Un modelo de predicción para analizar el riesgo de crédito en MiBanco S.A.

En Colombia, la mayor parte del comercio se sustenta en microempresas que desempeñan un papel vital en la producción y generación de empleo. Para asegurar su funcionamiento óptimo, instituciones financieras han desarrollado modelos operativos basados en la oferta de soluciones de financiamiento y ah...

Full description

Autores:
Romero Gutiérrez, Alisson Camila
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/41494
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/41494
Palabra clave:
Análisis
Datos
Modelos
Predicción
Matemáticas -- Tesis y disertaciones académicas
Microfinanzas
Análisis de riesgo crediticio
Modelos estadísticos
Inclusión financiera
Analysis
Data
Models
Prediction
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Description
Summary:En Colombia, la mayor parte del comercio se sustenta en microempresas que desempeñan un papel vital en la producción y generación de empleo. Para asegurar su funcionamiento óptimo, instituciones financieras han desarrollado modelos operativos basados en la oferta de soluciones de financiamiento y ahorro mediante microcréditos. La inclusión financiera requiere un análisis de riesgo crediticio preciso y el cálculo de indicadores para determinar la solución de crédito más conveniente tanto para la microempresa como para la institución financiera. Este trabajo propone la utilización de bases de datos de microempresas, por motivos de seguridad de los datos, los modelos y resultados presentados se basan en datos simulados. Se lleva a cabo un análisis de caracterización y predicción del acceso al crédito, seleccionando variables significativas y realizando ajustes de curvas mediante el método de mínimos cuadrados, incluyendo rectas de regresión, ajuste potencial y linealización de datos, con el objetivo de encontrar las curvas óptimas que se adapten al comportamiento de los datos. La conclusión presenta los modelos óptimos y un análisis comparativo. Para evaluar los modelos y validar las técnicas utilizadas, se llevó a cabo la práctica en la entidad MiBanco S.A.