Abstract:
El presente trabajo de titulación tiene como objetivo principal proponer un modelo de score de crédito para evaluar el riesgo de impago en clientes sin referencias crediticias de una empresa distribuidora y comercializadora de productos de uso agrícola, salud humana y salud animal mediante el análisis cualitativo y cuantitativo. Esto permite incrementar la cantidad de clientes que cumplan con sus obligaciones de pago dentro del plazo establecido. Existen varios métodos como los econométricos, estadísticos y actualmente los de inteligencia artificial para desarrollar el modelo que predice el comportamiento de pago. Como resultado al aplicar el modelo, se clasificó correctamente el 77% de solicitantes con un error estimado de 23%. Además, si se hubiera empleado esta metodología en el periodo de un año se hubiera reducido en promedio la cartera vencida en $7,183,769 y se hubiera clasificado correctamente a 1309 clientes en promedio al negar el crédito. Con todo esto, se logró crear una base de datos para organizar la información proveniente de las solicitudes de crédito y establecer perfiles de los clientes.
