Determinantes del riesgo de incumplimiento en créditos educativos : un análisis para Colombia

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dc.contributor.advisorPosso Suárez, Christian Manuelspa
dc.contributor.authorGranda Rodríguez, Manuela Andrea
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.degreeMagíster en Economíaspa
dc.creator.emailmagrandar@eafit.edu.cospa
dc.date.accessioned2021-01-26T21:24:00Z
dc.date.available2021-01-26T21:24:00Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionEn este documento se utilizan metodologías no paramétricas de Machine Learning, en particular el algoritmo XGBoost, para predecir el riesgo de incumplimiento en los créditos educativos en Colombia ofrecidos por el ICETEX entre los años 2015 a 2018. La variable de interés es el riesgo de incumplimiento en créditos estudiantiles (default) y se utilizan como determinantes variables asociadas al nivel socioeconómico de los estudiantes, así como la información del colegio y el logro académico de cada estudiante. Los principales resultados muestran que las variables socioeconómicas con muy buenos predictores del default, en particular, variables como la educación de los padres y los puntajes en las pruebas de lectura crítica son fuertes predictores. Los resultados encontrados contribuyen a las decisiones de política económica y social sobre el diseño de métodos para la cobertura de educación superior a través de créditos meritorios con fondos públicos y privados.spa
dc.description.abstractThis document uses non-parametric Machine Learning methodologies, in particular the XGBoost algorithm, to predict the risk of non-compliance with educational credits in Colombia offered by ICETEX between 2015 and 2018. The interest variable is the risk of default in student credits and is used as variable determinants associated with the socioeconomic level of students, as well as school information and academic achievement for each student. The main results show that socioeconomic variables with very good default predictors, in particular variables such as parent education and scores on critical reading tests are strong predictors. The results found contribute to economic and social policy decisions on the design of methods for higher education coverage through meritorious credits with public and private funds.spa
dc.identifier.ddc332.7 G751
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/24951
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Economía y Finanzasspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.publisher.programMaestría en Economíaspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectEducación Superiorspa
dc.subjectXGBoostspa
dc.subjectEducaciónspa
dc.subjectCréditos educativosspa
dc.subjectIcetexspa
dc.subject.keywordHigher educationspa
dc.subject.keywordXGBoostspa
dc.subject.keywordEducationspa
dc.subject.keywordStudent loansspa
dc.subject.lembCUENTAS POR COBRARspa
dc.subject.lembDEUDAspa
dc.subject.lembLIQUIDEZ (ECONOMÍA)spa
dc.subject.lembRIESGO (ECONOMÍA)spa
dc.subject.lembCRÉDITOspa
dc.subject.lembINSTITUCIONES FINANCIERASspa
dc.titleDeterminantes del riesgo de incumplimiento en créditos educativos : un análisis para Colombiaspa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa

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