Riesgo Crediticio Bancario : Evaluación de Riesgo Crediticio mediante la aplicación del modelo scoring basado en la toma de decisiones al banco La Fise Bancentro en el periodo 2015

Al realizar el estudio estadístico para evaluar el riesgo crediticio mediante la aplicación de un modelo basado en la toma decisión, este permite pronosticar el riesgo de incumplimiento de operaciones futuras. El método scoring es un método de puntuación de las operaciones de crédito, basados en el cumplimiento del compromiso de pago de operaciones pasadas. Dichas operaciones se han estandarizado y analizado estadísticamente hasta determinar que variables influyen más a la hora de determinar el comportamiento de la entidad bancaria. Este estudio estadístico de las operaciones pasadas permite pronosticar el riesgo de incumplimiento de operaciones futuras. Para darle al seguimiento a los cliente que pueden caer en mora. La metodología a seguir para calificar a un emisor se fundamenta en varios apartados: recopilación de la información, análisis de la variable dependiente, la emisión de unas conclusiones que finalizan con la asignación de una calificación de acuerdo al análisis realizado. Periódicamente se revisan dichos emisores de deuda, para determinar si se ha producido una evolución favorable o desfavorable. Para la elaboración de este trabajo se basó en el método documental de toda la bibliografía acerca del tema y la implementación de los cálculos necesarios para el análisis, inducción y deducción de los resultados obtenidos. Crear un modelo de scoring es muy simple, si se cuenta con los datos apropiados para el otorgamiento de un crédito, en el cual se elaboran tabla de datos que le dan paso al análisis todas las variables que están relacionadas con la variable a predecir, sin importar si una o más variables están correlacionadas. La capacidad para analizar la cartera de cuenta habiente y detectar los riesgos a la hora de otorgamiento de créditos, es esencial en la determinación del incumplimiento de pago, siendo este análisis de la cartera una herramienta indispensable para la adecuada toma de decisiones del sistema bancario

Modelo matemático de predicción de riesgos bancarios

A diario, las redes sociales generan cantidades masivas de información. El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado (TFG) es analizar la calidad de los datos disponibles en dichas redes sociales mediante un ejercicio cuantitativo. Para ello se construirá un modelo matemático de predicción de mora con variables obtenidas en dichas redes sociales. Este trabajo abarca desde la obtención de datos hasta su inclusión en un modelo predictivo. Se partirá de una base de datos real cedida por una entidad financiera, de la que se obtendrá la probabilidad de mora de algunos clientes, y sobre la cual se desea construir el nuevo modelo. El trabajo se divide en 7 secciones. La primera de ellas sirve de justificación del trabajo llevado a cabo. La segunda consta de un estudio sobre los modelos predictivos y su relación con el sector financiero. En las secciones tercera y cuarta se detalla la obtención y el tratamiento de datos respectivamente. En la quinta sección se expone la metodología de construcción de un modelo de regresión logística, dando paso en la sexta sección a la construcción de un modelo con los datos previamente descritos. Finalmente, se reserva una sección para analizar las conclusiones del modelo construido y las futuras líneas de investigación.Daily, social networks create massive data. The aim of this Bachelor Thesis is to analyze the quality of the data available in these social networks through a quantitative exercise. Therefore a predictive mathematical model will be built including social networks variables. This Bachelor Thesis includes from the process of data obtaining to their inclusion in a predictive model. The starting point will be a real database ceded from a financial institution, from which we will obtain some clients probability of default, and over which the new model will be built. The Thesis has 7 sections. The first one will support the being of this thesis. The second section will consist of a study on the predictive models and its usage in the finance sector. In sections third and fourth data obtaining and transformation will be described. In the fifth section the methodology of the logistic regression model is presented, stepping, in the sixth section, into the model building, including social network’s data. Finally, a seventh section is kept for analyzing the conclusions of the built model and the path for future investigations.Ingeniería en Tecnologías Industriale

Propuesta de un modelo logit para evaluar el riesgo crediticio en empresas financieras: caso de la financiera Proempresa periodo 2017

En el transcurso del año 2012 al 2017 se ha manifestado un aumento de la morosidad en las financieras del Perú. La Financiera Proempresa aumentó su ratio de morosidad en un porcentaje considerable, teniendo un incremento incluso mayor al del promedio del total de financieras. Además, desde una visión interna en la financiera se observó que Proempresa no cuenta con un modelo que permita estimar la probabilidad de incumplimiento de clientes, siendo esta una potencial herramienta para combatir con el problema del elevado ratio de morosidad. Es por ello que esta tesis pretende determinar un modelo que sirva como herramienta útil evaluar la incidencia de las variables en la posibilidad del default de los créditos en el caso de la financiera Proempresa. Para ello se estimará un modelo logístico con data histórica de clientes de la financiera Proempresa. Se demuestra que el modelo logístico propuesto es significativo y sirve como herramienta útil para evaluar la incidencia de las variables en la posibilidad del default de los créditos en el caso de la financiera Proempresa

