Ejecución de un modelo de implementación de un Scoring estadístico para las microfinanzas
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Date
2015
Authors
Zúñiga Vargas, Víctor Julio
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Publisher
Universidad Nacional de Trujillo
Abstract
En el presente trabajo se expone una propuesta de Desarrollo de un Modelo de Implementación de un Scoring Estadístico para las Microfinanzas, nuestra propuesta busca desarrollar un modelo de implementación en cual permita brindar una herramienta para que controle el riesgo de crédito y agilice de manera más eficaz el proceso de evaluación a una solicitud de crédito por medio del analista con el fin de mitigar pérdidas económicas. El proceso de evaluación crédito está definido bajo las normas y políticas de la empresa Cooperativa de Crédito y Ahorros “San José” - Cartavio Ltda. El modelo propuesto se basa en Regresión Lineal Múltiple, el cual es elegido luego de un análisis comparativo entre varios modelos computacionales para este fin. Posteriormente se realiza el análisis correspondiente al “Modelo de Regresión Lineal Múltiple” con el cual se obtendrá los valores necesarios para el desarrollo del modelo propuesto y por consiguiente su implementación._x000D_
La información de clientes fue obtenida de la bases de datos de la empresa durante el periodo de enero del 2013 a Junio del 2014, la cual se utilizó como base para desarrollar y calibrar el modelo. Se obtuvo un buen ajuste de este, reflejado en los resultados del nivel de predictibilidad, disminución del periodo de morosidad y reducción en el tiempo de evaluación de las solicitudes de crédito._x000D_
El modelo de Regresión Múltiple ha sido desarrollado bajo el lenguaje de programación Matlab. La implementación del sistema se encuentra definida por el patrón arquitectónico Modelo-Vista-Controlador y soportado bajo el lenguaje de programación PHP 5.0 y dirigida por la metodología RUP para el desarrollo del modelo con denotación UML._x000D_
La metodología empleada en este proyecto es aplicada por que la investigación se fundamenta en la recopilación y análisis de información, para proponer soluciones a los diferentes problemas encontrados. La técnica que se ha elegido para la contrastación de la hipótesis es el diseño de contrastación de investigación pre-experimental
Description
This work describes a proposed Execution of a Model to Implement a Statistical Scoring for Microfinance, our proposal seeks to develop a model of implementation which allows provide a tool to control credit risk, increase speed and make more effective the evaluation process of a request credit which is conducted by the analyst with a view to mitigate economic losses. The credit evaluation process is defined under the rules and policies of the company "Credit Cooperative and Savings" San Jose" - Cartavio Ltd. The model proposed is based on "Multiple Linear Regression", which is chosen after a comparative analysis of various computer models for this purpose. Subsequently, is being made an analysis corresponding to the "Multiple Linear Regression Model" with which to obtain the values necessary for the development of the proposed model and therefore its implementation._x000D_
Customer information was obtained from the databases of the company during the period January 2013 to June 2014, which was used as a basis to develop and calibrate the model. We obtained a good fit for this, reflected in the results of the level of predictability, decrease the period of debt, and reduced time for the evaluation of credit requests._x000D_
The Multiple Regression Model was developed under the programming language Matlab 2008. The implementation of the system is defined by the architectural pattern Model-View-Controller and supported under the programming language PHP 5.0 and directed by the RUP methodology for developed of model with UML denotation._x000D_
The methodology used at this project is applied, because the research that is based on the collection and analysis, to propose solutions to various problems encountered. The technique has been chosen for the testing of the hypothesis is the contrasting design of pre-experimental research
Keywords
Scoring estadístico, Microfinanzas