Modelo basado en patrones para la evaluación de recuperabilidad en cartera atrasada de una entidad bancaria, Arequipa 2020

Abstract

El presente trabajo de tesis tiene como objetivo determinar la relación del modelo basado en patrones con la evaluación de recuperabilidad en cartera atrasada de una entidad bancaria. Se plantearon los objetivos específicos: medir la relación del modelo basado en Regresión Logística para la evaluación de recuperabilidad en cartera atrasada y medir la relación del modelo basado en Random Forest para la evaluación de recuperabilidad en cartera atrasada. Las predicciones de pago del modelo y los pagos reales efectuados en la cartera atrasada tuvieron un coeficiente de correlación intraclase, con nivel de insignificancia 0.00 que evidenció un alto nivel de relación. El modelo basado en patrones pronosticó un 16 % de recuperabilidad que se considera bueno, según la escala de puntuación Likert de recuperabilidad de cartera atrasada. El algoritmo Random Forest obtuvo un Accuracy de 0.92 y una Precisión de 0.71, para el algoritmo de Regresión Logística se obtuvo un Accuracy de 0.90 y una Precisión de 0.44, ambos tuvieron un Accuracy mayor a 0.90 considerados muy buenos en la escala de puntuación Likert del modelo basado en patrones. Cumpliendo todos los objetivos se afirma una fuerte relación entre el modelo basado en patrones y la evaluación de recuperabilidad de cartera atrasada de una entidad bancaria.