Metodología de implementación del Credit Scoring en una entidad financiera en el segmento Pyme
dc.contributor.advisor | Mendiola Cabrera, Alfredo | |
dc.contributor.advisor | Aguirre Gamarra, Carlos | |
dc.contributor.author | Flores Bardales, Andy | |
dc.coverage.spatial | Perú | |
dc.date.accessioned | 2019-11-08T21:42:25Z | |
dc.date.available | 2019-11-08T21:42:25Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.description.abstract | El objetivo de esta tesis es desarrollar un modelo de Credit Scoring para el segmento Pyme. Se han revisado las principales metodologías paramétrica, no paramétrica y semi- paramétrica. Se aprecia que el modelo logístico es usado por las instituciones financieras por su fácil interpretación, bondad de ajuste matemático y sobre todo porque establece una línea de comparación con las diferentes metodologías. El modelo se aplica en el producto capital de trabajo en la modalidad revolvente y contiene información del titular y de los socios de la Pyme. El modelo determina las principales características para discriminar el riesgo y obtiene un indicador Gini de 51.5% en la muestra de entrenamiento y de 48% en la muestra test. Dichos indicadores están dentro de los intervalos de confianza al 95% y 99% establecidos mediante la simulación de Monte Carlo. La tasa correcta de clasificación es 79.7% en la muestra test. Se determina en el modelo Credit Scoring que existen diferencias significativas entre personas naturales y jurídicas Uno de los aportes relevantes de la tesis es que se muestra evidencia que el riesgo de la Pyme es el riesgo del titular de la Pyme. Sin embargo, se sugiere profundizar en el análisis. | es_ES |
dc.format | application/pdf | es_ES |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12640/1728 | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad ESAN | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Análisis del riesgo financiero | es_ES |
dc.subject | Instituciones financieras | es_ES |
dc.subject | Metodología | es_ES |
dc.subject | Financiamiento de empresas | es_ES |
dc.subject | Pequeñas empresas | es_ES |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 | es_ES |
dc.title | Metodología de implementación del Credit Scoring en una entidad financiera en el segmento Pyme | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_ES |
dc.type.other | Tesis de Maestría | |
renati.advisor.dni | 07787655 | |
renati.advisor.dni | 08887766 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0927-2999 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-6384-556X | |
renati.author.dni | 08166016 | |
renati.discipline | 412297 | es_ES |
renati.juror | Fuentes, César | |
renati.juror | Chávez Bedoya, Luis | |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_ES |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
thesis.degree.discipline | Finanzas | es_ES |
thesis.degree.grantor | Universidad ESAN. Escuela de Administración de Negocios para Graduados | es_ES |
thesis.degree.name | Maestro en Finanzas | es_ES |
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