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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Paucar Huaman, Jhon Charly
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
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description 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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