dc.contributorBruera, María del Rosario
dc.creatorGrimberg, Érica Anabela
dc.date.accessioned2023-05-11T11:59:38Z
dc.date.accessioned2024-08-01T16:45:50Z
dc.date.available2023-05-11T11:59:38Z
dc.date.available2024-08-01T16:45:50Z
dc.date.created2023-05-11T11:59:38Z
dc.date.issued2018
dc.identifierhttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11803
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9536213
dc.description.abstractEn la actualidad cada vez está más difundida la utilización de los modelos de Credit Scoring para estimar la probabilidad de que un individuo incurra en mora. La población no bancarizada es el segmento en el que existe mayor incertidumbre para predecir este evento. Este trabajo busca evaluar si el Censo Nacional de Personas, Viviendas y Hogares es útil como una fuente complementaria de información para integrar en los modelos de Credit Scoring de la población no bancarizada. La experiencia presentada se circunscribe a Capital Federal. En el trabajo se describe en detalle la metodología utilizada tanto para el análisis de la fuente censal como para la construcción del modelo de Scoring final y su validación. Además, se incluye un análisis de puntos de corte y las especificaciones de implementación del modelo final.
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tella
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectActividad Crediticia
dc.subjectOperaciones crediticias
dc.subjectCrédito
dc.titleConstrucción de un modelo de Credit Scoring para población no bancarizada de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires utilizando el Censo Nacional de Personas, Hogares y Viviendas como fuente complementaria de datos.
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestría


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