Sistematización matriz de riesgo crediticio empresa Provefábrica SAS

Sistematizar e implementar en la empresa PROVEFABRICA SAS a nivel regional Perú, Ecuador y Colombia una matriz de riesgo crediticio de cartera en el periodo 2022-2023, basada en el modelo MARKOV

Autores:
Rodríguez Rodríguez, Maribel
Tipo de recurso:
Tesis
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Corporación Universitaria Minuto De Dios - Uniminuto
Repositorio:
Repositorio institucional UNIMINUTO
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repository.uniminuto.edu/handle/10656/17515
Palabra clave:
Matriz de riesgo
Recuperación de cartera
Riesgo crediticio
Rotación de cartera
Risk matrix
Portfolio recovery
Credit risk
Portfolio rotation
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Financial impact
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Para llevar cabo esto se identificaron las variables que se tendrían en cuenta para sistematizar dicha matriz y así poder evidenciar cuales son los factores que afectan directamente el comportamiento de pagos de los clientes, como lo son el Score que reflejan en centrales de riesgo, su nivel de endeudamiento, su comportamiento con entidades financieras, su comportamiento de pagos en los últimos seis meses con la compañía y se identificarán aquellas de mayor incidencia con el fin de determinar el impacto financiero a futuro y así prevenir morosidades altas o irrecuperables (mayores a 365 días), también se realizarán cálculos para determinar el nivel de riesgo de cada cliente con línea de crédito, esta matriz se implementará en los tres países de operación Colombia, Perú y Ecuador. Se encontró con su aplicación en Colombia que genera información clave a la hora de tomar decisiones respecto a las líneas de crédito otorgadas a los clientes y a su vez sirve como herramienta para tomar decisiones de nuevos o potenciales clientes.The central objective of the project is to systematize a credit risk matrix with which, through certain variables supplied by the company's accounting system and in which historical information rests, financial and commercial decisions can be made and, in turn, achieve determine the level of credit risk in terms of the probability of default and its impact on the portfolio turnover indicators in days. To carry out this, the variables that would be taken into account to systematize said matrix were identified and thus be able to demonstrate which are the factors that directly affect the payment behavior of clients, such as the Score that is reflected in risk centers, their level of indebtedness, its behavior with financial institutions, its payment behavior in the last six months with the company and those with the highest incidence will be identified in order to determine the future financial impact and thus prevent high or irrecoverable delinquencies (greater than 365 days ), calculations will also be made to determine the level of risk of each client with a line of credit, this matrix will be implemented in the three countries of operation Colombia, Peru and Ecuador. He came across its application in Colombia that generates key information when making decisions regarding the lines of credit granted to customers and, in turn, serves as a tool to make decisions for new or potential customers.42 páginasapplication/pdfCorporación Universitaria Minuto de DiosPregrado (Virtual y a Distancia)Administración de EmpresasAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccesEL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presenta autorización es original y la realizo sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARAGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad actúa como un tercero de buena fe. EL AUTOR, autoriza a LA CORPORACIÓN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS, para que los términos establecidos en la Ley 1581 de 2012 en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993 y toda normal sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. TRATAMIENTO DE DATOS PERSONALES, EL AUTOR declara y autoriza lo dispuesto en el Articulo 10 del Decreto 1377 de 2013 a proceder con el tratamiento de los datos personales para fines académicos, históricos, estadísticos y administrativos de la Institución. De conformidad con lo establecido, aclaramos que “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables.Open AccessMatriz de riesgoRecuperación de carteraRiesgo crediticioRotación de carteraRisk matrixPortfolio recoveryCredit riskPortfolio rotationIndicatorsIndebtednessFinancial impactDecisionsSistematización matriz de riesgo crediticio empresa Provefábrica SASThesisSistematizaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ecspaAguas González. (2005). Modelando el Riesgo de Crédito en Colombia. Obtenido de Matrices de Transición para la Cartera Comercial: http://repositorio.espe.edu.ec/bitstream/21000/8315/1/T-ESPE-047891.pdfAltman et al. (2012). de la Fuente, M. D., Elizondo , A., Finger, C., Gutiérrez , J., Gutiérrez,. En Medición integral del riesgo de crédito. Limusa Noriega Editores.Batioja Bravo, N.R. Restrepo Valencia, N. (Junio de 2022). 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