Modelo predictivo de propensión de ahorro e inversión en productos de banca patrimonial
En este documento se brinda un contexto completo sobre los productos que integran los Fondos de Inversión Colectiva y los Fondos de Ahorros Voluntarios de Pensiones de un banco en Colombia, que por la coyuntura ocasionada en el año 2020 por cuenta de la pandemia mundial provocada por el COVID - 19,...
- Autores:
-
Castro Buitrago, Óscar Iván
Guerrero Calderón, David Guillermo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/55629
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/55629
- Palabra clave:
- Fondos de inversión colectiva
Fondos voluntarios de ahorros de pensiones
Riesgo de inversiones
Collective investment funds
Voluntary pension savings funds
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Administración
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En este documento se brinda un contexto completo sobre los productos que integran los Fondos de Inversión Colectiva y los Fondos de Ahorros Voluntarios de Pensiones de un banco en Colombia, que por la coyuntura ocasionada en el año 2020 por cuenta de la pandemia mundial provocada por el COVID - 19, vio una disminución sustancial de los saldos de clientes en estos productos, y ha tenido que adoptar medidas adicionales en sus estrategias comerciales de captación, para la captación de fondos en estos productos. Es por esta razón, que desde el frente de analítica de datos, se propuso la creación de un modelo de propensión de ahorro e inversión que permitiera asignar a todos y cada uno de los 7,8 millones de clientes del banco, una propensión de ahorro e inversión, y así identificar un potencial, para enviar campañas específicas a estos clientes y de esta manera aumentar significativamente las posibilidades de captar recursos en los productos de banca patrimonial. Veremos en este documento, la descripción y análisis de la data usada en este problema, así como los diferentes enfoques en términos de modelos de machine learning aplicados que permiten calcular una propensión de inversión, con unas medidas de desempeño superiores para este caso. |
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ortiz Sánchez, Daniela María1a4d48d6-ad1b-4098-9402-5b1462788d9c500Torres Cadena, Gonzalovirtual::9488-1Castro Buitrago, Óscar Iván737a4e1c-4b5e-441b-9e32-e5b29c9d5dd4500Guerrero Calderón, David Guillermo0f7758ed-bc4b-4193-8ffa-3e58b89a303c5002022-02-22T20:07:51Z2022-02-22T20:07:51Z2021http://hdl.handle.net/1992/5562925492.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/En este documento se brinda un contexto completo sobre los productos que integran los Fondos de Inversión Colectiva y los Fondos de Ahorros Voluntarios de Pensiones de un banco en Colombia, que por la coyuntura ocasionada en el año 2020 por cuenta de la pandemia mundial provocada por el COVID - 19, vio una disminución sustancial de los saldos de clientes en estos productos, y ha tenido que adoptar medidas adicionales en sus estrategias comerciales de captación, para la captación de fondos en estos productos. Es por esta razón, que desde el frente de analítica de datos, se propuso la creación de un modelo de propensión de ahorro e inversión que permitiera asignar a todos y cada uno de los 7,8 millones de clientes del banco, una propensión de ahorro e inversión, y así identificar un potencial, para enviar campañas específicas a estos clientes y de esta manera aumentar significativamente las posibilidades de captar recursos en los productos de banca patrimonial. Veremos en este documento, la descripción y análisis de la data usada en este problema, así como los diferentes enfoques en términos de modelos de machine learning aplicados que permiten calcular una propensión de inversión, con unas medidas de desempeño superiores para este caso.This document provides a complete context on the products that make up the Collective Investment Funds and the Voluntary Pension Savings Funds of a bank in Colombia, which due to the situation caused in 2020 due to the global pandemic caused by the COVID - 19, saw a substantial decrease in customer balances in these products, and has had to adopt additional measures in its commercial fundraising strategies, to raise funds in these products. It is for this reason that from the data analytics front, the creation of a propensity model for savings and investment was proposed that would allow each and every one of the bank's 7.8 million customers to be assigned a propensity to save and investment, and thus identify a very great potential, to send specific campaigns to these clients and in this way significantly increase the possibilities of attracting resources from these clients in patrimonial banking products. We will see in this document, the description and analysis of the data used in this problem, as well as the different approaches in terms of applied machine learning models that allow calculating an investment propensity, with superior performance measures for this case.Magíster en Inteligencia Analítica para la Toma de DecisionesMaestría21 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesMaestría en Inteligencia Analítica para la Toma de DecisionesFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería IndustrialModelo predictivo de propensión de ahorro e inversión en productos de banca patrimonialPredictive model for propensity score to save and invest in private banking productsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMFondos de inversión colectivaFondos voluntarios de ahorros de pensionesRiesgo de inversionesCollective investment fundsVoluntary pension savings fundsInvestment riskAdministración201113487Publication561484fa-853b-4f34-8f40-eb99470b951cvirtual::9488-1561484fa-853b-4f34-8f40-eb99470b951cvirtual::9488-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000157902virtual::9488-1THUMBNAIL25492.pdf.jpg25492.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg29448https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3f792c15-0fc0-4e5b-9c97-4f711b10fcbe/download9d79bdcdebec7e8d192fea9977d429feMD53ORIGINAL25492.pdfapplication/pdf6560442https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/d346f1b9-ede3-4ad7-b029-7711d1b59df9/download832e10f84e474040cf7eed95a6eb2a4eMD51TEXT25492.pdf.txt25492.pdf.txtExtracted texttext/plain46201https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a141f426-65ba-476b-b02d-692fbe591dd4/download0c81bf855e5d904e71836cc3874b080fMD521992/55629oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/556292024-03-13 13:56:52.976https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |