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dc.contributor.advisorSalinas Flores, Jesús Walter
dc.contributor.authorMarcos Sánchez, Eduardo Angelo
dc.date.accessioned2016-08-02T15:52:38Z
dc.date.available2016-08-02T15:52:38Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.otherE13.M32-T BAN UNALM
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12996/1747
dc.descriptionCiclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y Finanzases_PE
dc.description.abstractEl crecimiento de los créditos por consumo a nivel mundial, junto con la normativa internacional sobre requerimientos de capital (Basilea II), están impulsando a las instituciones de banca retail a una mayor competencia con las entidades bancarias por este segmento de negocio. Por lo tanto en la empresa Carsa S.A.C. tiende a utilizar estrategias de ventas a crédito para tener un mayor crecimiento en este mercado competitivo, sin embargo su falta de control e identificación de clientes buenos y malos hace que sus estrategias puedan causar grandes pérdidas. Por ello, el objetivo de investigación del estudio es proponer un modelo de regresión logística, con el fin de analizar el riesgo crediticio en las ventas al minoreo en la empresa Carsa S. A. C. La investigación es de tipo descriptiva, explicativa transversal ya que comprende una población de los créditos generados en el periodo de enero y noviembre del año 2013 de electrodomésticos vendidos a nivel nacional. El modelo de regresión logística encontrado está compuesto por las variables: tipo de actividad, línea del producto, tipo de propiedad, estado civil, total de créditos, productos crediticios, plazo del crédito y mora máximo en el sistema financiero. En consecuencia, la empresa Carsa S. A. C. debe incluir el modelo de credit scoring en su política de crédito como un filtro adicional al otorgamiento convencional del mismo, dicho modelo es el cual discrimina a los clientes buenos y malos basándose en el perfil del cliente previo al otorgamiento de crédito. En la actualidad, la empresa analizada tiene grandes pérdidas por clientes morosos o mal identificados, efecto causado por el otorgamiento del crédito por el método por experiencia. Las pérdidas monetarias de solicitudes que debieron ser rechazadas en el 2013 ascienden a S/. 658,000.00 nuevos soles.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNALMes_PE
dc.subjectEmpresases_PE
dc.subjectCreditoes_PE
dc.subjectModelos de simulaciónes_PE
dc.subjectRiesgoes_PE
dc.subjectVenta a creditoes_PE
dc.subjectVenta al por menores_PE
dc.subjectEvaluaciónes_PE
dc.subjectPerúes_PE
dc.subjectModelo de regresion logísticaes_PE
dc.subjectCarsa S.A.C.es_PE
dc.subjectRiesgo crediticioes_PE
dc.titlePropuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
thesis.degree.programCiclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y Finanzases_PE
thesis.degree.disciplineMarketing y Finanzases_PE
thesis.degree.grantorCiclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y Finanzases_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadístico e Informáticoes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE


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