Modelización de Regresión Probabilística Logit en el Riesgo de Crédito. Caso aplicado a las cooperativas de ahorro y crédito de la provincia de Tungurahua, periodo 2019-2020.
El presente trabajo de investigación está enfocado en proponer la aplicación de un modelo probabilístico para conocer y mejorar la gestión del riesgo crediticio en las cooperativas de ahorro y crédito del segmento 1 de la provincia de Tungurahua. Desde el criterio práctico de la investigación, la mi...
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2021
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| description | El presente trabajo de investigación está enfocado en proponer la aplicación de un modelo probabilístico para conocer y mejorar la gestión del riesgo crediticio en las cooperativas de ahorro y crédito del segmento 1 de la provincia de Tungurahua. Desde el criterio práctico de la investigación, la misma es justificable dado que su finalidad es analizar, sintetizar y determinar un modelo probabilístico LOGIT para determinar la ocurrencia pago de los sujetos de crédito en las cooperativas de ahorro y crédito mencionadas y así evitar el incremento de cartera vencida, índices de morosidad, riesgo de insolvencia y activos improductivos. La investigación utiliza una metodología bibliográfica-documental, una investigación descriptiva para diagnosticar el estado actual de las cooperativas y una investigación correlacional para conocer la relación y asociación de las variables en estudio y comprobar las hipótesis. De esta forma, en el análisis e interpretación de la información se utiliza la información financiera que las cooperativas proporcionaron a la Superintendencia de Economía Popular y Solidario, se escogen los principales indicadores financieros de las entidades desde el mes de Noviembre 2019 a Octubre 2020. Finalmente, se discuten los resultados comparando con todo el sector, se realiza el modelo en el programa econométrico EViews con la metodología Box-Jenkins, para determinar la incidencia de la aplicación del modelo probabilístico LOGIT en la gestión del riesgo crediticio de las cooperativas de ahorro y crédito del segmento 1 de Tungurahua. |
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