Analizadora

El proyecto Analiza-Dora tuvo como objetivo el desarrollo de un modelo de originación de crédito a través de la metodología CRISP-DM (Figura 1. Metodología CRISP-DM DORA) la cual nos permitió realizar la ejecución del proyecto mediante ciclos de conocimiento y ejecución simultánea, realizando tareas...

Full description

Autores:

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad del Rosario

Repositorio:: Repositorio EdocUR - U. Rosario

Idioma:: spa

id	EDOCUR2_6490556c447254320aafd55c2f768172
oai_identifier_str	oai:repository.urosario.edu.co:10336/43049
network_acronym_str	EDOCUR2
network_name_str	Repositorio EdocUR - U. Rosario
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv	Analizadora
dc.title.TranslatedTitle.none.fl_str_mv	Analizadora
title	Analizadora
spellingShingle	Analizadora Análisis de riesgo Perfilamiento crediticio Analítica de Negocios Sector Inmobiliario Modelo Score Risk analysis Credit Profiling Business Analytics Credit Profiling Real State Model Score
title_short	Analizadora
title_full	Analizadora
title_fullStr	Analizadora
title_full_unstemmed	Analizadora
title_sort	Analizadora
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv	Puerta Aponte, Gabriel Alberto
dc.subject.none.fl_str_mv	Análisis de riesgo Perfilamiento crediticio Analítica de Negocios Sector Inmobiliario Modelo Score
topic	Análisis de riesgo Perfilamiento crediticio Analítica de Negocios Sector Inmobiliario Modelo Score Risk analysis Credit Profiling Business Analytics Credit Profiling Real State Model Score
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv	Risk analysis Credit Profiling Business Analytics Credit Profiling Real State Model Score
description	El proyecto Analiza-Dora tuvo como objetivo el desarrollo de un modelo de originación de crédito a través de la metodología CRISP-DM (Figura 1. Metodología CRISP-DM DORA) la cual nos permitió realizar la ejecución del proyecto mediante ciclos de conocimiento y ejecución simultánea, realizando tareas específicas al mismo tiempo que identificábamos las actividades que nos generaban valor para su explotación. El modelo buscó fortalecer los procesos operativos y financieros que desarrolla actualmente Hola Dora, generando procesos de perfilamiento y elegibilidad de clientes para la asignación de crédito sobre un canon de arrendamiento, para ello, se utilizaron metodologías analíticas y técnicas estadísticas para identificar los criterios más relevantes, mediante el análisis de capacidades de pago, comportamientos financieros, volumen de créditos, estado de los créditos, lo que nos permitió evaluar la probabilidad de que un cliente cumpla con sus obligaciones de pago según el monto de crédito solicitado, además se incluyó la identificación de riesgos legales y tasas de siniestro obteniendo un perfil de cliente integral. En general, el modelo nos permitió perfilar y evaluar de manera sistemática la capacidad de un cliente para cumplir con sus obligaciones de pago y determinar su elegibilidad para recibir el producto de crédito, a través un modelo XGBoosting, de este modo, el resultado de nuestro proyecto constituirá para la compañía una herramienta fundamental en el desarrollo de su operación favoreciendo la toma de decisiones asertivas y estratégicas frente a la asignación de dichos créditos.
