MODELO LOGÍSTICO BINOMIAL APLICADO A LA CANCELACIÓN ANTICIPADA DE PRÉSTAMOS EN UNA INSTITUCIÓN FINANCIERA

Chiquitó Burrión, Mildred Jenifer (2023) MODELO LOGÍSTICO BINOMIAL APLICADO A LA CANCELACIÓN ANTICIPADA DE PRÉSTAMOS EN UNA INSTITUCIÓN FINANCIERA. Masters thesis, Universidad de San Carlos de Guatemala.

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Abstract

Esta investigación se realizó con el propósito de brindar a una institución financiera una herramienta que le servirá de apoyo para actuar ágilmente en la elaboración de planes de acción que promuevan la fidelización de los clientes, y con ello la reducción de los créditos cancelados anticipadamente. El objetivo principal consistió en elaborar un modelo matemático construido con variables relevantes y con un error estimado, que permitiera generar probabilidades para categorizar los préstamos en propensos o no propensos para ser cancelados anticipadamente. Para ello, se realizó un estudio con enfoque cuantitativo, en donde se siguió una secuencia de pasos lógicos para describir y correlacionar las variables (alcance), mediante un diseño no experimental de corte transversal, en cuyos resultados no se intervino, únicamente se analizó el comportamiento del evento de interés durante el periodo de octubre de 2019. El proceso de investigación inicio al examinar la bibliografía disponible sobre el tema, en donde se encontró que el mismo ha sido poco incursionado a nivel académico, pero que existen muchas fuentes sobre un tema semejante el scoring crediticio. Con esta premisa, se procedió a identificar las variables que proveen explicación al evento analizado a través de pruebas de independencia y con ellas se generó un modelo de regresión logístico binario, del cual se evaluó su capacidad predictiva mediante validación cruzada. El principal resultado de estudio fue conocer que el modelo generado con las variables analizadas en el presente estudio provee una sensibilidad del 65 %, con un área bajo la curva del 61 % para predecir créditos propensos a ser cancelados anticipadamente. El aporte al conocimiento sobre el tema fue comprobar que, cuando se trabajan con grupos desbalanceados, es necesario aplicar un balanceo a los datos, también que la medida de exactitud y precisión obtenida a través de una matriz de confusión puede ser inexacta al valorar los resultados del grupo de menor volumen. Se concluyó a nivel general que el modelo de regresión logística binomial generado cuenta con una capacidad predictiva media, con un error estimado del 35 %, el cual puede ser mejorado al agregar otras variables comportamentales de tipo cuantitativo, identificadas mediante pruebas de Wald. Por lo que se recomienda, que los planes de acción que de él se deriven, vayan acompañados de un análisis costo-beneficio y de pruebas piloto, para evaluar la efectividad de estos.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Modelo logístico binomial ; Cancelación anticipada ; Préstamo ; Institución financiera
Subjects:	600 Tecnología (Ciencias aplicadas) > 620 Ingeniería y operaciones afines > 629 Otras ramas de la ingeniería
Divisions:	Engineering Faculty > Maestría en Estadística Aplicada
Depositing User:	Jessica Maribel Gómez Arévalo
Date Deposited:	22 May 2024 19:36
Last Modified:	22 May 2024 19:36
URI:	http://www.repositorio.usac.edu.gt/id/eprint/20339

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