Efecto de la pandemia por COVID-19 sobre el nivel de riesgo de los clientes de consumo en el sistema financiero
Descripción del Articulo
Los modelos credit scoring son aplicados por entidades financieras para evaluar el nivel de riesgo de sus clientes y predecir su probabilidad default en un intervalo de tiempo dado, adicionalmente, estos modelos permiten identificar potenciales deterioros y la toma de medidas al respecto para mitiga...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Repositorio: | PUCP-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/30269 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12404/30269 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Consumidores--Perú Riesgo financiero--Perú Bancos--Perú Pandemia de COVID-19, 2020- --Aspectos económicos--Perú https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01 |
| Sumario: | Los modelos credit scoring son aplicados por entidades financieras para evaluar el nivel de riesgo de sus clientes y predecir su probabilidad default en un intervalo de tiempo dado, adicionalmente, estos modelos permiten identificar potenciales deterioros y la toma de medidas al respecto para mitigar el riesgo por parte de las entidades financieras. Sin embargo, a inicios del 2020 llega la pandemia del COVID-19, el cual afectó la capacidad de pago de los clientes y por tanto el performance de los modelos de scoring. Frente a este nuevo escenario adverso esta investigación hace uso de modelos de supervivencia, los cuales permiten incluir el comportamiento de variables macroeconómicas a lo largo de la vida de los clientes, permitiendo capturar de mejor manera el deterioro de los clientes cuando las condiciones económicas cambian. En la presente investigación se introducen variables macroeconómicas como componentes principales y se evalúan distintas metodologías de supervivencia. Se concluye que la metodología de random survival forest presenta un mejor performance que los modelos paramétricos y semi paramétricos. Adicionalmente el efecto de la pandemia se estima comparando las curvas de supervivencia de Kaplan y Meier para clientes antes y después del inicio de la pandemia encontrando diferencias significativas. |
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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).
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