publishDate	2024
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv	2024-07-17T18:42:43Z
dc.date.available.none.fl_str_mv	2024-07-17T18:42:43Z
dc.date.created.none.fl_str_mv	2024-06-24
dc.type.none.fl_str_mv	bachelorThesis
dc.type.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.document.none.fl_str_mv	Trabajo de grado
dc.type.spa.none.fl_str_mv	Trabajo de grado
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv	https://doi.org/10.48713/10336_43049
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv	https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/43049
url	https://doi.org/10.48713/10336_43049 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/43049
dc.language.iso.none.fl_str_mv	spa
language	spa
dc.rights.*.fl_str_mv	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights.coar.fl_str_mv	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.acceso.none.fl_str_mv	Abierto (Texto Completo)
dc.rights.uri.*.fl_str_mv	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
rights_invalid_str_mv	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International Abierto (Texto Completo) http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.extent.none.fl_str_mv	92 PP
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv	application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv	Universidad del Rosario
dc.publisher.department.none.fl_str_mv	Escuela de Administración Escuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología
dc.publisher.program.none.fl_str_mv	Maestría en Business Analytics
publisher.none.fl_str_mv	Universidad del Rosario
institution	Universidad del Rosario
dc.source.bibliographicCitation.none.fl_str_mv	Amazon Web Services. (2023). Amazon Web Services. Obtenido de Amazon Web Services: https://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/k-nearest-neighbors.html Amazon, AWS. (2023). AWS Amazon. Obtenido de AWS Amazon: https://aws.amazon.com/es/what-is/nlp/ BLU Radio. (9 de Mayo de 2023). BLU Radio. Obtenido de BLU Radio: https://www.bluradio.com/blu360/bogota/vivir-en-la-capital-asi-se-mueve-elmercado-inmobiliario-este-2023-rg10 btgpactual. (03 de 05 de 2023). btgpactual. Obtenido de btgpactual: https://www.btgpactual.com.co/es/el-2023-ano-de-incertidumbre-y-volatilidadpero-con-crecimiento Caicedo Bravo, E. F., & López Sotelo, J. A. (2009). Una aproximación práctica a las redes neuronales artificiales. Santiago de Cali: Programa Editorial Universidad del Valle Casas Roma, J., Lozano Bagén, T., & Bosch Rué, A. (2020). Deep learning: Principios y fundamentos. Barcelona , España: Universitat Oberta de Catalunya CESCE. (s.f.). CESCE. Obtenido de CESCE: https://www.cesce.es/es/seguros-decredito/riesgo-de-credito CIIFEN. (s.f.). CIIFEN. Obtenido de CIIFEN: https://ciifen.org/definicion-de-riesgo/ Diego Andrés, R. J. (2021). El camino a las redes neuronales artificiales. Ediciones Unimagdalena. Diego Andrés, R. J. (2021). El camino a las redes neuronales artificiales. Ediciones Unimagdalena Dolan, S., Valle, R., Jackson, S., & Schuler, R. (2007). La Gestión de los Recursos Humanos (Vol. 3). Editorial Mc Graw Hill. DORA. (01 de 06 de 2022). DORA. Obtenido de DORA: https://holadora.co/ El Congreso de Colombia. (10 de 07 de 2023). LEY 2300 DE 2023. LEY 2300 DE 2023. Bogotá D.C., Bogotá D.C., Colombia. El País. (01 de 06 de 2023). El País. Obtenido de El País: https://elpais.com/ciencia/lascientificas-responden/2023-06-01/que-es-la-logica-difusa-y-para-que-sirve.html esri. (2023). ArcGIS Pro. Obtenido de ArcGIS Pro: https://pro.arcgis.com/es/proapp/latest/tool-reference/spatial-statistics/how-density-based-clustering-works.htm Estrategias de Trading. (2023). Estrategias de Trading. Obtenido de Estrategias de Trading: https://estrategiastrading.com/clustering-jerarquico/ Fulkerson, B. (2012). Machine Learning, Neural and Statistical Classification. Taylor & Francis. Girault, M. A. (Octubre de 2007). Banco Central de la República de Argentina. Obtenido de Banco Central de la República de Argentina: https://www.bcra.gob.ar/Pdfs/Publicaciones/CreditScoring.pdf Girault, M. A. (Octubre de 2007). Modelos de Credit Scoring - Qué, Cómo, Cuándo y Para Qué -. IBM. (2021). IBM. Obtenido