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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14589| Tipo de material: | masterThesis |
| Título : | Optimizing Credit Risk Assessment through Data-Driven Scorecards |
| Autor : | López Suárez, Martín Emilio |
| Director de Tesis : | Pineda, Israel, dir. |
| Descriptores : | Ciencia de la computación - Aplicaciones - Tesis y disertaciones académicas |
| Fecha de publicación : | 2-dic-2024 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Magíster en Ciencia de Datos), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Posgrados; Quito, Ecuador, 2024 |
| Páginas : | 22 h. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | La puntuación de riesgo crediticio es fundamental para las instituciones financieras, ya que permite una gestión efectiva del riesgo y decisiones de préstamo informadas al evaluar la probabilidad de incumplimiento de préstamos, que plantea desafíos financieros y regulatorios significativos. Este estudio propone un marco basado en datos para la construcción de modelos de puntuación de riesgo crediticio adaptados a solicitantes comerciales, combinando técnicas estadísticas como la regresión logística con juicio experto para mejorar la precisión predictiva, la interpretabilidad y la aplicabilidad práctica... |
| Descripción : | Credit risk scoring is pivotal for financial institutions, enabling effective risk management and informed lending decisions by assessing the likelihood of loan defaults, which pose significant financial and regulatory challenges. This study proposes a data-driven framework for constructing credit risk scorecards tailored to commercial applicants, combining statistical techniques like logistic regression with expert judgment to enhance predictive accuracy, interpretability, and practical applicability... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14589 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Maestría en Ciencia de Datos |
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