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...
- 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
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- openAccess
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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_abf2Montes Jiménez, Felipevirtual::7476-1Figueroa Mijares, Juan Victor7cd5bf4b-a32b-461d-8b5f-f929a840b8eb500Correa Bahnsen, Alejandro2021-02-18T12:46:42Z2021-02-18T12:46:42Z2020http://hdl.handle.net/1992/49263u834057.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/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 documentoThrough the following research project the idea is to show the possible impact that the use of alternative data has on the prediction of people's credit behavior (in this case it was carried out with a sample of 195 students from the Universidad de los Andes). For this specific research study, data was extracted from the social micro-blogging network Twitter, given its open and real-time nature of obtaining information. The general objective of the project is to build a credit risk prediction algorithm that uses machine learning tools (in Pyhton). And, with the results obtained, verify if consistent with the findings of previous research and success stories demonstrated in practice; which will be presented at the end of the documentIngeniero IndustrialPregrado36 hojasapplication/pdfspaUniandesIngeniería IndustrialFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Industrialinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaPredicción de comportamiento crediticio utilizando datos de redes sociales : impacto en la inclusión financieraTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPCrédito al consumidorRiesgo crediticioComportamiento del consumidorRedes socialesIngenieríaPublication68bc76e3-56f4-4749-ad9c-44183b982dc1virtual::7476-168bc76e3-56f4-4749-ad9c-44183b982dc1virtual::7476-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001422815virtual::7476-1ORIGINALu834057.pdfapplication/pdf1273816https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7292ddb9-1392-4be6-9137-b1c79f7018cb/download0d8b5c54d8f656b0d013a7a5889dddebMD51THUMBNAILu834057.pdf.jpgu834057.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5091https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3e3acbca-0ede-441b-bbc9-84ff1a961655/download56eb9c6437584a9768e5f3a000128a94MD55TEXTu834057.pdf.txtu834057.pdf.txtExtracted texttext/plain51356https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/482671bb-60be-4e72-8863-10d62bc8a617/download48ec158f7dfb3a0e97c012123adb0a26MD541992/49263oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/492632024-03-13 13:26:33.427https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
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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 |
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