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Title: Construcción de un modelo de inferencia difusa para la evaluación crediticia de potenciales clientes de una cartera de consumo
Authors: Loachamín Suntaxi, Alex Santiago
Keywords: MINERIA DE DATOS
PROBABILIDAD
ESTADISTICA
ECONOMETRIA
Issue Date: 14-Nov-2016
Publisher: Quito, 2016.
Citation: Loachamín Suntaxi, A. S. (2016). Construcción de un modelo de inferencia difusa para la evaluación crediticia de potenciales clientes de una cartera de consumo. 164 hojas. Quito : EPN.
Abstract: This paper presents the construction of a methodology for the credit assessment of prospects of a financial institution regulated by Superintendency of Banks and Insurance. The proposal is based on a fuzzy inference model which combines on the one hand, the analysis of the risk profile of the applicant and secondly, how to manage your debt in competition; with the analysis of this information it seeks to suggest a line of credit to be offered as pre-approved. The work begins with the construction of the risk profile of a potential customer through a binary logistic regression; the result is included as a variable of the fuzzy model, the credit assessment is complemented by the variables related to current and historical debt in the competition. This identifies the relationship between input and output variables using the knowledge base which includes: knowledge among experts on the phenomenon, the business objectives of the institution and the result of statistical analysis of the variables. This allows to get an analytical and statistical methodology, which becomes an objective and standardized tool that helps minimize credit risk.
Description: Este trabajo presenta la construcción de una metodología para la evaluación crediticia de potenciales clientes de una entidad financiera regulada por la Superintendencia de Bancos y Seguros. La propuesta se basa en un modelo de inferencia difusa que conjuga por un lado, el análisis del perfil de riesgo del solicitante y por otro, la forma de administrar su endeudamiento en la competencia; con el análisis de esta información se busca sugerir un cupo de crédito para que sea ofertado como pre-aprobado. El trabajo empieza con la construcción del perfil de riesgo de un potencial cliente por medio de una regresión logística binaria; el resultado se incluye como una variable del modelo difuso, la evaluación crediticia se complementa con las variables relacionadas al endeudamiento actual e histórico en la competencia. Lo anterior permite identificar la relación entre las variables de entrada y salida mediante la base de conocimiento que incluye: el conocimiento que tienen los expertos sobre el fenómeno, los objetivos de negocio que tiene la institución y el resultado del análisis estadístico de las variables. Esto permite obtener una metodología analítica y estadística, que se convierte en una herramienta objetiva y estandarizada que ayuda a minimizar el riesgo de crédito.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/16884
Appears in Collections:Tesis Matemáticas (MAT)

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