Uso del Credit Scoring mediante modelo Logit para predecir el otorgamiento de créditos a socios durante la pandemia covid-19 para una cooperativa de ahorro y crédito – 2020
Descripción del Articulo
El presente estudio se centró en la creación de un modelo válido para identificar potenciales socios incumplidores en los pagos de créditos mediante el empleo del algoritmo de Credit Scoring en el contexto de una Cooperativa de Ahorro y Crédito. El resultado del análisis, llevado a cabo mediante un...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | UNMSM-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/26194 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12672/26194 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Créditos Riesgo Pago Covid-19 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
| Sumario: | El presente estudio se centró en la creación de un modelo válido para identificar potenciales socios incumplidores en los pagos de créditos mediante el empleo del algoritmo de Credit Scoring en el contexto de una Cooperativa de Ahorro y Crédito. El resultado del análisis, llevado a cabo mediante un modelo de regresión logística múltiple, proporcionó probabilidades distintivas para categorizar a los socios como buenos o malos pagadores. La finalidad fue prever la probabilidad de que un socio sea clasificado como bueno o malo, permitiendo así la implementación de medidas preventivas. Por lo cual, se concluyó que los puntajes generados por el modelo de regresión logística demostraron ser efectivos para discriminar entre los distintos perfiles de socios dentro de la Cooperativa de Ahorro y Crédito. |
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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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