Modelación de riesgo de crédito de personas naturales. Un caso aplicado a una caja de compensación familiar colombiana

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Los modelos de tipo Credit Score permiten a los analistas de crédito la cuantificación de los riesgos que implican las operaciones de crédito, la segmentación de afiliados y la recomendación de decisiones de otorgamiento o rechazo de un crédito para personas naturales. Estos modelos buscan entregar la información necesaria para inferir sobre las probabilidades de impago de un afiliado, mediante la aplicación de técnicas paramétricas o no paramétricas. En este trabajo se busca identificar cuáles de los siguientes modelos pueden ser más apropiados para medir el riesgo de crédito de personas naturales en una caja de compensación familiar ubicada en Colombia: Logit, Probit, Redes Neuronales o Linear Support-Vector Machine. Los resultados obtenidos muestran que, si bien los Linear Support Vector Machine pueden tener mejor desempeño, los modelos Probit-Stepwise son igualmente útiles y tienen como ventaja la posibilidad de interpretar los parámetros calibrados.

Object Details

• Language: Spanisch

References and Relationships

• Bibliographic citation: Journal: Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa ; ISSN: 1886-516X ; Volume: 33 ; Year: 2022 ; Pages: 29-48

Classification and Topics

• Classification: Wirtschaft ; Banks; Depository Institutions; Micro Finance Institutions; Mortgages ; Multiple or Simultaneous Equation Models: Discrete Regression and Qualitative Choice Models; Discrete Regressors; Proportions ; Neural Networks and Related Topics
• Subject: stock price ; internal determinants ; fixed and random effects ; Dubai and AbuDhabi stock markets ; banking sector

Contributors, Places and Time

• Event: Geistige Schöpfung
• (who): Rodríguez Guevara, David Esteban ; Rendón Garcia, Juan Fernando ; Trespalacios Carrasquilla, Alfredo ; Jiménez Echeverri, Edwin Andrés
• Event: Veröffentlichung
• (who): Universidad Pablo de Olavide
• (where): Sevilla
• (when): 2022

Further information

• DOI: doi:10.46661/revmetodoscuanteconempresa.5146
• Handle: http://hdl.handle.net/10419/286260
• Last update: 10.03.2025, 11:45 AM CET