“Análisis de variables asociadas al riesgo crédito, para la construcción de un modelo predictivo de clasificación estadístico (credit scoring) para la empresa Contactar”

Arteaga, Julio Y Caicedo, William (2014) “Análisis de variables asociadas al riesgo crédito, para la construcción de un modelo predictivo de clasificación estadístico (credit scoring) para la empresa Contactar”. Project Report. Universidad de Nariño, San Juan de Pasto.

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Resumen

La necesidad latente que, en la actualidad, atañe a las organizaciones,debido a la globalización, demanda de éstas una adaptación constante al cambio y una valoración continua de su entorno para reducir el riesgo de sus operaciones económicas. Teniendo en cuenta lo anterior, el presente estudio se desarrolla con el fin de analizar la relación que puedan tener las distintas variables de los clientes de la empresa Contactar y la “calidad” de su conducta en cuanto al pago de sus créditos. Inicialmente se hace una caracterización de los clientes de la empresa Contactar buscando conocer quiénes son esos clientes en cuanto a las variables socioeconómicas, demográficas y otras categorías. Luego se realizó un análisis bivariado de las variables independientes que se creen explicativas de la condición de no pago de los créditos con la variable Default considerada la variable dependiente y objeto de este estudio. También se desarrolló un análisis multivariado con las variables que en la prueba bivariada resultaron explicativas para determinar el efecto que en conjunto tienen con respecto a la variable independiente Default, con la finalidad de encontrar aquellas variables que tienen un grado alto de asociación con la condición del no pago de los créditos por parte de los clientes y determinar el perfil de los clientes que tienen una mayor probabilidad de impago. Finalmente se desarrolló el análisis de la validez del modelo en cuanto a la medida real de clasificación estadística de los datos y la validez de predicción que el modelo tiene para ser aplicado en la concesión de nuevos créditos por parte de la empresa Contactar a sus clientes.

Tipo de Elemento:	Monografía (Project Report)
Información Adicional:	Asesor: Hidalgo Arseinio
Palabras Clave:	Varibles, Crédito, Predictivo, Clasificación.
Asunto:	Ciencias Sociales > HD Industries. Land use. Labor > HD28 Management. Industrial Management
Division:	Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas > Programa de Administración de Empresas > Trabajos de grado
Depósito de Usuario:	Monitor COES 4
Fecha Deposito:	12 Dec 2016 05:44
Ultima Modificación:	28 Mar 2023 14:25
URI:	http://sired.udenar.edu.co/id/eprint/3122

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