Implementación de un Modelo de Credit Scoring para créditos de consumo aplicado para Entidades de la Economía Popular y Solidaria
Cada día se generan billones de transacciones alrededor del mundo, la Ciencia de los Datos, Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Minería de datos, son ramas de la matemática e informática que pueden generar necesidad en cualquier empresa de contratar a una persona que tenga esos conocimientos,...
Zapisane w:
| 1. autor: | |
|---|---|
| Format: | bachelorThesis |
| Język: | spa |
| Wydane: |
2019
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| Hasła przedmiotowe: | |
| Dostęp online: | http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/19348 |
| Etykiety: |
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Dodaj etykietę | Streszczenie: | Cada día se generan billones de transacciones alrededor del mundo, la Ciencia de los Datos, Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Minería de datos, son ramas de la matemática e informática que pueden generar necesidad en cualquier empresa de contratar a una persona que tenga esos conocimientos, existen muchas empresas comerciales o financieras que aún no miran el potencial que podrían tener si estudian sus bases de datos. El presente trabajo está enfocado a las Entidades de la Economía Popular y Solidaria, específicamente para la creación de modelos de clasificación que permitirán a tomar decisiones en cuanto a la concesión de créditos se refiere. Hay entidades que no tienen un departamento de riesgos y por ende corre el riesgo de no tener liquidez si no se administra bien sus recursos, mediante la aplicación se pretende darles un criterio y que los oficiales de crédito asuman un riesgo menor, o tener un coste de oportunidad |
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