 |
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/15936Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Guim Bustos, Paola Elizabeth | - |
| dc.contributor.advisor | Gutiérrez Candela, Glenda Mariana | - |
| dc.contributor.author | Alvarado Tapia, Jonathan Antonio | - |
| dc.date.accessioned | 2021-03-21T19:03:31Z | - |
| dc.date.available | 2021-03-21T19:03:31Z | - |
| dc.date.issued | 2021-03-03 | - |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ucsg.edu.ec/handle/3317/15936 | - |
| dc.description | El presente trabajo desarrolla un diseño metodológico para minimizar el riesgo de crédito a través del análisis de operaciones de crédito basado en un modelo score. Esta metodología analiza aquellas variables socioeconómicas significativas estadísticamente que influyen en la probabilidad de impago de los prestatarios a través de un modelo de regresión logística. Para determinar estos parámetros, se empleó una base de datos de los créditos otorgados por la Cooperativa de Ahorro y Crédito Educadores del Azuay Ltda. desde enero de 2017 hasta diciembre de 2019. Los resultados alcanzados demuestran que existen variables predictoras que influyen importantemente en generar un posible incumplimiento del crédito y que su tratamiento ex ante ayudaría de manera importante a controlar el nivel de morosidad. Estas variables son: Monto, Sexo Hombre, Garantía Cash Colateral, Cargas de 1 a 3, Actividad jubilado, Nivel de ingreso y Score. | en_US |
| dc.description.abstract | This degree work develops a methodological design to minimize credit risk through the analysis of credit operations based on a scoring model. This methodology analyzes those statistically significant socioeconomic variables that influence the probability of default of the borrowers. This is generated through a logistic regression model. In order to determine these parameters, a database of credits generated by the Cooperativa de Ahorro y Crédito Educadores del Azuay Ltda. from January 2017 to December 2019 was used. The results show that there are predictive variables that significantly influence generating a possible credit default. its ex ante treatment would help significantly to control the level of arrears. These variables are: Amount, Gender Male, Collateral Cash Guarantee, Family Responsibilities from 1 to 3, Retired activity, Income level and Score. | en_US |
| dc.format | application/pdf | en_US |
| dc.language.iso | spa | en_US |
| dc.publisher | Universidad Católica de Santiago de Guayaquil | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | en_US |
| dc.subject | RIESGO DE CRÉDITO | en_US |
| dc.subject | REGRESIÓN LOGÍSTICA | en_US |
| dc.subject | SCORE CREDITICIO | en_US |
| dc.subject | SISTEMA FINANCIERO | en_US |
| dc.title | Diseño metodológico para minimizar el riesgo crediticio. Caso Cooperativa Educadores del Azuay Ltda. | en_US |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | en_US |
| Aparece en las colecciones: | Trabajos de Grado - Maestría en Administración de Empresas | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| T-UCSG-POS-MAE-332.pdf | 2,02 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons
