Comparacion de dos modelos para predecir la probabilidad deincumplimiento (Modelo Logit-Modelo GAM)
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Universidad Santo Tomás
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Una de las necesidades mas importantes de las instituciones crediticias es tener criterios confiables para determinar a quienes deben otorgar el credito. En este sentido, se debe implementar metodologıas como lo son los modelos de otorgamiento de creditos como una solucion a estas necesidades. En este proyecto se compara dos metodologıas que pueden utilizarse en el Riesgo de Credito, los datos proporcionados a este proyecto son de una entidad financiera Colombiana, como primera parte se describe los estudios anteriores que tuvieron respuesta al problema, las metodologıas utilizadas para desarrollar un modelo de originacıon, como primer paso para esta construccion es la agrupacion de caracteristicas en categorıas y se calcula su capacidad predictiva utilizando medidas de prediccion, como el peso de la evidencia y el valor de la informacion, las variables que presentan poca capacidad de prediccion son eliminadas del modelo. Una vez obtenidos los modelos cuyas variables presentan un buen nivel predictivo se sigue con la etapa de selccion de modelo utilizando tecnicas como el criterio AUC y la matriz de confusion y finalmente se hacen algunas las recomendaciones con el fin de implemntar el mejor modelo en esta entidad.
Abstract
One of the most important needs of lending institutions is to have reliable criteria to determine who should grant the credit. In this sense, methodologies such as credit granting models should be implemented as a solution to these needs. In this project, two methodologies that can be used in Credit Risk are purchased, the data provided to this project are from a Colombian financial institution, as part one describes the previous studies that responded to the problem, the methodologies used to develop a model of origin, as a first step for this construction is the grouping of characteristics into categories and its predictive capacity is calculated using prediction measures, such as the weight of the evidence and the information value, the variables that have little predictive capacity are eliminated of the model. Once the models whose variables have a good predictive level are obtained, the model selection stage is followed using techniques such as the AUC criterion and the confusion matrix and finally some recommendations are made in order to implement the best model in this entity.
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spa
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Citación
Gualteros Barbosa, M. A. (2020). Comparacion de dos modelos para predecir la probabilidad de incumplimiento (Modelo Logit-Modelo GAM).
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