Identificación de un modelo explicativo de retención de clientes con riesgo de fuga para una entidad bancaria aplicando regresión logística y árboles de clasificación CART

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e Informática
Detalles Bibliográficos
Autor: Huamaní Miranda, María Alejandra
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2014
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/2277
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/2277
Nivel de acceso:acceso abierto
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Bancos
Consumidores
Comportamiento del consumidor
Métodos estadísticos
Modelos matemáticos
Evaluación
Perú
Retención de clientes
Riesgo de fuga
Regresión logistica
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spelling f97b3e25-e46d-468b-baa3-54353137ac39-1Huamaní Miranda, María Alejandra2017-01-13T13:59:09Z2017-01-13T13:59:09Z2014E13.H83-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/2277Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y Planificación. Departamento Académico de Estadística e InformáticaLa realidad competitiva que en estos días enfrentan las entidades bancarias ha provocado que éstas no sólo concentren sus esfuerzos de marketing exclusivamente en estrategias de captación de clientes, sino también en estrategias de retención y fidelización; la fuga de clientes es una situación que afecta la rentabilidad de la gran mayoría de las instituciones bancarias dado que se invierte mucho más en la captación de clientes que en campañas para la retención, por ello, es un tema de intensivo estudio científico en los últimos años. Las entidades bancarias requieren contar con herramientas que les permitan estimar probabilidades de fuga para su cartera de clientes y así decidir sobre que clientes concentrar sus esfuerzos de retención. En el presente trabajo se utilizó la regresión logística de respuesta binaria y el algoritmo de árbol de clasificación CART para predecir y clasificar a los clientes con riesgo de fuga y así identificar el mejor modelo explicativo de retención de clientes con riesgo de fuga para una entidad bancaria. El modelo que mejor explica el riesgo de fuga de un cliente fue la Regresión Logística binaria que obtuvo como variables predictoras número de transacciones, ingreso bruto, número de tarjetas usadas y línea de crédito. Las variables identificadas permitirán a la entidad bancaria reorientar las estrategias en las campañas de retención de clientes.Trabajo de suficiencia profesionalapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo: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:UNALMArboles de clasificación CartBancosConsumidoresComportamiento del consumidorMétodos estadísticosModelos matemáticosEvaluaciónPerúRetención de clientesRiesgo de fugaRegresión logisticahttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.05.00Identificación de un modelo explicativo de retención de clientes con riesgo de fuga para una entidad bancaria aplicando regresión logística y árboles de clasificación CARTinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUEstadística e InformáticaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Economía y PlanificaciónIngeniero Estadístico e InformáticoTítulo ProfesionalTHUMBNAILE13-H83-T.pdf.jpgE13-H83-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4315https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/7f1e54b2-6573-4b05-8f94-2d16b7d0fc57/download1e3d21b752adea3ea8e81263ac0f96ffMD57E13-H83-T-resumen.pdf.jpgE13-H83-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3518https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/2d047d9e-d8b4-428f-b277-80c213857f92/download3d5d3593830329de162b74f6ab57b070MD58ORIGINALE13-H83-T.pdfE13-H83-T.pdfTexto completoapplication/pdf954665https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/06b8972c-a2a6-4a29-9527-8e7aec73b453/download3dc8903b9386ce7c23e16b25aafb4531MD52E13-H83-T-resumen.pdfE13-H83-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf115111https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d97a928c-84f0-4357-952c-fae6beee1812/download7eaed2a60d5a9fd1a738663e100130d4MD56TEXTE13-H83-T-resumen.pdf.txtE13-H83-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain2460https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/80385fac-2ab2-4cb6-a96f-4ca7c69db655/downloaddb101833df2a1054dcf48680ed2d87abMD54E13-H83-T.pdf.txtE13-H83-T.pdf.txtExtracted texttext/plain64261https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b5f61c2f-06a4-4f6a-bc7d-b40a42b71ff9/download1091854e46e5b56dd3462e9b31c03c0fMD5520.500.12996/2277oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/22772025-06-03 11:40:41.861https://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.pe
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