de IBM: https://www.ibm.com/docs/es/spssmodeler/saas?topic=nodes-clustering-models IBM. (s.f.). IBM. Obtenido de IBM: https://www.ibm.com/es-es/topics/decision-trees Jericó, & Pilar. (2000). La gestión del talento: del talento individual al talento organizativo. Madrid.: Prentice Hall Kennedy, W. (2006). So What? who Cares? why You? Ottawa, Canadá: Wendykennedy. Kotler , P., & Gertner, D. (2007). Marketing Internacional de lugares y destinos. Méxio: Pearson. L. Breiman, J. H. (1984). Classification and regression trees. Taylor & Francis. Madie, D. (2019). Growth Wheel Tool Kit. Copenhagen. Mester, L. J. (Septiembre/Octubre de 1997). philadelphiafed.org. Obtenido de philadelphiafed.org: https://www.philadelphiafed.org/- /media/frbp/assets/economy/articles/business-review/1997/septemberoctober/brso97lm.pdf Metrocuadrado.com. (19 de Agosto de 2022). Metrocuadrado.com. Obtenido de Metrocuadrado.com: https://www.metrocuadrado.com/noticias/guia-dearriendo/cuales-son-los-requisitos-y-documentos-que-exigen-los-inquilinos-paraun-arriendo-122/ Model Differently. (2023). Model Differently. Obtenido de Model Differently: https://www.modeldifferently.com/2022/10/modelos_de_clustering/ Navas & Cusí. (s.f.). Navas & Cusí. Obtenido de Navas & Cusí: https://www.navascusi.com/scoring-de-credito/ Neck, H., Neck, C., & Murray, E. (2018). Entrepreneurship: The Practice and Mindset. Londres: SAGE. Porter, M. (2015). Estrategia Competitiva: Técnicas para el análisis de los sectores industriales y de la competencia. México: Grupo Editorial Patria. Roberto, D. (2004). Fundamentos de marketing. Buenos aires: Ediciones granica. Superintendencia de Sociedades. (s.f.). Superintendencia de Sociedades. Obtenido de Superintendencia de Sociedades: https://www.supersociedades.gov.co/web/nuestraentidad/quienes-somos Superintendencia de Sociedades. (s.f.). Superintendencia de Sociedades. Obtenido de Superintendencia de Sociedades: https://www.supersociedades.gov.co/documents/107391/2602101/Losriesgoscomoe lementodeautocontrol2014.pdf/1420b249-0c9f-9b95-1b11- f829321dfd8e?version=1.0&t=1663594904593 Tusdatos.co. (08 de 07 de 2021). Tusdatos.co. Obtenido de Tusdatos.co: https://www.tusdatos.co/blog/nuevos-tipos-de-riesgos-financieros-en-una-empresa Zapata, D. M. (2016). Desarrollo y validación de modelo de scoring de admisión para tarjetas de crédito con metodología de Inferencia de denegados. Madrid. Báez, P., Paz Arancibia, A., Ignacio Chaparro, M., Bucarey, T., Núñez, F., & Dunstan, J. (2022). Procesamiento de lenguaje natural para texto clínico en español: El caso de las listas de espera en Chile. Revista Médica Clínica Las Condes, 33(6), 576-576- 582. MedicLatina. https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2022.10.002 Bosch Rué, A., Casas-Roma, J., & Lozano Bagén, Toni. (2019). Deep learning: Principios y fundamentos (edselb.ELB126167). eLibro. https://elibro.net/ereader/elibrodemo/126167 Elizondo, A., & Altman, E. I. (2003). Medición integral del riesgo de crédito. Editorial Limusa. Friedman, J. H. (2001). Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. The Annals of Statistics, 29(5), 1189-1232. IBM. (2021, noviembre 22). SPSS Modeler Subscription. https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=nodes-clustering-models json.org. (s. f.). JSON. json.org. Recuperado 8 de mayo de 2024, de https://www.json.org/json-es.html Parra Barrios, A. (2021). Marco de apetito al riesgo II: un acercamiento al sector real. Contexto: Revista de la Facultad de Ciencias Económicas Administrativas y Contables, 10(1), 44-44-69. Business Source Complete. SST Soluciones. (2018, julio 23). Credit scoring de originacion y comportamiento para financieras. https://sstsoluciones.com/credit-scoring-de-originacion-ycomportamiento-para-financieras/
dc.source.instname.none.fl_str_mv	instname:Universidad del Rosario
dc.source.reponame.none.fl_str_mv	reponame:Repositorio Institucional EdocUR
