Modelo analítico para la predicción de default en el servicio de crédito en una caja de compensación familiar en Antioquia

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dc.contributor.advisorArango Londoño, David
dc.contributor.authorCruz Valencia, Hermilso
dc.contributor.authorMorales Firaya, Michael Steven
dc.contributor.authorTunjuelo Martínez, Hernán Alberto
dc.date.accessioned2024-06-08T15:09:56Z
dc.date.available2024-06-08T15:09:56Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractEl presente trabajo aplica para la caja de compensación familiar COMFENALCO ANTIOQUIA. Actualmente la empresa se encuentra en un proceso de transformación y ha firmado un contrato con una empresa para actualizar el software administrativo de crédito. Dentro del alcance de este proyecto no se encuentra contratado el motor de decisión. Actualmente se utiliza un modelo Scoring de crédito de elaboración propia en Excel. Este fue construido con macros avanzados y en su interior contiene un algoritmo de modelo Logit y las reglas de negocio del reglamento de crédito. Con ello se calcula la probabilidad de incumplimiento y el cumplimiento de los indicadores de riesgo para tomar la decisión de aprobar, aplazar o negar la solicitud de crédito. Con el objetivo de actualizar el modelo Logit e integrarlo en el nuevo software y con base a una data histórica de créditos, se propuso un modelo base de regresión logística que permita predecir el riesgo de default en función de las covariables que se consideren importantes de acuerdo a un proceso adecuado. Además, se compara el rendimiento estadístico con modelos más avanzados como XGBoost, Árbol de decisión, Bosque Aleatorio.
dc.format.extent60 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2031
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cb
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectBig data
dc.subjectMachine learning
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectProgramación
dc.subjectModelos estadísticos
dc.subjectAnálisis
dc.subjectRiesgo de crédito
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.levelMaestría
dc.titleModelo analítico para la predicción de default en el servicio de crédito en una caja de compensación familiar en Antioquiaspa
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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Maestría en Ciencia de Datos