de decisión, redes neuronales y modelos de regresión mixta. Ajustamos y aplicamos estos modelos en el conjunto de datos de pérdidas y recuperaciones más grande del mundo para préstamos comerciales proporcionado por GCD, donde nos enfocamos en entidades pequeñas y medianas en los EE. UU. Además, incluimos información macroeconómica a través de un Indicador de Crisis predictivo o Probabilidad de Crisis que indica si se esperan escenarios de recesión económica en el momento de la resolución. La competencia es ganada por el modelo de regresión mixta que regresa las densidades y las probabilidades de que una observación pertenezca a un cierto componente.