Modelo de scoring para el otorgamiento de crédito a personas naturales
76 páginas
- Autores:
-
Gómez Henao, Juan Pablo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Riesgo de crédito
Macroeconomía
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Credit risk
Macroeconomics
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Estos modelos de crédito si bien son útiles, no logran desempeñarse de la mejor manera, afectando así tanto a las entidades de crédito como a los posibles clientes. Con la propuesta planteada se busca que las entidades financieras asignen correctamente el capital, teniendo en cuenta el mayor número de criterios y su importancia en los modelos de evaluación de cartera, y de esta forma maximicen sus beneficios, reduzcan sus reservas de capital e incluyan a personas a que accedan a los créditos luego de realizar la solicitud de estos. El estudio se realizará utilizando una base de datos (ficticia o real), analizando la característica de los clientes y definirlos como criterios para los modelos estadísticos a utilizar, adicionalmente, se estudiará la implementación de variables macroeconómicas a los modelos estadísticos propuestos. Finalmente, se realizará una comparación según unas métricas de desempeño de los modelos de machine learning utilizados para el estudio del otorgamiento de créditos, seleccionando el mejor de estos y realizando las respectivas conclusiones.ABSTRACT: The quality of consumer and housing (mortgage) loans in Colombia has remained in constant ra nges since 2017 demonstrating that lenders present inefficiencies in their credit rating models, either in the collection of information from individuals or in the statistical methods currently used, so their capital allocation for these product s are not t he best. Although these credit models are useful, they fail to perform in the best way, thus affecting both credit institutions and potential clients. g the great The proposed approach seeks that financial institutions correctly allocate capital, considerin est number of criteria and their importance in the portfolio evaluation models, and thus maximize their profits, reduce their capital reserves and include people to access credits after applying for them. The study will be carried out using a re al database , analyzing the characteristics of the clients and defining them as criteria for the statistical models to be used, additionally, the implementation of macroeconomic variables to the proposed statistical models will be studied. Finally, a compar ison will b e made according to some performance metrics of the machine learning models used for the study of credit granting, selecting the best of these and making the respective conclusions.PregradoIngeniero(a) Financiero(a)application/pdfspaUniversidad EIAIngeniería FinancieraEscuela de Ciencias Económicas y AdministrativasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelo de scoring para el otorgamiento de crédito a personas naturalesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fRiesgo de créditoMacroeconomíaMachine LearningCredit riskMacroeconomicsPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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