Browsing by Subject "Agricultural credit"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Análisis predictivo del impacto del cambio climático y el conflicto armado en el comportamiento de la cartera de créditos agropecuarios para la Regional Occidente
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Castillo Perea, Flavio Alejandro; Valencia Cárdenas, Johan Sebastián; García Arboleda, Isabel Cristina
    El presente proyecto desarrolló un modelo de análisis predictivo para evaluar el impacto del cambio climático y el conflicto armado en el comportamiento de la cartera agropecuaria de la banca pública colombiana, con énfasis en la región occidental del país (Valle del Cauca, Cauca y Nariño). Esta zona se caracteriza por una alta dependencia de las actividades agropecuarias, las cuales se han visto severamente afectadas tanto por fenómenos climáticos extremos como sequías, lluvias intensas y alteraciones en los ciclos productivos como por la persistencia del conflicto armado y las economías ilegales, que generan desplazamiento forzado, inseguridad y limitaciones en el acceso a mercados. A partir del análisis de 55.454 obligaciones de crédito, se integraron variables crediticias internas con factores externos climáticos (ola invernal, sequía, factores naturales) y de conflicto armado (hechos victimizantes, desplazamiento forzado), aplicando la metodología CRISP-DM. Se estimaron ocho modelos predictivos (Regresión Logística Binomial, Árbol de Decisión y XGBoost, con y sin ponderación de clases, más un Logit Ordinal para severidad de mora). El XGBoost ponderado se posicionó como el modelo de mayor capacidad discriminatoria (AUC ROC = 0.7921, Kappa = 0.3253), superando en aproximadamente 14 puntos porcentuales al mejor modelo lineal. Los principales hallazgos evidenciaron que la Ola Invernal eleva el riesgo de mora un 61% respecto a factores económicos, el desplazamiento forzado lo incrementa un 42%, y las obligaciones en Valle del Cauca presentan una probabilidad de mora un 34% superior a las del Cauca. El modelo se traduce en una arquitectura de alertas tempranas y segmentación territorial del riesgo, materializada en un dashboard interactivo en Power BI y un reporte analítico, como herramientas de apoyo a la gestión proactiva de la cartera agropecuaria en la Regional Occidente.