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dc.contributor.authorPucha Cofrep, Talia Yessenia-
dc.date.accessioned2016-07-29T21:30:51Z-
dc.date.available2016-07-29T21:30:51Z-
dc.date.issued2016-03-14-
dc.identifier.citationPucha Cofrep, T. Y. (2016). Construcción de un score de crédito de aprobación para un sector económico de una institución financiera ecuatoriana. 118 hojas. Quito : EPN.es_ES
dc.identifier.otherT-MVE/0462/CD 7207-
dc.identifier.urihttp://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/16543-
dc.descriptionEn el presente trabajo se desarrolló una metodología para la construcción de un score de crédito de aprobación para créditos de consumo adquiridos en las casas comerciales con las que la institución financiera tiene convenio, mediante modelos lineales generalizados (GLM) considerando la heterogeneidad de la información, lo que se realiza discretizando las variables continuas y discretas explicativas mediante la aplicación de modelos aditivos generalizados. Estos modelos generalizan los modelos clásicos porque dan una mayor variedad de distribuciones para la variable respuesta, y no necesariamente la normal como en los casos tradicionales, permitiendo el ajuste de un modelo con diferentes distribuciones sin necesidad de realizar alguna modificación en los datos. Además, permiten establecer una relación entre la variable dependiente y la combinación lineal de predictores a través de una función adecuada del valor esperado de la variable respuesta. Por lo tanto, el modelo lineal generalizado desarrollado en este estudio mejora la capacidad predictiva del tipo de cliente bueno/malo, a partir de la consideración de la heterogeneidad de la información dada por la discretización de las variables continuas y discretas, lo cual contribuye a generar nuevas políticas de crédito y, por ende, a disminuir la cartera mala.es_ES
dc.description.abstractIn this work a methodology was developed to construct an approval credit score for consumer credits acquired in commercial firms with the financial institution who has an agreement, through generalized linear models (GLM) considering the heterogeneity of the information, which is made discretizing the explicative continuous and discrete variables through the application of the generalized additive models. These models generalize the classic models because they give a larger variety of distributions to the response variable, and no necessary the normal as in most of the classic cases; but rather is possible to try the adjust of a model with different distributions without the need of realize some modifications on the data. Besides, they also allow establishing a relationship between the dependent variable and the linear combination of predictors through an adequate function of the expected response variable. Therefore, the generalized linear model developed in this study improves the predictive ability of the good/bad client type, based on the heterogeneity of the information given by the discretization of continuous and discrete variables, which contribute to generate new credit policies, and thus, to reduce the bad portfolio.es_ES
dc.description.sponsorshipCadena Cepeda, Meitner, directores_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito, 2016.es_ES
dc.rightsopenAccess-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectRiesgos financieroses_ES
dc.subjectGestión financieraes_ES
dc.subjectOrganizaciones empresarialeses_ES
dc.titleConstrucción de un score de crédito de aprobación para un sector económico de una institución financiera ecuatorianaes_ES
dc.typemasterThesises_ES
Appears in Collections:Tesis Maestría en Riesgo Financiero (FC)

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