Clasificación del tipo de cliente en función a las características socio económicas del buen pagador de la Institución Financiera Compartamos – agencia, Puno 2017

Descripción del Articulo

Las entidades financieras ofrecen oportunidades de préstamos de inclusión al mayor número de personas en el menor tiempo posible y es de necesidad evaluar a los prestamistas para reducir el riesgo de moras y no pagos de cuotas que finalmente afectan a los clientes y a las empresas. El objetivo fue d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ajahuana Condori, Horacio
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Del Altiplano
Repositorio:UNAP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/8736
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Estadística
Modelos predictivos
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description Las entidades financieras ofrecen oportunidades de préstamos de inclusión al mayor número de personas en el menor tiempo posible y es de necesidad evaluar a los prestamistas para reducir el riesgo de moras y no pagos de cuotas que finalmente afectan a los clientes y a las empresas. El objetivo fue determinar la mejor relación para clasificar el tipo de cliente en función a las características socio económicas del buen pagador de la Institución Financiera Compartamos - Agencia Puno. El Diseño de investigación planteado fue el diseño descriptivo, y el tipo de investigación, descriptivo correlacional. La muestra estuvo conformada por 97 clientes y la técnica estadística para el análisis de datos fue el análisis discriminante, llegando a las siguientes conclusiones: Existen diferencias en las características socio económicas entre los segmentos de cliente muy bueno, cliente bueno y cliente regular, destacando que el atraso máximo de pago en días y atraso actual se encuentra en el segmento A+. Los clientes tienen prestamos en más de una entidad financiera, los ingresos y egresos se distribuyen de acuerdo al segmento La primera función explica el 75.2 % de la variabilidad disponible en los datos, mientras que la segunda función sólo explica el 24.8%.
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