Predicción de comportamiento crediticio utilizando datos de redes sociales : impacto en la inclusión financiera

A través del siguiente proyecto de investigación se quiere mostrar el posible impacto que tiene el uso de alternative data en la predicción del comportamiento crediticio de las personas (en este caso se realizó con una muestra de 195 estudiantes de la Universidad de los Andes). Para este estudio de investigación específico se extrajo data de la red social de micro-blogging Twitter dado su naturaleza abierta y en tiempo real de obtención de información. El objetivo general del proyecto es construir un algoritmo de predicción de riesgo crediticio que utiliza herramientas de machine learning (en Pyhton). Y, con los resultados obtenidos, verificar si para la muestra utilizada estos resultados son consistentes con los hallazgos de investigaciones previas y casos de éxito demostrados en la práctica; los cuales serán presentados al final del documento

• Autores: Figueroa Mijares, Juan Victor
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/49263
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/49263
• Palabra clave: Crédito al consumidor; Riesgo crediticio; Comportamiento del consumidor; Redes sociales; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf