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Título :	Modelación Estadística del cumplimiento de pago para el Crédito productivo con acompañamiento Técnico colocado por una Cooperativa de Ahorros
Autor :	Cevallos Valdiviezo, Holger Geovanny., Director Villa Guerrero, Pablo Ernesto
Palabras clave :	Morosidad Créditos Poisson Binomial negativo Modelos inflados de ceros
Fecha de publicación :	2024
Editorial :	ESPOL.FCNM
Citación :	Villa Guerrero, P. E. (2024). Modelación Estadística del cumplimiento de pago para el Crédito productivo con acompañamiento Técnico colocado por una Cooperativa de Ahorros. [Proyecto de Titulación]. ESPOL.FCNM .
Descripción :	El presente estudio tuvo como objetivo principal predecir el cumplimiento de pago de la cartera de créditos productivos vinculados a la Fundación CECCA y administrados por la Cooperativa de Ahorro y Crédito Jardín Azuayo, abordando una cartera considerable en riesgo. La investigación se basó en el análisis de 6262 transacciones provenientes de 18 oficinas distribuidas en cinco provincias de Ecuador, utilizando la metodología CRISP-DM. Se propuso un modelo predictivo basado en los días de morosidad en créditos liquidados, aplicando modelos de regresión como Poisson, binomial negativo y sus variantes infladas de ceros. El modelo de regresión binomial negativa inflada de ceros (ZINB) destaca al utilizar solo 13 variables significativas, evidenciando su eficacia con un AIC de 17552.843, un ECM de 4675.083, un RSME de 68.375, y un MAE de 40.476. Estas métricas indican que el ZINB logra una predicción precisa del cumplimiento de pago con un conjunto más eficiente y simplificado de predictores en comparación con otros modelos.
metadata.dc.description.abstractenglish:	The main objective of this study was to predict the payment compliance of the portfolio of productive loans linked to the CECCA Foundation and managed by the Jardín Azuayo Savings and Credit Cooperative, addressing a considerable portfolio at risk. The research was based on the analysis of 6262 transactions from 18 offices distributed across five provinces in Ecuador, using the CRISP-DM methodology. A predictive model based on the days of delinquency in settled loans was proposed, applying regression models such as Poisson, negative binomial, and their zero-inflated variants. The Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB) regression model stands out by using only 13 significant variables, demonstrating its effectiveness with an AIC of 17552.843, an MCE of 4675.083, an RSME of 68.375, and an MAE of 40.476. These metrics indicate that the ZINB achieves precise payment compliance prediction with a more efficient and simplified set of predictors compared to other models.
URI :	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/61331
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	POSTG032
Aparece en las colecciones:	Tesis de Maestría en Estadística Aplicada

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