Modelo de predicción para evaluar el riesgo de cartera de crédito de una microfinanciera nariñense

Este proyecto de grado tiene como objetivo predecir el riesgo de cartera de crédito de una microfinanciera nariñense, con un enfoque descriptivo y predictivo, para mejorar la evaluación del riesgo. A partir del análisis de una base de datos real de clientes, se busca identificar patrones que permita...

Full description

Autores:: Guerrero Rodríguez, Manuel Fernando
Insuasti Caicedo, Juan Sebastián
Rúales Rúales, Mario Andrés

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2025

Institución:: Universidad de Cundinamarca

Repositorio:: Repositorio UdeC

Idioma:

Description
Summary:	Este proyecto de grado tiene como objetivo predecir el riesgo de cartera de crédito de una microfinanciera nariñense, con un enfoque descriptivo y predictivo, para mejorar la evaluación del riesgo. A partir del análisis de una base de datos real de clientes, se busca identificar patrones que permitan anticipar comportamientos de riesgo crediticio y apoyar la toma de decisiones contables y financieras. El estudio se desarrolló en tres fases principales: primero, se realizó un análisis exploratorio y limpieza de los datos, permitiendo identificar y seleccionar variables relevantes como estrato económico, total cuotas y periodicidad pago. En segundo lugar, se construyó un modelo de regresión logística para predecir la probabilidad de riesgo en función de estas variables. Los resultados demuestran que, de acuerdo con la clasificación de estrato económico y frente a los estratos bajos y el plazo de las cuotas a un largo periodo y que su cuota de pago sea alta, la probabilidad de morosidad y riesgo crediticio es más alta. Esto resalta la necesidad de implementar mejoras en los procesos de evaluación y monitoreo del crédito, con estrategias como el fortalecimiento de las políticas de aprobación, seguimiento preventivo de clientes en riesgo y diversificación de productos financieros. Este trabajo demuestra cómo el uso de modelos estadísticos accesibles como la regresión logística, combinado con herramientas básicas de análisis de datos, puede proporcionar información útil para optimizar la gestión del riesgo crediticio en entidades financieras, contribuyendo así a su sostenibilidad financiera.

Modelo de predicción para evaluar el riesgo de cartera de crédito de una microfinanciera nariñense

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