Modelo Scoring para el otorgamiento de crédito de las Pymes

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dc.contributor.advisorSaravia Matus, Jimmy Augustospa
dc.contributor.authorValencia Echeverri, 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 Administración Financieraspa
dc.creator.emailandre.valencia@gmail.comspa
dc.date.accessioned2018-05-29T04:18:49Z
dc.date.available2018-05-29T04:18:49Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionLos modelos Scoring desde los años 90 se encuentran ampliamente utilizados como métodos de predicción de la probabilidad de pago de personas y empresas, cuando acceden al sistema financiero -- Existen varios métodos para el desarrollo de estos modelos, siendo los más utilizados a través del tiempo los econométricos, matemáticos y en la actualidad la inteligencia artificial; lo que ha permitido automatizar en muchas entidades financieras a nivel mundial los estudios de crédito, basándose en las variables más relevantes que determinan un buen comportamiento -- Este proyecto se presenta como una forma de entender, a través de la construcción de un modelo Scoring, cuáles son las posibles causas más comunes de que una pyme pague oportunamente o no, la obligación adquirida -- Esto permite predecir el comportamiento de pago y a su vez cumplir con las políticas de riesgo definidas en el sistema de administración de riesgo (SARC), el cual se encuentra regulado en Colombia por la Superintendencia Financiera y fundamentado en el marco de referencia de los acuerdos mundiales de Basilea -- Todo esto conlleva a un equilibrio entre la búsqueda de maximización de utilidad de una entidad financiera, que en su mayoría es a través de la colocación de recursos, y el nivel de riesgo que se desea asumispa
dc.description.abstractScoring models since the 1990s are widely used as methods of predicting the probability of payment of individuals and companies when they access the financial system -- There are several methods for the development of these models, being the most used over time econometric, mathematical and nowadays artificial intelligence; which has made it possible to automate in many financial institutions worldwide credit studies based on the most relevant variables that determine good behavior -- This project is presented as a way of understanding through the construction of a scoring model, which are the most common possible causes for an SME to pay the obligation or not -- This allows to predict the behavior of payment and in turn to comply with the risk policies defined in the risk management system (SARC); which is regulated in Colombia by the Financial Superintendence and based on the frame of reference of Basel Accords. All of this leads to a balance between the pursuit of utility maximization of a financial institution, which is mostly through the placement of resources, and the level of risk that one wishes to assumespa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/12295
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Economía y Finanzasspa
dc.publisher.programMaestría en Administración Financieraspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectModelo Logitspa
dc.subjectSistema de Administración del Riesgo Crediticio (SARC)spa
dc.subjectRiesgo crediticiospa
dc.subject.keywordFinancial systemspa
dc.subject.keywordRisk (finance)spa
dc.subject.keywordBank Loansspa
dc.subject.lembPEQUEÑA Y MEDIANA EMPRESA - COLOMBIAspa
dc.subject.lembSISTEMA FINANCIERO - COLOMBIAspa
dc.subject.lembRIESGO (FINANZAS)spa
dc.subject.lembPRÉSTAMOS BANCARIOSspa
dc.titleModelo Scoring para el otorgamiento de crédito de las Pymesspa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa

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