Modelo de RNA para predecir la morosidad de microcredito en la Banca Estatal Peruana

• Autor: Palacios Quichíz, Luis Esteban
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2012
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/1160
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/1160
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Bancos - Procesamiento de datos; Crédito al consumidor - Recursos en redes de computación; Minería de datos; Redes neuronales (Computación); Crédito - Procesamiento de datos; Sistemas de almacenamiento y recuperación de la información - Bancos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El Banco de la Nación tiene una delicada labor que cumplir ante los problemas sociales y económicos, para ampliar su cobertura a todo el territorio nacional y a todos los ciudadanos. Por ello conviene que aumente radicalmente su competencia tecnológica a fin de adoptar decisiones óptimas. Una de las formas tecnológicas de hacerlo es adoptar un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) que posteriormente será implementado y probado. El presente trabajo de tesis pretende realizar una propuesta sobre un nuevo servicio de Microcrédito, el cual se intenta vincularlo a un aspecto muy puntual de la computación moderna aplicada, donde se muestre que es posible predecir la morosidad de los clientes, planteando un modelo basado en RNA. Este acercamiento innovador también incluirá la metodología de Minería de Datos para proyectos relacionados con redes neuronales artificiales. PALABRAS CLAVES: Microcrédito, Redes Neuronales y Minería de datos.