Modelo de precios dinámicos de créditos personales basado en la disposición de pago de clientes y en la optimización de rentabilidad

• Autores: Taipe Vasquez, Christian, Sibille Hablutzel, Erik, Venegas Palacios, Edgard Kenny
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/686379
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/686379
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Precios dinámicos; Créditos personales; Disposición a pagar; Dynamic Pricing; Personal Loans; Willingness to Pay; Machine Learning; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00

Este trabajo de investigación presenta un modelo de precios dinámicos para créditos personales, diseñado para optimizar la rentabilidad de las instituciones financieras. A diferencia de los modelos tradicionales de fijación de precios, este enfoque se basa en la disposición a pagar de los clientes, considerando tanto la probabilidad de aceptación de las tasas de interés ofrecidas como el riesgo crediticio asociado a cada prestatario. El modelo propuesto utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que un cliente acepte una oferta de crédito en función de su comportamiento crediticio y las características del producto. La investigación se llevó a cabo utilizando un conjunto de datos históricos de cotizaciones de créditos personales vehiculares de una empresa financiera en línea de Estados Unidos. Se realizaron análisis exploratorios y se seleccionaron las variables más relevantes para el modelado, seguido de un proceso de validación cruzada anidada para la selección y optimización de los modelos predictivos. Los resultados demuestran que el modelo de precios dinámicos basado en LightGBM es capaz de mejorar significativamente la rentabilidad de la empresa al ajustar las tasas de interés de manera óptima, maximizando el valor presente neto de los ingresos por intereses y reduciendo el riesgo de pérdidas por incumplimiento. Este enfoque permite a las instituciones financieras ofrecer tasas de interés competitivas y personalizadas, aumentando la probabilidad de aceptación por parte de los clientes y mejorando la rentabilidad general del portafolio de créditos personales.