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dc.contributor.advisorMenacho Chiok, César Higinio
dc.contributor.authorMiranda Pilco, Adriana
dc.date.accessioned2021-11-22T01:36:05Z
dc.date.available2021-11-22T01:36:05Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12996/5071
dc.descriptionUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informáticaes_PE
dc.description.abstractEl éxito de toda entidad financiera radica en la adecuada gestión de los riesgos a los que se encuentra expuesta, siendo uno de ellos el Riesgo de Crédito definido como la posibilidad de pérdida a consecuencia del incumplimiento de las obligaciones por parte del prestatario. Las herramientas analíticas usadas en la gestión de este tipo de riesgos han ido evolucionando a lo largo del tiempo e incluyendo a la estadística y la minería de datos como parte de estas. En esta memoria de Trabajo de Suficiencia Profesional se describe como la aplicación de la metodología de Credit Scoring conjuntamente con la metodología de minería de datos CRISP DM para la construcción de un modelo de riesgo comportamental en una entidad financiera, permitió obtener un indicador de gini de 64% y segmentar de mejor manera al portafolio de clientes de dicha entidad al incrementar en un 20% la participación de mejores clientes.es_PE
dc.description.abstractThe success of a financial institution lies in the proper management of the risks that it is exposed, being one of them a Credit Risk which is defined as the possibility of loss as a result of the borrower's failure to meet his obligations. The analytical tools used in the management of this type of risk have been evolving over time and include statistics and data mining as part of these tools. In this Professional Sufficiency Work report, it is described how the application of the Credit Scoring methodology together with the CRISP DM data mining methodology for the construction of a behavioral risk model in a financial institution, allowed to obtain a Gini coefficient of 64% and to better segment the client portfolio of that institution by increasing the participation of the best clients by 20%.en_US
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.subjectInstituciones financierases_PE
dc.subjectCréditoes_PE
dc.subjectPréstamoses_PE
dc.subjectPolítica crediticiaes_PE
dc.subjectTécnicas de predicciónes_PE
dc.subjectAnálisis estadísticoes_PE
dc.subjectRiesgoes_PE
dc.subjectDeudases_PE
dc.subjectModelos matemáticoses_PE
dc.subjectEvaluaciónes_PE
dc.subjectPerúes_PE
dc.subjectSistema financieroes_PE
dc.subjectTarjetas de créditoes_PE
dc.titlePredicción del riesgo de incumplimiento en el pago de los créditos del portafolio de una entidad financiera utilizando regresión logísticaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
thesis.degree.disciplineEstadística e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificaciónes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Estadístico Informáticoes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00es_PE
renati.author.dni70571876es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1310-2551es_PE
renati.advisor.dni07108718es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline542026es_PE
renati.jurorRosas Villena, Fernando René
renati.jurorSoto Rodríguez, Iván Dennys
renati.jurorRebaza Fernández, Diana del Rocío


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