Bibliographic citations
Asencios, R., (2023). Profit scoring for credit unions using the multilayer perceptron, XGBoost and TabNet algorithms: evidence from Peru [Universidad de Lima]. https://hdl.handle.net/20.500.12724/19751
Asencios, R., Profit scoring for credit unions using the multilayer perceptron, XGBoost and TabNet algorithms: evidence from Peru []. PE: Universidad de Lima; 2023. https://hdl.handle.net/20.500.12724/19751
@misc{renati/1831406,
title = "Profit scoring for credit unions using the multilayer perceptron, XGBoost and TabNet algorithms: evidence from Peru",
author = "Asencios Casimiro, Rodrigo Andre",
publisher = "Universidad de Lima",
year = "2023"
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Las Cooperativas de Ahorro y Crédito son instituciones microfinancieras en crecimiento que basan sus decisiones de préstamo en el juicio de sus analistas de crédito. Por ello, el objetivo de este trabajo es diseñar 6 modelos de profit scoring, capaces de predecir la Tasa Interna de Retorno (TIR) de las solicitudes de crédito, utilizando los algoritmos del perceptrón multicapa, XGBoost y TabNet, y servir, así, como herramienta de soporte al analista de crédito. Para ello, se seleccionaron las características menos correlacionadas y más independientes del conjunto de datos proveniente de una Cooperativa de Ahorro y Crédito peruana y compuesto por 36 402 observaciones. Luego, se optimizaron los hiperparámetros de todos los algoritmos. Finalmente, se compararon los modelos de profit scoring que consideraron solo las características seleccionadas con los que consideraron todas las características. Como resultados, se obtuvo que las características más significativas que determinan la TIR de un préstamo son la tasa efectiva mensual y los días de morosidad máxima o media del socio. Los resultados obtenidos de la evaluación del rendimiento de los modelos de profit scoring sugirieron a XGBoost como el mejor algoritmo. Además, el modelo que utilizó el algoritmo XGBoost y que consideró todas las características obtuvo el mejor rendimiento.
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