“EL RIESGO DE NO PAGO EN UNA INSTITUCIÓN MICROFINANCIERA DEL MUNICIPIO DE TENANCINGO ESTADO DE MÉXICO, 2011-2014”

En la presente investigación, se diseña un modelo de Credit Scoring empleando la técnica de regresión logística con la finalidad de calcular probabilísticamente la posibilidad del no pago de los clientes. Para ello se emplean datos de campo en el periodo 2011-2014 de Compartamos Banco, microfinanciera en estudio, ubicada en el municipio de Tenancingo, Estado de México. Así el modelo se convierte en una herramienta auxiliar para la toma de decisiones en instituciones microfinancieras en zonas rurales, por la bondad de ajuste y valor predictivo del modelo hace de este una propuesta viable para disminuir los índices de morosidad en dichas instituciones. Finalmente, el rigor teórico y metodológico en el análisis de dicha investigación nos permite proporcionar una serie de recomendaciones para mejorar el manejo del riesgo y la correcta toma de decisiones en las entidades microfinancieras

Contabilidad de costos : Análisis del proceso de producción de laminas onduladas en la empresa Metalmecanica,S.A. y su efecto contable en el consto de producción para el primer trimestre del año 2016

El trabajo que se presenta a continuación es para la culminación de Carrera la cual contiene información administrativa, organizacional y financiera de la empresa Metalnica S.A empresa del sector industrial dedicada al valor agregado del Metal, empresa que a la largo de más de una década se ha reinventado cambiando sus artículos producidos e introduciendo nuevos artículos en torno al mercado y a las necesidades existentes El objeto principal del trabajo es el análisis del proceso de producción de láminas onduladas y su efecto contable en el costo de producción para el primer trimestre del año 2016. El éxito de una empresa es conocerse a sí misma, ¿dónde ha estado? ¿Dónde está y donde podría estar financieramente?; para tomar decisiones oportunas en torno a los cambios que podrían afectarla directamente, por eso la presente tesis tiene como fin conocer un poco de Metalnica, directamente a cerca de un nuevo producto que ha decidido introducir; ¿cómo se ha desarrollado y producido?, en síntesis un analizar el Proceso de producción de láminas onduladas en la empresa METALNICA S.A. y su efecto contable en el costo de producción. Finalmente se realizó una propuesta de sistema de costeo que contemple todas las variables que interviene directamente en el proceso de láminas onduladas y que permitan conocer razonablemente los costos de fabricación, ingresos y utilidad obtenidos referentes a las ventas del nuevo artículo en producción por la empresa ya que el actuales deficiencias representaban una subvaloración de los costos reales de producción afectando los márgenes de utilidad y valores reales

Aplicación de modelos predictivos para cálculo de probabilidad de churn en importante entidad bancaria

En el siguiente documento se expondrá como se llevó a cabo el primer modelo predictivo para el cálculo de la tasa de abandono que se realizó en importante entidad bancaria. Desde el sector de experiencia del cliente de esta entidad, observamos la inminente necesidad de contar con esta información no solo para gestionar mejor las distintas acciones hacia los clientes desde el punto de vista de su satisfacción sino también para reportar a las distintas gerencias involucradas y que sus esfuerzos estén basados en datos y no en meras suposiciones u opiniones sobre la potencial fuga de los clientes. Además, se demostrará la importancia de la estimación de la probabilidad de abandono por cliente a la hora de implementar un programa de retención a corto plazo. Se comprenderá que resulta más rentable retener a un cliente existente que adquirir uno nuevo, y se resaltará la importancia de gestionarlo durante los primeros meses de su ciclo de vida como cliente del banco. Los primeros pasos se enfocaron en la construcción de una base de datos robusta, utilizando herramientas y técnicas especializadas. Se llevó a cabo un proceso de ingeniería de atributos para mejorar la calidad y relevancia de los datos, lo que permitió incorporar variables de gran importancia para el análisis predictivo. Estas acciones sentaron las bases para el desarrollo de modelos precisos y confiables en el estudio de la probabilidad de abandono de los clientes. Utilizando técnicas de aprendizaje no supervisado se segmentaron a los clientes de forma conveniente. Los grupos obtenidos mediante el algoritmo de k-means son contrastados con los segmentos definidos de manera ad-hoc por el Banco. Finalmente se combinan las estimaciones de las probabilidades de fuga y los resultados obtenidos del modelo de clustering a la hora de analizar diferentes estrategias de retención de cliente

