Repository logo
Communities & Collections
All of DSpace
  • English
  • العربية
  • বাংলা
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Ελληνικά
  • Español
  • Suomi
  • Français
  • Gàidhlig
  • हिंदी
  • Magyar
  • Italiano
  • Қазақ
  • Latviešu
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Српски
  • Svenska
  • Türkçe
  • Yкраї́нська
  • Tiếng Việt
Log In
New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Casaverde Carranza, Luis Felipe"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Item
    Variables determinantes de la probabilidad de incumplimiento de un microcrédito en una entidad microfinanciera del Perú, una aproximación bajo el modelo de regresión logística binaria
    (Universidad del Pacífico, 2011) Calixto Salazar, María Milagros; Casaverde Carranza, Luis Felipe; Anderson, Carlos
    El objetivo de esta investigación es realizar una estimación de la probabilidad de incumplimiento de un microcrédito mediante la aproximación de una función logística binaria, así como estudiar la relación entre los factores determinantes de naturaleza cuantitativa y cualitativa de la probabilidad de incumplimiento de un microcrédito. Los resultados muestran que son las variables cualitativas como estado civil, la edad del prestatario al momento de solicitar el crédito y el tipo de vivienda en donde reside el solicitante del crédito (propia, de familiares o alquilada), además de variables relacionadas intrínsecamente con la operación crediticia como el plazo, el número de créditos con la entidad financiera y el saldo deudor en el sistema financiero, las que generan un modelo correctamente ajustado bajo el modelo de regresión logística binaria y tiene capacidad predictiva aceptable medida por la curva ROC (Receiver Operating Characteristics) y está línea con Basilea II, que refiere que los modelos internos que las instituciones financieras adopten sean capaces de medir el riesgo de crédito y deben conducir todos sus esfuerzos en capturar el riesgo presente en su base de datos y sistemas de información.

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback