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...
Autores: | , |
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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 |
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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. |
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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.Trabajo de investigaciónapplication/pdfspaUniversidad del PacíficoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esRepositorio de la Universidad del Pacífico - UPUniversidad del Pacíficoreponame:UP-Institucionalinstname:Universidad del Pacíficoinstacron:UPMicrofinanzasPequeñas y medianas empresas--FinanzasFinanzashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04Variables determinantes de la probabilidad de incumplimiento de un microcrédito en una entidad microfinanciera del Perú, una aproximación bajo el modelo de regresión logística binariainfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUUniversidad del Pacífico. 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