Reactivación de clientes ante la pandemia por el COVID-19

El objetivo de la presente investigación es identificar los clientes propensos a reactivar el uso de la tarjeta de crédito en una tienda departamental en México, para realizar campañas de activación e incrementar las ventas en el 2021. Los datos corresponden a información de clientes con tarjetas de crédito no bancarias de una tienda departamental en México. La población de análisis son los clientes que realizaron compras desde enero de 2019 y que se inactivaron (no realizaron compras) desde abril de 2020 a abril de 2021. Se desarrolló un análisis descriptivo y un modelo de clasificación comparando tres modelos, utilizando los métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Respecto al método de aprendizaje automático se usaron las técnicas de bosques aleatorios y potenciación del gradiente extremo (XGBoost), mientras que para el método de aprendizaje profundo se utilizó el modelo de perceptrones multicapa. Entre los principales resultados se eligió como modelo óptimo el de XGBoost, con el cual se obtuvo una tasa de respuesta positiva (sensibilidad) de 72% y una precisión global de 70%. Además, entre las variables identificadas que contribuyen en mayor medida a la reactivación se pueden mencionar las siguientes: clientes que han realizado compras en las grandes campañas, cantidad de meses de inactividad menor a los nueve meses, el segmento de cliente en el periodo activo y el actual, tipo de tarjeta, cantidad de visitas en el periodo activo y frecuencia entre las visitas en el periodo activo. En la fase de implementación se trabajó con los clientes con probabilidades altas de reactivación donde se establecieron estrategias para realizar una comunicación personalizada y una oferta de incentivos diferenciada y atractiva. A nivel general se obtuvo un panorama favorable en las ventas en el periodo de implementación, sin embargo, existen factores que no se tomaron en cuenta en el modelo que pudieron contribuir en la mejora de las ventas. Entre los factores se podría mencionar la recuperación en el consumo a nivel nacional, reducción de la tasa de desempleo, auge del comercio electrónico y de consumidores digitales.UCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ciencias Sociales::Maestría Profesional en Estadístic

Registros Contables utilizados por los propietarios de las pulperías de la Ciudad de Juigalpa en el II Semestre del año 2015

Introducción. La economía nicaragüense se debe a su representatividad en cuanto a la cantidad de empresas y empleos que estas generan, siendo su principal fuente el comercio al por menor. Planteamiento del Problema. Debido a la globalización la economía está creciendo aceleradamente, por tal razón la contabilidad se encuentra en un proceso de cambio ante el surgimiento de las nuevas necesidades de información, para ser utilizadas por los diferentes usuarios que se interrelacionan en el ambiente empresarial. Las problemáticas que se dan en las pulperías es que funcionan con una lógica de auto sostenibilidad y no con una lógica empresarial, otro problema, es que son administradas por familiares que no tienen conocimiento y experiencia contable. Justificación. Los registros contables generan una fuente ordenada de los datos de las operaciones que realizan las pulperías para una buena y eficiente administración del negocio, ayudan a llevar un control dentro de la misma que permiten a los usuarios tomar decisiones para obtener resultados en sus operaciones. Objetivo General. Determinar los Registros y Controles Contables utilizados por los propietarios de las pulperías de la Ciudad de Juigalpa en el II Semestre del año 2015. Marco Teórico. 1.1. Generalidades de la Ciudad de Juigalpa. 1.2. Generalidades de las MIPYMES. 1.3. Conceptos básicos de Contabilidad. Conceptos. Importancia. Clasificación. Objetivos. Beneficios. Diseño Metodológico. Según Finalidad: Aplicada. Según alcance temporal: Corte transversal. Según Profundidad: Descriptiva. Según Carácter medida: Cuantitativa. Según el marco que tiene lugar: Es de campo. Muestra: 143 Pulperías Instrumento: Encuest

Evaluación y predicción del riesgo de crédito en una Institución de Microfinanzas uruguaya

El objetivo principal de esta investigación es analizar y predecir el riesgo crediticio en una Institución de Microfinanzas (IMF) uruguaya, aplicando herramientas de credit scoring paramétricas y no paramétricas (modelos logit y probit, análisis de supervivencia y redes neuronales) en el marco del proceso de inclusión financiera en Uruguay. Los resultados indican que los niveles más severos de morosidad están relacionados principalmente con las características del empresario y su negocio, mientras que los pequeños incumplimientos refieren principalmente a los términos del préstamo. Tanto los modelos de redes neuronales como de supervivencia predicen con mayor precisión a los deudores más riesgosos que a los menos riesgosos. Además, el poder predictivo promedio de las redes neuronales es el mayor de todas las técnicas estadísticas analizadas. El uso de las herramientas investigadas permitirá una gestión más eficiente del riesgo crediticio por parte de las IMF, complementando el juicio experto del oficial de crédito