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Desarrollo de un Score de riesgo financiero con XGBoost para evaluación de crédito Fintech

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dc.contributor.advisorOrtiz Arias, Santiago
dc.contributor.authorCorrea Restrepo, Juan David
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.emailjdcorrear@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2024-08-12T22:42:23Z
dc.date.available2024-08-12T22:42:23Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionEl score de crédito es utilizado por las entidades financieras para evaluar el riesgo de sus clientes basado en la probabilidad de caer en mora, informando decisiones de aprobación de crédito. Este proyecto desarrolla un modelo XGBoost para estimar el score de crédito del perfil típico de clientes de una empresa Fintech, utilizando datos sociodemográficos, de empleabilidad y comportamiento financiero. El entrenamiento y validación del modelo involucraron la creación de diversas bases de datos mediante la eliminación de outliers y la reducción de dimensionalidad con PCA Robusta (ROBPCA). Los hiperparámetros se optimizaron utilizando una simulación Montecarlo de 6,000 muestras, evitando el sobreajuste y mejorando el rendimiento. A pesar de desafíos como la dependencia de la calidad de los datos y posibles sesgos, el modelo predice eficazmente el default, especialmente en scores bajos. El proyecto concluye con recomendaciones para la mejora continua, como la integración de nuevas fuentes de datos y el uso de técnicas avanzadas de machine learning, para aumentar la precisión y robustez del modelo. El modelo propuesto puede adaptarse al mercado Fintech y a la población objetivo, facilitando una correcta segmentación de clientes y manteniendo niveles de riesgo aceptables para la organización.
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Ciencias de Datos y Analíticaspa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad EAFIT
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.eafit.edu.co
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/34305
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentÁrea Computación y Analíticaspa
dc.publisher.facultyEscuela de Ciencias Aplicadas e Ingenieríaspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.publisher.programMaestría en Ciencias de los Datos y Analíticaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAcceso abierto
dc.rights.localspa
dc.subjectScore de crédito
dc.subjectReducción de dimensionalidad
dc.subjectEliminación de outliers
dc.subjectSimulación Montecarlo
dc.subjectEstadístico Kolmogorov-Smirnov
dc.subjectApetito de riesgo
dc.subject.lembCIENCIA DE LA INFORMACIÓN
dc.subject.lembFINANZAS
dc.subject.lembCRÉDITO
dc.subject.lembRIESGO (FINANZAS)
dc.subject.lembRIESGO (ECONOMÍA)
dc.titleDesarrollo de un Score de riesgo financiero con XGBoost para evaluación de crédito Fintech
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.localInformespa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication

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