Regresión bayesiana con enlaces asimétricos para la clasificación de clientes con propensión a caer en mora en una entidad bancaria

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística Aplicada
Detalles Bibliográficos
Autor: Fernández Vásquez, Richard Fernando
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/3093
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/3093
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Bancos
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Modelos estadísticos
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spelling Chue Gallardo, Jorgeb26f5cfc-8ddd-4349-9c32-fa6df8a2a1aaFernández Vásquez, Richard Fernando2018-02-20T15:54:39Z2018-02-20T15:54:39Z2018E13.F4755-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/3093Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística AplicadaEn la actualidad las entidades bancarias conviven con clientes que no cumplen con sus obligaciones crediticias y se exceden del plazo estipulado acordado con el banco, a estos clientes se les denomina clientes morosos, por tal motivo el objetivo del presente trabajo es determinar el modelo de regresión binaria bayesiano con enlace asimétrico más adecuado para clasificar a los clientes que incumplirán sus pagos de sus tarjetas de crédito según sus probabilidades de mora en la entidad bancaria UNIBANK y haciendo uso de las variables más significativas. Se realizó un análisis comparativo entre los modelos de regresión bayesiana con enlaces asimétricos cloglog, power logit y scobit, y se determinó que el modelo de regresión binaria bayesiano con enlace asimétrico cloglog fue el más adecuado para clasificar a los clientes que incumplen sus obligaciones crediticias con sus tarjetas de crédito en la entidad bancaria UNIBANK según su probabilidad de mora, pues este modelo presentó un valor mucho mayor de sensibilidad que los modelos power logit y scobit, siendo las diferencias 8.5% y 9.1%, respectivamenteAt present the banking entities coexist with clients that do not fulfill their credit obligations and exceed the stipulated term agreed with the bank, these clients are called delinquent clients, for that reason the objective of the present work is to determine the regression model Bayesian binary with asymmetric link more suitable to classify customers who will default their payments on their credit cards according to their probability of default in the bank UNIBANK and making use of the most significant variables. A comparative analysis was performed between the bayesian regression models with asymmetric cloglog, power logit and scobit links, and it was determined that the bayesian binary regression model with asymmetric link cloglog was the most adequate to classify clients who breach their credit obligations with their credit cards in the bank UNIBANK according to their probability of default, since this model presented a much greater value of sensitivity than the models power logit and scobit, being the differences 8.5% and 9.1%, respectivelyTesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMBancosConsumidoresPréstamosCrédito comercialRiesgoModelos estadísticosMétodos estadísticosEvaluaciónPerúClientesMorosidadhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Regresión bayesiana con enlaces asimétricos para la clasificación de clientes con propensión a caer en mora en una entidad bancariainfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUEstadística AplicadaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Estadística AplicadaMaestríaTHUMBNAILfernandez-vasquez-richard-fernando.pdf.jpgfernandez-vasquez-richard-fernando.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3586https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/46c1d101-0b46-4e01-b6ac-806be66f3a23/download10282d2fd2a39e203b67ba9ca1d1f978MD56E13-F4755-T-resumen.pdf.jpgE13-F4755-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3572https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d6cd2b74-f563-4262-bf95-a77612dfde09/download9f6dc52893506b1008a3965c52883d05MD58LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/3c53b432-7a32-42fc-9a8d-756751a55546/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD52TEXTfernandez-vasquez-richard-fernando.pdf.txtfernandez-vasquez-richard-fernando.pdf.txtExtracted texttext/plain97455https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/de3b2035-1923-4df1-a50a-4b8e9033a4a8/download9d36fd5eac5348fee055cda9f8475f54MD54E13-F4755-T-resumen.pdf.txtE13-F4755-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain3060https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/38a8f83d-bf5a-4ce6-ae8c-6c4914a11d1b/downloadebc779e65e392abccb7429df6e1b917bMD57ORIGINALfernandez-vasquez-richard-fernando.pdffernandez-vasquez-richard-fernando.pdfTexto completoapplication/pdf1012501https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/dd2524ec-3adf-4491-8249-15f735571851/download7ea442ad8a903927661e4427a4718305MD53E13-F4755-T-resumen.pdfE13-F4755-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf196605https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/25e088fe-81f8-4f06-89e9-1ad054a8bd03/download7e2558e978cf24d7816662892d475abaMD5520.500.12996/3093oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/30932023-01-05 06:04:34.28https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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