Evaluación de modelos de clasificación para la predicción de riesgo crediticio de clientes en el sector financiero

El riesgo se refiere a las posibles consecuencias negativas asociadas a una situación peligrosa o no deseada. En el ´ámbito empresarial, nos enfrentamos a diversos tipos de riesgos, como el económico y el financiero. Sin embargo, en el sector de las entidades financieras, existen riesgos adicionales...

Full description

Autores:
Idárraga Ospina, Korin Alexa
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Repositorio:
Vitela
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
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description El riesgo se refiere a las posibles consecuencias negativas asociadas a una situación peligrosa o no deseada. En el ´ámbito empresarial, nos enfrentamos a diversos tipos de riesgos, como el económico y el financiero. Sin embargo, en el sector de las entidades financieras, existen riesgos adicionales inherentes a sus actividades, tales como el riesgo de liquidez, operacional, legal y crediticio. En este estudio, nos centraremos específicamente en el riesgo crediticio, que se refiere al posible impacto que enfrenta una empresa cuando sus deudores incumplen, lo cual puede desencadenar crisis financieras y poner en peligro la estabilidad de la entidad [20]. El enfoque en el riesgo crediticio se justifica debido a la incertidumbre generada por los activos de los clientes. La medición de este riesgo se basa en el conocimiento que tenemos del cliente y su operación. Para ello, se recopila información del cliente a través del sistema financiero y otras entidades, con el objetivo de obtener las variables necesarias para clasificar o calificar al cliente como riesgoso o no riesgoso. En el pasado, la medición de este riesgo dependía principalmente de los datos y la intuición del encargado, ya que no se contaba con suficiente capacidad tecnológica para implementar nuevas estrategias. Sin embargo, en la actualidad, gracias al avance tecnológico y al uso de modelos estadísticos, es posible evaluar de manera más precisa y objetiva si los clientes representan un riesgo para la entidad financiera
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