Construcción de un modelo para predecir la morosidad de cartera
Existe una real e importante necesidad en el sistema financiero, principalmente en Colombia, de aplicar este tipo de modelos de predicción de morosidad, pues, si bien las entidades realizan una recolección de datos y existe una operación humana involucrada en el análisis de otorgamientos, hace falta una herramienta que permita tener una visión más profunda del análisis de los registros y una evaluación que permita tomar decisiones confiables. Si bien, siempre va a existir un riesgo y en muchas ocasiones la morosidad se va a presentar, es valioso poder reducir la misma con base en un modelo que realice una evaluación a priori. Adicional a la necesidad, se encuentra que existen diversas técnicas que suelen ser utilizadas para este tipo de mod... Ver más
2027-8101
2619-5232
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2024-05-02
Soralla Bedoya Rios, Daniela - 2024
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| Sumario: | Existe una real e importante necesidad en el sistema financiero, principalmente en Colombia, de aplicar este tipo de modelos de predicción de morosidad, pues, si bien las entidades realizan una recolección de datos y existe una operación humana involucrada en el análisis de otorgamientos, hace falta una herramienta que permita tener una visión más profunda del análisis de los registros y una evaluación que permita tomar decisiones confiables. Si bien, siempre va a existir un riesgo y en muchas ocasiones la morosidad se va a presentar, es valioso poder reducir la misma con base en un modelo que realice una evaluación a priori. Adicional a la necesidad, se encuentra que existen diversas técnicas que suelen ser utilizadas para este tipo de modelos predictivos, tales como Regresión logística, redes neuronales, árboles de decisión. Las cuales contando con un conjunto de datos actualizados y verídicos arrojan resultados muy confiables que contribuyen a buenas prácticas de manejo del sector financiero y una clasificación adecuada de los clientes, tanto nuevos como los existentes, que requieren un nuevo otorgamiento crediticio.
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| ISSN: | 2027-8101 |