Identificación de factores de riesgo en un scoring crediticio mediante técnicas de estadística espacial
Las instituciones financieras utilizan modelos de riesgo para el otorgamiento de créditos y el comportamiento de pago del cliente. La posibilidad de asignar un préstamo a una persona puede ser evaluada a través de variables económicas regionales que caracterizan de donde el cliente viene. En este tr...
- Autores:
-
González Fernández, Karen Liseth
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/58232
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/58232
http://bdigital.unal.edu.co/54905/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
Scoring crediticio
Datos regionales
Modelos lattice
Estadística espacial
Credit scoring
Regional data
Lattice models
Spatial statistics
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | Las instituciones financieras utilizan modelos de riesgo para el otorgamiento de créditos y el comportamiento de pago del cliente. La posibilidad de asignar un préstamo a una persona puede ser evaluada a través de variables económicas regionales que caracterizan de donde el cliente viene. En este trabajo se propone el uso de un análisis espacial basado en modelos lattice para identificar los factores que ayudan a identificar comportamientos de pagos por departamentos. Para evaluar el desempeño de este modelo se compara con un modelo que no incluye la información espacial regionalizada. Se ilustra la metodología propuesta por medio de una aplicación con datos reales. |
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