Implementación de un modelo de riesgo de crédito para el otorgamiento y la renovación ágil de microcréditos para mipymes aplicando técnicas de machine learning

dc.contributor.advisorGirón Cruz, Luis Eduardo
dc.contributor.authorDíaz Arboleda, Julian Ernesto
dc.contributor.authorGonzalez Rivera, Jorge
dc.contributor.authorRodríguez Vivas, Miguel Eduardo
dc.date.accessioned2024-06-08T17:22:44Z
dc.date.available2024-06-08T17:22:44Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEl riesgo de crédito para las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPymes) en Colombia representa un desafío significativo para las entidades financieras y las propias empresas, ya que un mal manejo de la concesión de créditos puede generar incumplimientos y pérdidas económicas considerables. En su mayoría, las instituciones financiadoras recurren a modelos de evaluación de riesgo basados en métodos tradicionales basados en la consulta en centrales de riesgo, en donde en gran proporción las MiPymes pueden no estar registradas o peor aún, estar mal calificadas por incumplimientos pasados o falta de historial crediticio, generándose así una autoexclusión de las MiPymes en el sistema financiero. La Fundación Santo Domingo (FSD) y su Dirección de Financiamiento y Desarrollo Empresarial, ofrecen servicios financieros y no financieros para apoyar el desarrollo empresarial y la creación de empleo en Colombia. Su objetivo principal es fomentar la inclusión financiera y el acceso al crédito para MiPymes en el país. Como alternativa a los modelos tradicionales de valoración del riesgo de crédito hoy en día son cada vez más utilizados aquellos que incorporan el procesamiento de los datos con técnicas de Machine Learning (ML), bajo este contexto, en el presente proyecto se presenta la implementación de un modelo de riesgo de crédito basado en técnicas de ML para la FSD, que le permita la concesión y renovación de microcréditos a MiPymes del departamento de Atlántico y Bolivar. Para lograr este objetivo, el proyecto incorpora la revisión del estado del arte relacionado con el problema, la caracterización y análisis de los datos históricos de préstamos, la limpieza y preparación de los datos, la selección de características relevantes, la reducción de la dimensionalidad y la implementación del algoritmo de ML para crear el modelo predictivo. Se espera que la implementación de este modelo permita a la FDS tomar decisiones de préstamo más precisas y efectivas, lo que a su vez puede aumentar la tasa de aprobación de préstamos y reducirá la tasa de incumplimiento de pagos.
dc.format.extent58 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2053
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectScoring de crédito
dc.subjectMicrocrédito
dc.subjectModelo de riesgo
dc.subjectRiesgo de crédito
dc.subjectMachine Learning
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.titleImplementación de un modelo de riesgo de crédito para el otorgamiento y la renovación ágil de microcréditos para mipymes aplicando técnicas de machine learningspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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