Identificación, medición y seguimiento del riesgo de crédito estudiantil de la Cooperativa Counisangil Ltda

En el sector financiero existen diversas formas de evaluar la viabilidad de un crédito, esto depende de la entidad. En el sector solidario aún las cooperativas no han implementado otras opciones que existen para la identificación, medición y control de los riesgos crediticios, ya que existen herrami...

Full description

Autores:
Mantilla Ramírez, Rosemary
Duarte Gómez, Ronald Alexander
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/14621
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/14621
Palabra clave:
Financial engineering
Financial analysis
Financial managenment
Risk
Credit
Logit
Gretl
Scoring
Investigation
Educative credit
Risk capital
Cooperatives
Análisis financiero
Ingeniería financiera
Gestión financiera
Investigación
Crédito educativo
Capital de riesgo
Cooperativas
Riesgo
Crédito
Logit
Gretl
Puntuación
Rights
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
Description
Summary:En el sector financiero existen diversas formas de evaluar la viabilidad de un crédito, esto depende de la entidad. En el sector solidario aún las cooperativas no han implementado otras opciones que existen para la identificación, medición y control de los riesgos crediticios, ya que existen herramientas tecnológicas o modelos estadísticos que permiten mostrar resultados y soluciones más confiables y exactas. La investigación realizada dentro del marco de este proyecto se fundamenta en brindar a la entidad una opción para la evaluación de los créditos estudiantiles que sea más útil y verídica que ayude al analista de crédito pero no que no lo reemplace. Por tal motivo se puede observar que al desarrollar un modelo econométrico como es el Logit complementado con el software Gretl que tiene un gran beneficio y utilidad para la aplicación de estos modelos. Adicional se implementó una herramienta (Scoring) con java que permite ayudarle al analista de crédito para el otorgamiento de dichos créditos. Con respecto al análisis de cartera que se hizo se puede notar el uso acertado de las diferentes variables que se usaron para el desarrollo del modelo, y que a su vez se encontró el modelo óptimo de las variables significativas con su respectiva probabilidad.