Modelo de seguimiento de riesgo de crédito para el cliente independiente de una entidad financiera de Valle del Cauca

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dc.contributor.advisorOspina Mejía, Jaime Albertospa
dc.contributor.authorGarcía Montealegre, Nathalia
dc.contributor.authorGranja García, Vanessa Nathaly
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.emailngm_9203@hotmail.comspa
dc.creator.emailvnathaly@gmail.comspa
dc.date.accessioned2021-01-19T03:50:31Z
dc.date.available2021-01-19T03:50:31Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionEl propósito de esta investigación es proponer un modelo de seguimiento de riesgo de crédito para la cartera de clientes de perfil independiente de una entidad financiera de Valle del Cauca, que aporte información relacionada con variables relevantes ligadas al análisis y la gestión del riesgo de crédito de este segmento. El desarrollo del modelo de seguimiento permite agruparlos según sus características y clasificarlos por su nivel de riesgo, predecir con más certeza un eventual impago y tomar acciones preventivas frente a este hecho, cumpliendo a su vez con las políticas de riesgo definidas en el Sistema de administración de riesgo de crédito (SARC), regulado en Colombia por la Superintendencia Financiera y fundamentado en el marco de referencia de los Acuerdos de Basilea. La metodología usada es la de técnicas de minería de datos como el clustering; la evaluación se lleva a cabo mediante árboles de decisión; al final se presentan las recomendaciones.spa
dc.description.abstractThe purpose of this research is to propose a credit risk monitoring model for the independent profile client portfolio of a financial entity in Colombia´s department of Valle del Cauca, which provides information related to relevant variables associated to the analysis and management of the credit risk of this segment. The development of the monitoring model allows the grouping of the clients according to their characteristics and classifying them by their level of risk, predicting a possible default with more certainty and taking preventive actions against this fact, allowing in turn to comply with the risk policies defined in the Credit Risk Management System (Sistema de administración de riesgo de crédito, SARC), regulated in Colombia by the Superintendencia Financiera and based on the reference framework of the Basel Accords. The methodology used is that of data mining techniques such as clustering; the evaluation is carried out using decision trees; at the end the recommendations are presented.spa
dc.formatapplication/pdfeng
dc.identifier.ddc332.7 G216
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/24810
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Economía y Finanzasspa
dc.publisher.placeCalispa
dc.publisher.programMaestría en Administración Financieraspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectRiesgo de créditospa
dc.subjectModelos de seguimientospa
dc.subjectTrabajador independientespa
dc.subjectÁrboles de decisiónspa
dc.subjectClústerspa
dc.subject.keywordCredit riskspa
dc.subject.keywordMonitoring modelsspa
dc.subject.keywordIndependent workerspa
dc.subject.keywordDecision treesspa
dc.subject.keywordClusterspa
dc.subject.lembRIESGO (FINANZAS)spa
dc.subject.lembRIESGO (ECONOMÍA)spa
dc.subject.lembTOMA DE DECISIONESspa
dc.subject.lembDEUDAspa
dc.subject.lembLIQUIDEZ (ECONOMÍA)spa
dc.subject.lembINSTITUCIONES FINANCIERASspa
dc.subject.lembGESTIÓN FINANCIERAspa
dc.titleModelo de seguimiento de riesgo de crédito para el cliente independiente de una entidad financiera de Valle del Caucaspa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa

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