Mendiola Cabrera, AlfredoAguirre Gamarra, CarlosFlores Bardales, Andy2019-11-082019-11-082019https://hdl.handle.net/20.500.12640/1728El 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.application/pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perúinfo:eu-repo/semantics/openAccessAnálisis del riesgo financieroInstituciones financierasMetodologíaFinanciamiento de empresasPequeñas empresasinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04