Modelo borroso para la evaluación del riesgo en el otorgamiento de créditos de corto plazo a SME´s
Las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) en Colombia, son las responsables de un crecimiento dinámico de la industria y el comercio, y han sido consideradas la columna vertebral de las economías en los últimos años; sin embargo, han tenido fuertes restricciones para acceder al mercado de créditos pa...
- Autores:
-
Patiño Pérez, Héctor Alejandro
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/60822
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60822
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- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Pequeña y mediana empresa
Riesgo Crédito
Lógica difusa
Método ELECTRE
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Las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) en Colombia, son las responsables de un crecimiento dinámico de la industria y el comercio, y han sido consideradas la columna vertebral de las economías en los últimos años; sin embargo, han tenido fuertes restricciones para acceder al mercado de créditos para su sostenibilidad y cubrir sus necesidades a corto y mediano plazo, debido principalmente a la poca información que se tiene de estas en el sector financiero. Lo anterior ha llevado a que muchos de los estudios de crédito se basen en información cualitativa y subjetiva la cual no es fácil de identificar o modelar por parte de un analista, lo que genera a las entidades financieras gran incertidumbre en la colocación de sus recursos. Para abordar este problema, se desarrolló un modelo basado en los principios de la lógica borrosa y la integración de las características más relevantes de los métodos para la toma de decisiones, ELECTRE y AHP. El modelo permitió evaluar un crédito de corto plazo mediante la caracterización de una PyME en términos de subcriterios que constituyen la información cuantitativa y cualitativa de esta. El modelo arrojó una buena sensibilidad al momento de modificar la importancia de cada una de las características de la PyME y permitió mejorar el proceso de asignación de dineros en una organización. |
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Medina Hurtado, SantiagoPeña Palacio, Juan AlejandroPatiño Pérez, Héctor Alejandro260a42f7-99ae-4ca2-b34b-dd08f4d6fa273002019-07-02T19:12:20Z2019-07-02T19:12:20Z2017-11-08https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60822http://bdigital.unal.edu.co/59178/Las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) en Colombia, son las responsables de un crecimiento dinámico de la industria y el comercio, y han sido consideradas la columna vertebral de las economías en los últimos años; sin embargo, han tenido fuertes restricciones para acceder al mercado de créditos para su sostenibilidad y cubrir sus necesidades a corto y mediano plazo, debido principalmente a la poca información que se tiene de estas en el sector financiero. Lo anterior ha llevado a que muchos de los estudios de crédito se basen en información cualitativa y subjetiva la cual no es fácil de identificar o modelar por parte de un analista, lo que genera a las entidades financieras gran incertidumbre en la colocación de sus recursos. Para abordar este problema, se desarrolló un modelo basado en los principios de la lógica borrosa y la integración de las características más relevantes de los métodos para la toma de decisiones, ELECTRE y AHP. El modelo permitió evaluar un crédito de corto plazo mediante la caracterización de una PyME en términos de subcriterios que constituyen la información cuantitativa y cualitativa de esta. El modelo arrojó una buena sensibilidad al momento de modificar la importancia de cada una de las características de la PyME y permitió mejorar el proceso de asignación de dineros en una organización.Abstract: Small and mediumsized enterprises (SMEs) in Colombia are responsible for a dynamic growth of industry and commerce, and have been considered the backbone of economies in recent years; However, they have had strong restrictions on accessing the credit market for their sustainability and covering their needs in the short and medium term, mainly due to the lack of information available in the financial sector. This has led many of the credit studies to be based on qualitative and subjective information which is not easy to identify or model on the part of an analyst, which generates financial institutions great uncertainty in the placement of their resources. To address this problem, a model was developed based on the principles of fuzzy logic and the integration of the most relevant characteristics of the methods for decision making, ELECTRE and AHP. The model allowed to evaluate a short-term credit by characterizing a SME in terms of subcriteria that constitute the quantitative and qualitative information of this. The model showed a good sensitivity when changing the importance of each of the characteristics of the SME and allowed to improve the process of allocating money in an organization.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Escuela de Ingeniería de la Organización Ingeniería AdministrativaIngeniería AdministrativaPatiño Pérez, Héctor Alejandro (2017) Modelo borroso para la evaluación del riesgo en el otorgamiento de créditos de corto plazo a SME´s. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín.62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringPequeña y mediana empresaRiesgo CréditoLógica difusaMétodo ELECTREMétodo AHPModelo borroso para la evaluación del riesgo en el otorgamiento de créditos de corto plazo a SME´sTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL1128277465.2017.pdfTesis de Maestría en Ingeniería Administrativaapplication/pdf2004771https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/60822/1/1128277465.2017.pdf3fadbca8074403e96c256e5f856d2b02MD51THUMBNAIL1128277465.2017.pdf.jpg1128277465.2017.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5084https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/60822/2/1128277465.2017.pdf.jpg9d86be7585e7e006fb0a10f559ed52d3MD52unal/60822oai:repositorio.unal.edu.co:unal/608222024-04-15 23:08:55.671Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |