Método de clasificación para evaluar el riesgo crediticio : una comparación

Descripción del Articulo

Se comparan dos métodos clásicos de clasificación: Análisis de Regresión Logística y Árboles de Clasificación, con el método de Redes Neuronales. La comparación se realizó en base al poder de clasificación y predicción de los modelos obtenidos en la evaluación del Riesgo Crediticio, siendo Redes Neu...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Vigo Chacón, Geraldine Judith
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2010
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/3327
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/3327
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Riesgo financiero - Modelos matemáticos
Análisis de regresión logística
Redes neuronales (Computación) - Métodos estadísticos
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:Se comparan dos métodos clásicos de clasificación: Análisis de Regresión Logística y Árboles de Clasificación, con el método de Redes Neuronales. La comparación se realizó en base al poder de clasificación y predicción de los modelos obtenidos en la evaluación del Riesgo Crediticio, siendo Redes Neuronales el mejor método por tener mayor poder de clasificación y predicción. Para el análisis se utilizó una Base de Datos de Riesgo Crediticio. Asimismo, se establecen las ventajas y desventajas en el empleo de cada método. -- Palabras Claves: Análisis de Regresión Logística, Árboles de Clasificación, Redes Neuronales.
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