Variables determinantes de la probabilidad de incumplimiento de un microcrédito en una entidad microfinanciera del Perú, una aproximación bajo el modelo de regresión logística binaria

Descripción del Articulo

El objetivo de esta investigación es realizar una estimación de la probabilidad de incumplimiento de un microcrédito mediante la aproximación de una función logística binaria, así como estudiar la relación entre los factores determinantes de naturaleza cuantitativa y cualitativa de la probabilidad d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Calixto Salazar, María Milagros, Casaverde Carranza, Luis Felipe
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2011
Institución:Universidad del Pacífico
Repositorio:UP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.up.edu.pe:11354/1056
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/11354/1056
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Microfinanzas
Pequeñas y medianas empresas--Finanzas
Finanzas
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Descripción
Sumario:El objetivo de esta investigación es realizar una estimación de la probabilidad de incumplimiento de un microcrédito mediante la aproximación de una función logística binaria, así como estudiar la relación entre los factores determinantes de naturaleza cuantitativa y cualitativa de la probabilidad de incumplimiento de un microcrédito. Los resultados muestran que son las variables cualitativas como estado civil, la edad del prestatario al momento de solicitar el crédito y el tipo de vivienda en donde reside el solicitante del crédito (propia, de familiares o alquilada), además de variables relacionadas intrínsecamente con la operación crediticia como el plazo, el número de créditos con la entidad financiera y el saldo deudor en el sistema financiero, las que generan un modelo correctamente ajustado bajo el modelo de regresión logística binaria y tiene capacidad predictiva aceptable medida por la curva ROC (Receiver Operating Characteristics) y está línea con Basilea II, que refiere que los modelos internos que las instituciones financieras adopten sean capaces de medir el riesgo de crédito y deben conducir todos sus esfuerzos en capturar el riesgo presente en su base de datos y sistemas de información.
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).