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Examinando por Materia "Credit Scoring"

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    Clasificación de créditos de libranza negociados en el mercado secundario colombiano, aplicando técnicas de aprendizaje supervisado
    (Universidad EAFIT, 2024) Gómez Betancur , Juan Camilo; Moreno Reyes, Nicolás Alberto
    Credit risk, exacerbated by events such as the 2008 financial crisis, remains a concern for both banking and non-banking entities. This study addresses the need to improve the classification of payroll loans in Colombia using both traditional and machine learning techniques. It highlights the superior effectiveness of supervised learning algorithms in credit risk classification, with the ultimate goal of developing a model capable of identifying loans with a higher probability of default. This would optimize the acquisition of payroll loans and strengthen investment portfolio.

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