Determinantes de la morosidad del banco agropecuario para el período 2016

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Economía y Planificación
Detalles Bibliográficos
Autor: Quillatupa Astete, Héctor Saúl
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3234
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3234
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Bancos agrícolas
Control del crédito
Modelos estadísticos
Análisis de la regresión
Análisis de la varianza
Perú
Banco Agropecuario
Morosidad
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spelling ee45cf0d-d1dc-4def-8c29-b8be9473d86e-1Quillatupa Astete, Héctor Saúl2018-04-24T17:55:55Z2018-04-24T17:55:55Z2017E13-Q84-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3234Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Economía y PlanificaciónEl sistema financiero peruano ha mantenido un crecimiento sostenido desde los últimos 10 años, donde las colocaciones dirigidas al sector agropecuario fueron de S/ 9,471 millones, representando un 5.4% de las colocaciones del sistema financiero. La tasa de morosidad promedio del sector agropecuario es de 4% para el 2016, se observa un deterioro en la morosidad de la cartera crediticia de las Cajas Municipales, Edpymes y Agrobanco, siendo el más significativo el registrado por Agrobanco. En ese contexto el objetivo del presente trabajo es identificar los determinantes de la morosidad del Agrobanco a partir de las variables que se encuentran relacionadas con la política crediticia de la institución, se ha tomado como base de datos la cartera de créditos de la institución financiera Agrobanco al cierre del periodo 2016. Para la presente investigación se aplica el Modelo de regresión logística binaria para determinar la relación que existe entre las variables explicativas y el impacto con la morosidad. Se concluye que las variables del modelo son significativas para explicar el comportamiento del pago del cliente, donde las variables como número de créditos cancelados con la institución, tasa de interés del crédito, plazo del financiamiento y el nivel en que son aprobados los créditos, son variables que están altamente relacionadas con la variable de morosidad.Trabajo de suficiencia profesionalapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMBancos agrícolasControl del créditoModelos estadísticosAnálisis de la regresiónAnálisis de la varianzaPerúBanco AgropecuarioMorosidadhttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Determinantes de la morosidad del banco agropecuario para el período 2016info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUEconomía y PlanificaciónUniversidad Nacional Agraria La Molina. 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Determinantes de la morosidad del banco agropecuario para el período 2016
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