Selección de perfiles de clientes mediante regresión logística para muestras desproporcionadas, validación, monitoreo y aplicación en la proyección de provisiones
Los modelos de medición de riesgo se han convertido en piezas fundamentales en la administración de las instituciones financieras. El presente trabajo describe en detalle la metodología para la realización de un modelo scoring para la fase de iniciación, como método discriminante se usó la regresión...
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2009
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| description | Los modelos de medición de riesgo se han convertido en piezas fundamentales en la administración de las instituciones financieras. El presente trabajo describe en detalle la metodología para la realización de un modelo scoring para la fase de iniciación, como método discriminante se usó la regresión logística para muestras desproporcionadas, posteriormente se identificaron los puntos de corte óptimos mediante dos métodos distintos y adicionalmente se construyeron perfiles de clientes, en base a varios puntos de corte determinados en función de la pérdida probable. El modelo original debe ser constantemente monitoreado durante todo su tiempo de aplicación, con ese objetivo se diseña una metodología para el monitoreo del mismo. Mediante macros de Excel se automatizaron los reportes que constituyen la metodología. Finalmente los perfiles de clientes construidos son aplicados para proyectar las provisiones mensuales de una institución financiera. |
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| spelling | Selección de perfiles de clientes mediante regresión logística para muestras desproporcionadas, validación, monitoreo y aplicación en la proyección de provisionesIñiguez Salas, Carlos AlejandroMorales Arias, María GabrielaRIESGO FINANCIEROESTADISTICAADMINISTRACION DE RIESGOSLos modelos de medición de riesgo se han convertido en piezas fundamentales en la administración de las instituciones financieras. El presente trabajo describe en detalle la metodología para la realización de un modelo scoring para la fase de iniciación, como método discriminante se usó la regresión logística para muestras desproporcionadas, posteriormente se identificaron los puntos de corte óptimos mediante dos métodos distintos y adicionalmente se construyeron perfiles de clientes, en base a varios puntos de corte determinados en función de la pérdida probable. El modelo original debe ser constantemente monitoreado durante todo su tiempo de aplicación, con ese objetivo se diseña una metodología para el monitoreo del mismo. Mediante macros de Excel se automatizaron los reportes que constituyen la metodología. Finalmente los perfiles de clientes construidos son aplicados para proyectar las provisiones mensuales de una institución financiera.Bambino Contreras, Carlos (Director)QUITO/ EPN/ 20092010-02-19T18:54:51Z2010-02-19T18:54:51Z2009info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisT-FCM / CD 0139http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/1546spahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Escuela Politécnica Nacionalinstname:Escuela Politécnica Nacionalinstacron:EPN2019-04-07T14:35:25Zoai:bibdigital.epn.edu.ec:15000/1546Institucionalhttps://bibdigital.epn.edu.ec/Universidad públicahttps://www.epn.edu.ec/https://bibdigital.epn.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:15532019-04-07T14:35:25Repositorio Escuela Politécnica Nacional - Escuela Politécnica Nacionalfalse |
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