Bibliographic citations
Alpiste, M., Gonzales, M., Barbaran, A. (2019). Variables que causan el aumento de la ratio de morosidad desde el año 2017 al 2019 en la agencia de San Juan de Miraflores de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito Huancayo (Cmac Huancayo) [Trabajo de investigación, Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)]. http://hdl.handle.net/10757/656067
Alpiste, M., Gonzales, M., Barbaran, A. Variables que causan el aumento de la ratio de morosidad desde el año 2017 al 2019 en la agencia de San Juan de Miraflores de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito Huancayo (Cmac Huancayo) [Trabajo de investigación]. PE: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC); 2019. http://hdl.handle.net/10757/656067
@misc{sunedu/3093500,
title = "Variables que causan el aumento de la ratio de morosidad desde el año 2017 al 2019 en la agencia de San Juan de Miraflores de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito Huancayo (Cmac Huancayo)",
author = "Barbaran Prepolec, Alexander Felix",
publisher = "Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)",
year = "2019"
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La investigación comprende un análisis sobre el aumento de tasa de morosidad en la agencia de San Juan de Miraflores y tiene como objetivo determinar las variables que influyen en incremento de ratio de morosidad de la cartera de los clientes de la Caja Municipal de Ahorro y Crédito de Huancayo desde el mes de agosto del año 2017 al mes de agosto del año 2019. Sobre la base del párrafo anterior, se utiliza la metodología de la Ciencia de datos. La fuente de datos está compuesta por los estados de cuentas por cobrar, en la recolección de datos se empleó las hojas de registro de crédito, informes de asesores de crédito e información estadística de la Caja Huancayo durante el período 2017-2019 publicados por la Superintendencia de Banca y Seguros y el Banco Central de Reserva del Perú. No ha sido considerado en el presente estudio el éxito de la empresa a nivel nacional, sino por el contrario su deterioro comercial financiero en la agencia de San Juan de Miraflores. Se concluye que de las veintidós variables de la base de datos estructurada tres son relevantes e influye en el aumento de la mora; tiempo de servicio del asesor, incumplimiento del proceso crediticio, exceso de liquidez. El presente estudio establece propuestas de mejora y es una buena base para que la empresa pueda realizar un estudio formal para que el área de sistemas tenga un enfoque más hacia los datos que pueda contribuir a la mejora económica y análisis.
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