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Condori Alejo, Henry Ivan (es_PE)
Aceituno Rojo, Miguel Romilio (es_PE)
2020-12-07T17:36:09Z
2020-12-07T17:36:09Z
2019-12-03
http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/14481
Los microcréditos constituyen un componente importante en el desarrollo de la economía rural del país, éstos en su mayoría son otorgados por entidades microfinancieras, que tratan con índices altos de riesgo, estos son controlados por medio de personal especializado que realiza la evaluación y verificación de los clientes que solicitan estos microcréditos. La presente investigación propone un modelo de predicción de riesgo crediticio a partir de la evaluación de distintos modelos de Machine Learning para determinar el modelo que presenta el mejor nivel de asertividad en el otorgamiento de microcréditos. Para tal efecto se ha determinado las principales variables que intervienen en el proceso, seguidamente, se realizó el entrenamiento de seis modelos de Machine Learning, se logró determinar el nivel de asertividad en base a las métricas Accuracy, Precision, Recall, F1 Score y AUC para luego ser comparados, resultando ser el más asertivo Artificial Neural Network en comparación a Regresión Logística, Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree y k-Nearest Neighbors, de lo determinado, se afirma que con el modelo más asertivo se puede reducir riesgo crediticio al mejorar el nivel de asertividad en el otorgamiento microcrédito en base a las variables determinadas. (es_PE)
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Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional (es_PE)
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Universidad Nacional del Altiplano (es_PE)
Repositorio Institucional - UNAP (es_PE)
Machine Learning (es_PE)
Microfinanzas (es_PE)
Microcrédito (es_PE)
Riesgo crediticio (es_PE)
Sector rural (es_PE)
Modelo predictivo de análisis de riesgo crediticio usando Machine Learning en una entidad del sector microfinanciero (es_PE)
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis (es_PE)
Universidad Nacional del Altiplano. Escuela de Posgrado (es_PE)
Ciencias de la Computación (es_PE)
Doctorado (es_PE)
Doctor en Ciencias de la Computación (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 (es_PE)
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1325355
70398213
611028 (es_PE)
Coyla Idme, Leonel (es_PE)
Aliaga Payehuanca, Elvis Augusto (es_PE)
Sotomayor Alzamora, Guina Guadalupe (es_PE)
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