dc.contributorReyes Cortes, Willian
dc.contributorUniversidad de Piura. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Área de Finanzas.
dc.creatorSernaqué López, Felipe Martín
dc.date.accessioned2023-05-31T19:32:36Z
dc.date.available2023-05-31T19:32:36Z
dc.date.issued2019-05-06
dc.identifierSernaqué, F. (2018). Pronóstico de clasificación del cliente mediante el modelo Credit Scoring para una institución microfinanciera (Tesis para optar el título de Licenciado en Administración de Empresas). Universidad de Piura. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Programa Académico de Administración de Empresas. Piura, Perú.
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11042/3960
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6503069
dc.description.abstractLa presente tesis busca determinar las variables que clasifiquen a un cliente en el cumplimiento de pago ante la posibilidad de un incremento en el índice de morosidad, de manera tal que se establezca un modelo Credit Scoring que permita un mayor control sobre este índice en la cartera. Con este propósito, se trata de encontrar un modelo que pronostique la probabilidad de incumplimiento de un futuro solicitante de crédito para IDESI Región Grau (Instituto de Desarrollo de la Micro y Pequeña Empresa). Asimismo, identificar las variables que influyen en la probabilidad de incumplimiento y determinar la capacidad de pronóstico del Credit Scoring, modelo econométrico específico para la institución, siendo una herramienta de apoyo al analista durante el proceso de otorgamiento de créditos. El trabajo concluye que, de las 35 variables ingresadas para la obtención del modelo, el algoritmo de Wald del modelo de regresión logística binaria implementado en SPSS ha brindado solo dos variables significativas, ambas de carácter cualitativo: Calificación Normal y Sexo Femenino, las cuales influyen en la probabilidad de pago para este tipo de análisis según la literatura revisada y aplicada a la institución. A su vez, el modelo obtenido discrimina correctamente entre buenos y malos pagadores.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Piura
dc.relationAdobe Reader
dc.relation1
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightsFelipe Martín Sernaqué López
dc.rightsCreative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.sourceUniversidad de Piura
dc.sourceRepositorio Institucional Pirhua - UDEP
dc.subjectCrédito comercial -- Análisis
dc.subjectRiesgo de crédito -- Análisis
dc.subjectGestión de crédito -- Análisis
dc.titlePronóstico de clasificación del cliente mediante el modelo Credit Scoring para una institución microfinanciera
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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