bitstream.url.fl_str_mv	https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/561039c2-3772-4237-b2d2-ab3d7b8e6a77/download https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/64c52c60-eea1-423f-a5a0-a91a1493accf/download https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/2795879b-d18d-4ca7-a1ce-2904b1c6c726/download https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/0414d972-86a8-44da-9450-c10598caf35d/download https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/506618e9-e071-4a20-8557-f171e8ee41ee/download
bitstream.checksum.fl_str_mv	b2825df9f458e9d5d96ee8b7cd74fde6 3b6ce8e9e36c89875e8cf39962fe8920 d137196109328fac620da0f971dcae66 ffce53281a4d857e6444adacdb246970 cec31598f036415921eaf013d5e016fe
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv	MD5 MD5 MD5 MD5 MD5
repository.name.fl_str_mv	Repositorio institucional EdocUR
repository.mail.fl_str_mv	edocur@urosario.edu.co
_version_	1808390953956802560
spelling	Puerta Aponte, Gabriel Albertoac1a8e24-403d-4815-9b0d-5b4c55f52282-1Ayala Pinzón, Daniel AlejandroAyala Piñeros, Christian CamiloVargas Mejía, Rodolfo ValentinMagíster en Business AnalyticsPart timedd316ae1-2d13-4b23-a14e-a7ce0f07ca24-188e773fe-e756-4cd7-81a1-3579afdd5769-1f0e9b6d5-cda0-4197-8881-9960ab221fd6-12024-07-17T18:42:43Z2024-07-17T18:42:43Z2024-06-24El proyecto Analiza-Dora tuvo como objetivo el desarrollo de un modelo de originación de crédito a través de la metodología CRISP-DM (Figura 1. Metodología CRISP-DM DORA) la cual nos permitió realizar la ejecución del proyecto mediante ciclos de conocimiento y ejecución simultánea, realizando tareas específicas al mismo tiempo que identificábamos las actividades que nos generaban valor para su explotación. El modelo buscó fortalecer los procesos operativos y financieros que desarrolla actualmente Hola Dora, generando procesos de perfilamiento y elegibilidad de clientes para la asignación de crédito sobre un canon de arrendamiento, para ello, se utilizaron metodologías analíticas y técnicas estadísticas para identificar los criterios más relevantes, mediante el análisis de capacidades de pago, comportamientos financieros, volumen de créditos, estado de los créditos, lo que nos permitió evaluar la probabilidad de que un cliente cumpla con sus obligaciones de pago según el monto de crédito solicitado, además se incluyó la identificación de riesgos legales y tasas de siniestro obteniendo un perfil de cliente integral. En general, el modelo nos permitió perfilar y evaluar de manera sistemática la capacidad de un cliente para cumplir con sus obligaciones de pago y determinar su elegibilidad para recibir el producto de crédito, a través un modelo XGBoosting, de este modo, el resultado de nuestro proyecto constituirá para la compañía una herramienta fundamental en el desarrollo de su operación favoreciendo la toma de decisiones asertivas y estratégicas frente a la asignación de dichos créditos.The objective of the Analiza-Dora project was to create a credit origination model based on the CRISP-DM process (Figure 1. CRISP-DM DORA Methodology). This made it possible to coordinate the project by knowledge cycles and, at the same time, by parallel activities, thus defining those that contributed to the creation of value for project execution. The model was designed to improve the already existing operating and financial process of Hola Dora. Credit assignment on a lease fee basis entailed customer profiling and eligibility processes. Quantitative approaches and data analysis tools were used to determine the most relevant factors that include payment abilities, tendencies, volume, and status of credits. These analyses helped us evaluate the probability of a customer being able to pay their dues, depending on the credit amount they applied for. Further, the model included the identification of legal risks and loss rates to get a detailed customer profile. In general, the model provided a mechanism for the systematic assessment of a client’s capacity to meet payment obligations and establish his/her qualification for the credit product by employing an XGBoosting model. Therefore, the result of our project will be a basic instrument for the company aimed at making reasonable and effective decisions on credit provision.92 PPapplication/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_43049 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/43049spaUniversidad del RosarioEscuela de AdministraciónEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Business AnalyticsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAbierto (Texto Completo)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Amazon Web Services. (2023). Amazon Web Services. Obtenido de Amazon Web Services: https://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/k-nearest-neighbors.htmlAmazon, AWS. (2023). AWS Amazon. Obtenido de AWS Amazon: https://aws.amazon.com/es/what-is/nlp/BLU Radio. (9 de Mayo de 2023). BLU Radio. Obtenido de BLU Radio: https://www.bluradio.com/blu360/bogota/vivir-en-la-capital-asi-se-mueve-elmercado-inmobiliario-este-2023-rg10btgpactual. (03 de 05 de 2023). btgpactual. Obtenido de btgpactual: https://www.btgpactual.com.co/es/el-2023-ano-de-incertidumbre-y-volatilidadpero-con-crecimientoCaicedo Bravo, E. F., & López Sotelo, J. A. (2009). Una aproximación práctica a las redes neuronales artificiales. Santiago de Cali: Programa Editorial Universidad del ValleCasas Roma, J., Lozano Bagén, T., & Bosch Rué, A. (2020). Deep learning: Principios y fundamentos. Barcelona , España: Universitat Oberta de CatalunyaCESCE. (s.f.). CESCE. Obtenido de CESCE: https://www.cesce.es/es/seguros-decredito/riesgo-de-creditoCIIFEN. (s.f.). CIIFEN. Obtenido de CIIFEN: https://ciifen.org/definicion-de-riesgo/Diego Andrés, R. J. (2021). El camino a las redes neuronales artificiales. Ediciones Unimagdalena.Diego Andrés, R. J. (2021). El camino a las redes neuronales artificiales. Ediciones UnimagdalenaDolan, S., Valle, R., Jackson, S., & Schuler, R. (2007). La Gestión de los Recursos Humanos (Vol. 3). Editorial Mc Graw Hill.DORA. (01 de 06 de 2022). DORA. Obtenido de DORA: https://holadora.co/El Congreso de Colombia. (10 de 07 de 2023). LEY 2300 DE 2023. LEY 2300 DE 2023. Bogotá D.C., Bogotá D.C., Colombia.El País. (01 de 06 de 2023). El País. Obtenido de El País: https://elpais.com/ciencia/lascientificas-responden/2023-06-01/que-es-la-logica-difusa-y-para-que-sirve.htmlesri. (2023). ArcGIS Pro. Obtenido de ArcGIS Pro: https://pro.arcgis.com/es/proapp/latest/tool-reference/spatial-statistics/how-density-based-clustering-works.htmEstrategias de Trading. (2023). Estrategias de Trading. Obtenido de Estrategias de Trading: https://estrategiastrading.com/clustering-jerarquico/Fulkerson, B. (2012). Machine Learning, Neural and Statistical Classification. Taylor & Francis.Girault, M. A. (Octubre de 2007). Banco Central de la República de Argentina. Obtenido de Banco Central de la República de Argentina: https://www.bcra.gob.ar/Pdfs/Publicaciones/CreditScoring.pdfGirault, M. A. (Octubre de 2007). Modelos de Credit Scoring - Qué, Cómo, Cuándo y Para Qué -.IBM. (2021). IBM. Obtenido de IBM: https://www.ibm.com/docs/es/spssmodeler/saas?topic=nodes-clustering-modelsIBM. (s.f.). IBM. Obtenido de IBM: https://www.ibm.com/es-es/topics/decision-treesJericó, & Pilar. (2000). La gestión del talento: del talento individual al talento organizativo. Madrid.: Prentice HallKennedy, W. (2006). So What? who Cares? why You? Ottawa, Canadá: Wendykennedy.Kotler , P., & Gertner, D. (2007). Marketing Internacional de lugares y destinos. Méxio: Pearson.L. Breiman, J. H. (1984). Classification and regression trees. Taylor & Francis.Madie, D. (2019). Growth Wheel Tool Kit. Copenhagen.Mester, L. J. (Septiembre/Octubre de 1997). philadelphiafed.org. Obtenido de philadelphiafed.org: https://www.philadelphiafed.org/- /media/frbp/assets/economy/articles/business-review/1997/septemberoctober/brso97lm.pdfMetrocuadrado.com. (19 de Agosto de 2022). Metrocuadrado.com. Obtenido de Metrocuadrado.com: https://www.metrocuadrado.com/noticias/guia-dearriendo/cuales-son-los-requisitos-y-documentos-que-exigen-los-inquilinos-paraun-arriendo-122/Model Differently. (2023). Model Differently. Obtenido de Model Differently: https://www.modeldifferently.com/2022/10/modelos_de_clustering/Navas & Cusí. (s.f.). Navas & Cusí. Obtenido de Navas & Cusí: https://www.navascusi.com/scoring-de-credito/Neck, H., Neck, C., & Murray, E. (2018). Entrepreneurship: The Practice and Mindset. Londres: SAGE.Porter, M. (2015). Estrategia Competitiva: Técnicas para el análisis de los sectores industriales y de la