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
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- openAccess
- License
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Salazar Uribe, Juan CarlosGonzález Fernández, Karen Lisethda96aa5b-758a-42eb-9507-d40193bdddf13002019-07-02T13:51:46Z2019-07-02T13:51:46Z2016-12-08https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/58232http://bdigital.unal.edu.co/54905/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.Abstract: Financial institutions use risk models for measure both credit granting and customer behavior. The possibility of assigning a loan to a person could be assessed through regional economic variables that characterize where the customer comes from. This work presents a spatial analysis based in lattice models to identify factors that help identify behaviors payments department. To evaluate the performance of this model it compare it with a model which does not include regionalized spatial information. It illustrated the methodology proposed by an application with real data.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Ciencias Escuela de EstadísticaEscuela de EstadísticaGonzález Fernández, Karen Liseth (2016) Identificación de factores de riesgo en un scoring crediticio mediante técnicas de estadística espacial. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín.51 Matemáticas / MathematicsScoring crediticioDatos regionalesModelos latticeEstadística espacialCredit scoringRegional dataLattice modelsSpatial statisticsIdentificación de factores de riesgo en un scoring crediticio mediante técnicas de estadística espacialTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL50937936.2016.pdfTesis de Maestría en Ciencias - Estadísticaapplication/pdf2283691https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/58232/1/50937936.2016.pdfbfb0a2c65b21fa7149ddf9c700536184MD51THUMBNAIL50937936.2016.pdf.jpg50937936.2016.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3787https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/58232/2/50937936.2016.pdf.jpgf5b9e9d52462061e05ec15212a20f5d2MD52unal/58232oai:repositorio.unal.edu.co:unal/582322024-03-31 23:08:34.437Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |
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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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