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Ruiz, V., (2021). Evaluación crediticia aplicando un modelo de credit scoring para el otorgamiento de tarjetas de crédito [Universidad de Piura]. https://hdl.handle.net/11042/5116
Ruiz, V., Evaluación crediticia aplicando un modelo de credit scoring para el otorgamiento de tarjetas de crédito []. PE: Universidad de Piura; 2021. https://hdl.handle.net/11042/5116
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Título: Evaluación crediticia aplicando un modelo de credit scoring para el otorgamiento de tarjetas de crédito
Autor(es): Ruiz Ayón, Victor Armando
Asesor(es): Patrón Torres, Harry Omar
Palabras clave: Tarjetas de crédito bancario -- Análisis; Tarjetas de crédito bancario -- Evaluación
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01
Fecha de publicación: 30-ago-2021
Institución: Universidad de Piura
Resumen: El objetivo del trabajo es realizar una evaluación adecuada de las solicitudes de tarjetas de crédito recibidas con el fin de mejorar y facilitar los procesos de evaluación para el otorgamiento de líneas de crédito adecuadas a las posibilidades de cada solicitante y, de esa forma, el riesgo de incumplimiento por parte de la tarjetahabiente sea menor. La metodología aplicada es un modelo paramétrico logit, debido a que no presenta errores en los parámetros. Por lo que, se estableció una variable dependiente dicotómica y se evaluaron y seleccionaron las variables independientes según varios criterios, como el nivel de significancia para obtener un modelo final de regresión. En tanto, se utilizó la base de datos de Yeh y Lien, la cual cuenta con 30,000 observaciones, de las cuales, el 77.88% (23,364 observaciones) corresponde a tarjetahabientes que cumplen responsablemente con las condiciones de pago de sus tarjetas de crédito, mientras que el 22.12% (6,636 observaciones) restante, corresponde a tarjetahabientes que no lo hacen. Se concluye con respecto al modelo basado en la estimación logit final que se obtuvieron resultados que no indican un buen ajuste de este, ya que el 𝑅2 de Mc Fadden es de 0.036, que es un valor muy pequeño, lo que significa que el nivel de predicción es muy bajo. Con respecto al modelo, basado en la estimación logit final, se pudo determinar resultados que no indican un buen ajuste de este, ya que el 𝑅2 de Mc Fadden es de 0.036, que es un valor muy pequeño, lo que significa que el nivel de predicción es muy bajo. El uso de tarjetas de crédito en Perú sigue en aumento, por lo tanto, es necesario mejorar y, de la misma manera, facilitar los procesos de evaluación para el otorgamiento de líneas de crédito adecuadas a las posibilidades de cada solicitante o usuario.
Enlace al repositorio: https://hdl.handle.net/11042/5116
Disciplina académico-profesional: Economía
Institución que otorga el grado o título: Universidad de Piura. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales
Grado o título: Economista
Jurado: Dulanto Rishing, Guillermo; Bendezú Medina, Luis Alfonso; Ñopo, Hugo
Fecha de registro: 30-ago-2021
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