competencia. México: Grupo Editorial Patria.Roberto, D. (2004). Fundamentos de marketing. Buenos aires: Ediciones granica.Superintendencia de Sociedades. (s.f.). Superintendencia de Sociedades. Obtenido de Superintendencia de Sociedades: https://www.supersociedades.gov.co/web/nuestraentidad/quienes-somosSuperintendencia de Sociedades. (s.f.). Superintendencia de Sociedades. Obtenido de Superintendencia de Sociedades: https://www.supersociedades.gov.co/documents/107391/2602101/Losriesgoscomoe lementodeautocontrol2014.pdf/1420b249-0c9f-9b95-1b11- f829321dfd8e?version=1.0&t=1663594904593Tusdatos.co. (08 de 07 de 2021). Tusdatos.co. Obtenido de Tusdatos.co: https://www.tusdatos.co/blog/nuevos-tipos-de-riesgos-financieros-en-una-empresaZapata, D. M. (2016). Desarrollo y validación de modelo de scoring de admisión para tarjetas de crédito con metodología de Inferencia de denegados. Madrid.Báez, P., Paz Arancibia, A., Ignacio Chaparro, M., Bucarey, T., Núñez, F., & Dunstan, J. (2022). Procesamiento de lenguaje natural para texto clínico en español: El caso de las listas de espera en Chile. Revista Médica Clínica Las Condes, 33(6), 576-576- 582. MedicLatina. https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2022.10.002Bosch Rué, A., Casas-Roma, J., & Lozano Bagén, Toni. (2019). Deep learning: Principios y fundamentos (edselb.ELB126167). eLibro. https://elibro.net/ereader/elibrodemo/126167Elizondo, A., & Altman, E. I. (2003). Medición integral del riesgo de crédito. Editorial Limusa.Friedman, J. H. (2001). Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. The Annals of Statistics, 29(5), 1189-1232.IBM. (2021, noviembre 22). SPSS Modeler Subscription. https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=nodes-clustering-modelsjson.org. (s. f.). JSON. json.org. Recuperado 8 de mayo de 2024, de https://www.json.org/json-es.htmlParra Barrios, A. (2021). Marco de apetito al riesgo II: un acercamiento al sector real. Contexto: Revista de la Facultad de Ciencias Económicas Administrativas y Contables, 10(1), 44-44-69. Business Source Complete.SST Soluciones. (2018, julio 23). Credit scoring de originacion y comportamiento para financieras. https://sstsoluciones.com/credit-scoring-de-originacion-ycomportamiento-para-financieras/instname:Universidad del Rosarioreponame:Repositorio Institucional EdocURAnálisis de riesgoPerfilamiento crediticioAnalítica de NegociosSector InmobiliarioModelo ScoreRisk analysisCredit ProfilingBusiness AnalyticsCredit ProfilingReal StateModel ScoreAnalizadoraAnalizadorabachelorThesisTrabajo de gradoTrabajo de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEscuela de AdministraciónBogotáLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1483https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/561039c2-3772-4237-b2d2-ab3d7b8e6a77/downloadb2825df9f458e9d5d96ee8b7cd74fde6MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8899https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/64c52c60-eea1-423f-a5a0-a91a1493accf/download3b6ce8e9e36c89875e8cf39962fe8920MD53ORIGINALAnaliza_Dora_Ayala_Pinzon_Daniel_Alejandro.pdfAnaliza_Dora_Ayala_Pinzon_Daniel_Alejandro.pdfapplication/pdf3483304https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/2795879b-d18d-4ca7-a1ce-2904b1c6c726/downloadd137196109328fac620da0f971dcae66MD54TEXTAnaliza_Dora_Ayala_Pinzon_Daniel_Alejandro.pdf.txtAnaliza_Dora_Ayala_Pinzon_Daniel_Alejandro.pdf.txtExtracted texttext/plain101294https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/0414d972-86a8-44da-9450-c10598caf35d/downloadffce53281a4d857e6444adacdb246970MD55THUMBNAILAnaliza_Dora_Ayala_Pinzon_Daniel_Alejandro.pdf.jpgAnaliza_Dora_Ayala_Pinzon_Daniel_Alejandro.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2367https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/506618e9-e071-4a20-8557-f171e8ee41ee/downloadcec31598f036415921eaf013d5e016feMD5610336/43049oai:repository.urosario.edu.co:10336/430492024-07-18 03:03:21.979http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttps://repository.urosario.edu.coRepositorio institucional EdocURedocur@urosario.edu.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

Analizadora

Publicaciones similares