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Title: Modelo para la evaluación del riesgo crediticio para los clientes de las microfinancieras del Perú
Other Titles: Credit risk evaluation model for clients of microfinance companies in Peru
Advisor(s): Díaz Sánchez, Carlos Federico
Issue Date: 6-Feb-2020
Institution: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Abstract: El riesgo crediticio es un problema que viene afectando a las microfinancieras desde su nacimiento debido a que existe una probabilidad de que el cliente no termine de pagar el préstamo llegando inclusive al cierre de alguna de estas instituciones. En el Perú, la totalidad de empresas financieras utilizan el índice de morosidad como un indicador para medir el porcentaje de créditos no pagados con respecto a la totalidad de colocaciones, siendo en las microfinancieras el doble de la banca regular. Por este motivo, en la presente investigación se diseña un modelo de predicción que permite una mejor toma de decisiones al momento de evaluar al prestatario, utilizando variables estándares y comunes, herramientas y algoritmos modernos que permitan una mejor evaluación de las variables con respecto a la información brindada. El resultado de la investigación muestra las variables y los porcentajes de predicción de pago con la información brindada por una microfinanciera aplicando el algoritmo de redes bayesianas. Para esto, este proyecto demostró la eficacia del modelo planteado como un medio para obtener una fuente fidedigna con respecto a la evaluación de los créditos de consumo de manera objetiva. El modelo cuenta con 5 etapas: 1. Los elementos de entrada; 2. El proceso de evaluación y el análisis; 3. Las regulaciones estandarizadas; 4. La arquitectura tecnológica; 5. Los elementos de salida. Como resultados se obtuve una predicción promedio de las prestatarios de un 63%; así mismo, se evaluaron otros factores del modelo como la sensibilidad y la especificidad que ayudaron a la construcción del mismo.

The growth and importance of the microfinance institutions of Peru are increasing over the years, generating a greater grant of credits to people who use this service. Likewise, the credit risk is a problem that has been affecting this type of financial institution since its birth because there is a probability that the client does not finish paying the loan, even closing some companies. In Peru, all financial institutions use the delinquency rate as an indicator to measure the percentage of unpaid loans with respect to all placements, with double the regular banking in microfinance. This problem originates due to the lack of modern evaluation models that use objective variables. For this reason, in the present document we design a prediction model that allows to the Microfinance institutions the facility to take more accurate decisions about given a credit to the customers. We use standards, tools and modern algorithms that allow the evaluation of every variable. Likewise, this research seeks to design a prediction model that allows better decision making when evaluating the borrower, using standard and common variables for this type of institutions, and modern tools and algorithms that allow a better evaluation of the variables with respect to the information provided. The result of the investigation shows the variables and percentages of payment prediction with the information provided by a microfinance institution.
Discipline: Ingeniería de Sistemas de Información
Grade or title grantor: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería
Grade or title: Ingeniero de sistemas de información
Register date: 9-Mar-2020



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