El presente trabajo de investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo de rating que permita mejorar la gestión del riesgo de crédito de las operaciones crediticias de los deudores de medianas empresas (según el tipo de crédito definido por la Superintendencia de Banca, Seguros y AFP), y complementar la evaluación cuantitativa y cualitativa que realiza el funcionario de créditos. Además, el modelo de rating permite determinar la probabilidad de incumplimiento de pago durante el año posterior al momento de evaluar a los deudores de medianas empresa en base a la información de sus características, comportamiento de pago y estados financieros, otorgándole una visión prospectiva, y finalmente segmentarlos según su nivel de riesgo.
Al respecto, se elaboró un modelo de rating para deudores de medianas empresas, que se basa en un modelo de regresión logística con 8 variables, que permite discriminar a los deudores que cumplen sus pagos respecto a los que incumplen sus pagos. Dicho modelo cuenta con niveles adecuados de predicción y discriminación tanto en la muestra de construcción como en la de validación. Asimismo, en función de los resultados del modelo, se clasificó a los deudores de medianas empresas en grupos según su nivel de riesgo, y en base a esta segmentación se pueden tomar mejores decisiones en la gestión de riesgo de crédito. / The objective of this research paper is to develop a rating model that allows to improve the management of the credit risk of the credit operations of the debtors of medium-sized companies (according to the type of credit defined by the Superintendency of Banking, Insurance and AFP), and complement the quantitative and qualitative evaluation carried out by the loan officer. In addition, the rating model makes it possible to determine the probability of payment default during the year after the time of evaluating the debtors of medium-sized companies based on information on their characteristics, payment behavior and financial statements, giving it a prospective vision, and finally segment them according to their risk level.
In this regard, a rating model was developed for debtors of medium-sized companies, which is based on a logistic regression model with 8 variables, which allows us to discriminate between debtors who make their payments with respect to those who default on their payments. This model has adequate levels of prediction and discrimination in the development sample and in the validation sample. Likewise, based on the results of the model, debtors of medium-sized companies were classified into groups according to their level of risk, and with this segmentation, better decisions can be made in credit risk management. / Trabajo de investigación
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PERUUPC/oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/655124 |
| Date | 12 February 2021 |
| Creators | Alegría Ivanovna, Victoria Lucionovna |
| Contributors | Bocanegra Padilla, Leyder |
| Publisher | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), PE |
| Source Sets | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf, application/epub, application/msword |
| Source | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), Repositorio Académico - UPC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
Page generated in 0.0021 seconds