Propuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.

Descripción del Articulo

Ciclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y Finanzas
Detalles Bibliográficos
Autor: Marcos Sánchez, Eduardo Angelo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2015
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/1747
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/1747
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Empresas
Credito
Modelos de simulación
Riesgo
Venta a credito
Venta al por menor
Evaluación
Perú
Modelo de regresion logística
Carsa S.A.C.
Riesgo crediticio
id UNAL_ca2f33e71f5130e949b869859e2f7c6a
oai_identifier_str oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/1747
network_acronym_str UNAL
network_name_str UNALM-Institucional
repository_id_str 3039
dc.title.es_PE.fl_str_mv Propuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.
title Propuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.
spellingShingle Propuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.
Marcos Sánchez, Eduardo Angelo
Empresas
Credito
Modelos de simulación
Riesgo
Venta a credito
Venta al por menor
Evaluación
Perú
Modelo de regresion logística
Carsa S.A.C.
Riesgo crediticio
title_short Propuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.
title_full Propuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.
title_fullStr Propuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.
title_full_unstemmed Propuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.
title_sort Propuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.
author Marcos Sánchez, Eduardo Angelo
author_facet Marcos Sánchez, Eduardo Angelo
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Salinas Flores, Jesús Walter
dc.contributor.author.fl_str_mv Marcos Sánchez, Eduardo Angelo
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Empresas
Credito
Modelos de simulación
Riesgo
Venta a credito
Venta al por menor
Evaluación
Perú
Modelo de regresion logística
Carsa S.A.C.
Riesgo crediticio
topic Empresas
Credito
Modelos de simulación
Riesgo
Venta a credito
Venta al por menor
Evaluación
Perú
Modelo de regresion logística
Carsa S.A.C.
Riesgo crediticio
description Ciclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y Finanzas
publishDate 2015
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2016-08-02T15:52:38Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2016-08-02T15:52:38Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2015
dc.type.en_US.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.other.none.fl_str_mv E13.M32-T BAN UNALM
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12996/1747
identifier_str_mv E13.M32-T BAN UNALM
url https://hdl.handle.net/20.500.12996/1747
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.en_US.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.en_US.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio institucional - UNALM
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNALM-Institucional
instname:Universidad Nacional Agraria La Molina
instacron:UNALM
instname_str Universidad Nacional Agraria La Molina
instacron_str UNALM
institution UNALM
reponame_str UNALM-Institucional
collection UNALM-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/99aa9d13-0f15-4a66-8fea-7e7a58ce31c6/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/3ef22a68-423a-45e6-87d1-549a423375da/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/10187b96-bd90-4b34-b62b-099770621e1f/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6c68a03b-08e6-4ef2-bdde-baede8bf7126/download
https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/773ae264-217e-4bd9-9ed3-17adec39cc92/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 26cfdd2a73b79d6a525d6aa1fa8d9e23
5908b93bad9c82b3c896bf7b74e419b3
bb87e2fb4674c76d0d2e9ed07fbb9c86
85e652b8dfa19b82485c505314e0a902
bb243053ee6f2a124ea4f652a98056d9
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Nacional Agraria La Molina
repository.mail.fl_str_mv dspace@lamolina.edu.pe
_version_ 1843170372734681088
spelling Salinas Flores, Jesús Walter9f082710-787c-410d-a295-c1bed99931d2-1Marcos Sánchez, Eduardo Angelo2016-08-02T15:52:38Z2016-08-02T15:52:38Z2015E13.M32-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/1747Ciclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y FinanzasEl crecimiento de los créditos por consumo a nivel mundial, junto con la normativa internacional sobre requerimientos de capital (Basilea II), están impulsando a las instituciones de banca retail a una mayor competencia con las entidades bancarias por este segmento de negocio. Por lo tanto en la empresa Carsa S.A.C. tiende a utilizar estrategias de ventas a crédito para tener un mayor crecimiento en este mercado competitivo, sin embargo su falta de control e identificación de clientes buenos y malos hace que sus estrategias puedan causar grandes pérdidas. Por ello, el objetivo de investigación del estudio es proponer un modelo de regresión logística, con el fin de analizar el riesgo crediticio en las ventas al minoreo en la empresa Carsa S. A. C. La investigación es de tipo descriptiva, explicativa transversal ya que comprende una población de los créditos generados en el periodo de enero y noviembre del año 2013 de electrodomésticos vendidos a nivel nacional. El modelo de regresión logística encontrado está compuesto por las variables: tipo de actividad, línea del producto, tipo de propiedad, estado civil, total de créditos, productos crediticios, plazo del crédito y mora máximo en el sistema financiero. En consecuencia, la empresa Carsa S. A. C. debe incluir el modelo de credit scoring en su política de crédito como un filtro adicional al otorgamiento convencional del mismo, dicho modelo es el cual discrimina a los clientes buenos y malos basándose en el perfil del cliente previo al otorgamiento de crédito. En la actualidad, la empresa analizada tiene grandes pérdidas por clientes morosos o mal identificados, efecto causado por el otorgamiento del crédito por el método por experiencia. Las pérdidas monetarias de solicitudes que debieron ser rechazadas en el 2013 ascienden a S/. 658,000.00 nuevos soles.Tesisapplication/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:UNALMEmpresasCreditoModelos de simulaciónRiesgoVenta a creditoVenta al por menorEvaluaciónPerúModelo de regresion logísticaCarsa S.A.C.Riesgo crediticioPropuesta de un modelo de regresión logística para analizar el riesgo crediticio en la empresa CARSA S.A.C.info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUCiclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y FinanzasMarketing y FinanzasCiclo Optativo de Especialización y Profesionalización en Marketing y FinanzasIngeniero Estadístico e InformáticoTítulo ProfesionalTHUMBNAILE13-M32-T.pdf.jpgE13-M32-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3257https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/99aa9d13-0f15-4a66-8fea-7e7a58ce31c6/download26cfdd2a73b79d6a525d6aa1fa8d9e23MD511ORIGINALE13-M32-T.pdfE13-M32-T.pdfTexto completoapplication/pdf1835311https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/3ef22a68-423a-45e6-87d1-549a423375da/download5908b93bad9c82b3c896bf7b74e419b3MD58CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81232https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/10187b96-bd90-4b34-b62b-099770621e1f/downloadbb87e2fb4674c76d0d2e9ed07fbb9c86MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6c68a03b-08e6-4ef2-bdde-baede8bf7126/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD54TEXTE13-M32-T.pdf.txtE13-M32-T.pdf.txtExtracted texttext/plain135469https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/773ae264-217e-4bd9-9ed3-17adec39cc92/downloadbb243053ee6f2a124ea4f652a98056d9MD51020.500.12996/1747oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/17472023-01-23 16:52:21.346https://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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
score 12.851315
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).