dc.contributorZuñe Bispo, Luis Augusto
dc.creatorGarcia Nazario, Adrian Mithsuo
dc.creatorZuñe Bispo, Luis Augusto
dc.date.accessioned2021-02-09T15:41:11Z
dc.date.accessioned2022-10-24T13:39:09Z
dc.date.available2021-02-09T15:41:11Z
dc.date.available2022-10-24T13:39:09Z
dc.date.created2021-02-09T15:41:11Z
dc.date.issued2020
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12423/2975
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/4709910
dc.description.abstractSistema de información basado en redes neuronales para la predicción de riesgo en el otorgamiento de créditos personales en una cooperativa de ahorro y crédito en el departamento de Lambayeque La presente investigación titulada “Sistema de información basado en redes neuronales para la predicción de riesgo en el otorgamiento de créditos personales en una cooperativa de ahorro y crédito en el departamento de Lambayeque” surgió de la necesidad de predecir el riesgo en el otorgamiento de créditos personales en la Cooperativa de Ahorro y Crédito del Departamento de Lambayeque, dedicada a servir a sus socios con productos, servicios financieros y beneficios de calidad para el sector agro productivo y micro financiero con transparencia, solidaridad y responsabilidad, “la morosidad crediticia se ha presentado en estos últimos años debido a que para dar solución a este problema se planteó refinanciar y reprogramar los créditos de sus clientes, sin obtener resultados positivos” El objetivo general predecir el riesgo en el otorgamiento de créditos personales en la cooperativa de ahorro y crédito; teniendo como propósito identificar las variables para calcular el ingreso del cliente, implementar un scoring para evaluación de créditos, variables que hacen a un cliente potencial moroso y proyectar la reducción de la tasa de morosidad en los créditos. En conclusión, determinar el ingreso del cliente en un sector en su mayoría agrícola, requiere de la experiencia y conocimientos de cada parte involucrada, es por eso por lo que toda información aporta y es de relevancia para considerar cada variable que influye para determinar la capacidad de pago de un cliente.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo
dc.publisherPE
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectSistema de información
dc.subjectGestión de créditos
dc.subjectCooperativas de crédito
dc.subjectAhorro
dc.titleSistema de información basado en redes neuronales para la predicción de riesgo en el otorgamiento de créditos personales en una cooperativa de ahorro y crédito en el departamento de Lambayeque
dc.typeTesis


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