2014-12-122011http://hdl.handle.net/10784/4591En este trabajo se plantea una metodología híbrida para el modelado de riesgo de crédito que involucra cuatro etapas: análisis exploratorio de la base de datos, extracción de características de las variables cuantitativas, clasificación de los individuos en dos grupos según sus características y planteamiento de modelo que clasifica a nuevos individuos en dos conjuntos: aptos y no aptos para crédito. Adicionalmente, en el análisis se incluyen variables referentes al mercado que afectan directamente al individuo según su sector de ingresos o el objetivo de la solicitud de crédito, teniendo en cuenta que los fenómenos económicos del entorno afectan de una u otra manera al individuo y por ende al cumplimiento o no del pago del crédito. A continuación se pretende plantear una metodología híbrida para el modelado de riesgo de crédito que involucra cuatro etapas: análisis de la base de datos, extracción de características de las variables cuantitativas, clasificación de los individuos en dos grupos según sus características y planteamiento de modelo que clasifica a nuevos individuos en dos conjuntos: aptos y no aptos para crédito. Adicionalmente se incluirán variables referentes al mercado que afectan directamente al individuo según su sector de ingresos o el objetivo de la solicitud de crédito, teniendo en cuenta que los fenómenos económicos del entorno afectan de una u otra manera al individuo y por ende al cumplimiento o no del pago del crédito.spacredit scoringvariables económicasanálisis de clasificaciónanálisis exploratorio de datosanálisis discriminanteanálisis de componentes principalesriesgo de créditoworkingPaperinfo:eu-repo/semantics/openAccessAcceso abierto2014-12-12Cogollo F. M.Hurtado, Laura