Modelo econométrico para medir el riesgo de incumplimiento de los clientes de Inverautos

La investigación cumplió con todos los objetivos específicos que se habían planteado en el anteproyecto de grado, llegando a poder realizar el objetivo general que fue armar el modelo logit para medir el incumplimiento de pago de los clientes. Se utilizo este tipo de modelo econométrico porque es el...

Full description

Autores:
Peña Ballesteros, Edgar Joaquín
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2005
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/14466
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/14466
Palabra clave:
Financial engineering
Financial analysis
Financial managenment
Automotive market
Econometric
Statistics
Variables
Investigation
Econometrics
Mathematical economics
Breach
Análisis financiero
Ingeniería financiera
Investigación
Gestión financiera
Econometría
Economía matemática
Incumplimiento
Mercado automotor
Econométrico
Estadística
Variables
Rights
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Description
Summary:La investigación cumplió con todos los objetivos específicos que se habían planteado en el anteproyecto de grado, llegando a poder realizar el objetivo general que fue armar el modelo logit para medir el incumplimiento de pago de los clientes. Se utilizo este tipo de modelo econométrico porque es el que mejor se adaptaba a el tipo de información en el cual se podía utilizar la variable dicótoma cualitativa dependiente que en este caso es el riesgo de incumplimiento. La información para realizar la base de datos, estuvo disponible en carpetas y en archivos de los financistas de los vehículos que ofrece Inverautos en el mercado de lo automotores usados en la zona metropolitana de Bucaramanga. Esta información estaba en las solicitudes de crédito y en los documentos de compraventa, entre ellos el pagare y las letras de cambio que deben firmar los clientes ofreciendo cierta información acerca de las variables que podían afectar el cumplimiento de pago de los clientes obteniéndose con cierta facilidad, teniendo pocos inconvenientes en reunirla en una base de datos en la cual se definieron las posibles variables que se utilizaron para realizar el modelo. Con el levantamiento de la base de datos que se realizó con la muestra de 220 clientes se construyó un modelo que habría tenido mayor confiabilidad en pronosticar el riesgo de no pago si se tuviera la variable egresos, entre otras, pero esta información no se tenia en cuenta en la solicitudes de crédito de la empresa. Sin embargo, se realizó una investigación que cumplió con sus objetivos principales.