Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/286260 
Year of Publication: 
2022
Citation: 
[Journal:] Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa [ISSN:] 1886-516X [Volume:] 33 [Year:] 2022 [Pages:] 29-48
Publisher: 
Universidad Pablo de Olavide, Sevilla
Abstract: 
Los modelos de tipo Credit Score permiten a los analistas de crédito la cuantificación de los riesgos que implican las operaciones de crédito, la segmentación de afiliados y la recomendación de decisiones de otorgamiento o rechazo de un crédito para personas naturales. Estos modelos buscan entregar la información necesaria para inferir sobre las probabilidades de impago de un afiliado, mediante la aplicación de técnicas paramétricas o no paramétricas. En este trabajo se busca identificar cuáles de los siguientes modelos pueden ser más apropiados para medir el riesgo de crédito de personas naturales en una caja de compensación familiar ubicada en Colombia: Logit, Probit, Redes Neuronales o Linear Support-Vector Machine. Los resultados obtenidos muestran que, si bien los Linear Support Vector Machine pueden tener mejor desempeño, los modelos Probit-Stepwise son igualmente útiles y tienen como ventaja la posibilidad de interpretar los parámetros calibrados.
Subjects: 
stock price
internal determinants
fixed and random effects
Dubai and AbuDhabi stock markets
banking sector
JEL: 
G21
C35
C45
Persistent Identifier of the first edition: 
Creative Commons License: 
cc-by-sa Logo
Document Type: 
Article

Files in This Item:
File
Size
818.71 kB





Items in EconStor are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.