dc.contributor.advisor | Álzate Marín, José Joaquín | |
dc.contributor.author | Durán Arciniegas, Lenis | |
dc.contributor.author | Holguín Ovalle, Nimer Ibrahim | |
dc.coverage.spatial | Bucaramanga (Santander, Colombia) | spa |
dc.coverage.temporal | 2005 | spa |
dc.date.accessioned | 2021-09-02T15:28:16Z | |
dc.date.available | 2021-09-02T15:28:16Z | |
dc.date.issued | 2005 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12749/14125 | |
dc.description.abstract | El riesgo se da en cualquier situación en donde no sabemos con exactitud lo que ocurrirá en el futuro, riesgo es sinónimo de incertidumbre. Las instituciones financieras toman decisiones en base de predecir el futuro y no en base de lo que se había previsto.
Por ejemplo, para una entidad financiera es de gran utilidad disponer de un modelo, alejado de la mera intuición, que le ayude a decidir sobre otorgar o no un crédito. La entidad debe evaluar la probabilidad de que el cliente devuelva el dinero, lo cual será un hecho positivo para la entidad, o bien que el cliente llegue a ser moroso, y esto será un hecho negativo para la entidad.
Ante esta situación, de elección binaria, es necesario hacer uso de modelos dicotómicos que permitan evaluar la probabilidad asociada a cada alternativa de decisión. Es de gran ayuda utilizar un modelo que, de acuerdo a lo ocurrido con otros préstamos, con diferentes estratos económicos, diferentes salarios, diferentes niveles de escolaridad, entre otros, permita calcular la probabilidad de que el cliente cancele el préstamo, y con base en los resultados tomar una decisión después de una reflexión mas profunda, de manera que se calcule la provisión necesaria para cubrir eventualidades de morosidad. | spa |
dc.description.tableofcontents | INTRODUCCIÓN 6
1. ANÁLISIS SOCIOECONÓMICO A INVERSIONES D´NIM 8
1.1 INVERSIONES D´NIM (DESDE EL PUNTO DE VISTA DEL DEUDOR) 11
2. RIESGO 13
3. CRÉDITO 15
3.1 CLASES DE CRÉDITO 15
3.2 VENTAJAS E INCONVENIENTES DEL CRÉDITO CON
INVERSIONES D´NIM 17
4. RIESGO DE CRÉDITO 18
4.1 ADMINISTRACIÓN DEL RIESGO DE CRÉDITO 18
4.2 MEDICIÓN DEL RIESGO DE CRÉDITO 19
5. METODOLOGÍAS PARA LA MEDICIÓN DE RIESGOS DE CRÉDITO 20
6. MODELO LOGIT 22
7. MODELO ECONOMÉTRICO 28
7.1 DESCRIPCIÓN DE VARIABLES 28
7.2 DESARROLLO DEL MODELO 29
8. VALIDACIÓN DEL MODELO 39
9. INTERPRETACIÓN DEL MODELO 41
10. CLASIFICACIÓN DEL CLIENTE 44
CONCLUSIONES 46
BIBLIOGRAFÍA 48
ANEXO 49 | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | * |
dc.title | Análisis de riesgo crediticio en el otorgamiento de préstamos | spa |
dc.title.translated | Credit risk analysis in the granting of loans | spa |
dc.degree.name | Ingeniero financiero | spa |
dc.publisher.grantor | Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB | spa |
dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad Economía y Negocios | spa |
dc.publisher.program | Pregrado Ingeniería Financiera | spa |
dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.type.local | Trabajo de Grado | spa |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
dc.subject.keywords | Financial engineering | spa |
dc.subject.keywords | Financial analysis | spa |
dc.subject.keywords | Financial managenment | spa |
dc.subject.keywords | Investigation | spa |
dc.subject.keywords | Risks | spa |
dc.subject.keywords | Financial sector | spa |
dc.subject.keywords | Decision making | spa |
dc.subject.keywords | Cost effectiveness | spa |
dc.subject.keywords | Utilities | spa |
dc.subject.keywords | Credit policy | spa |
dc.subject.keywords | Bank loans | spa |
dc.identifier.instname | instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB | spa |
dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional UNAB | spa |
dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
dc.relation.references | DE LARA HARO, Alfonso. Medición y Control de Riesgos Financieros. 3º Edición. Limusa Noriega Editores. | spa |
dc.relation.references | GRINBLATT, Mark. Mercados Financieros y Estrategia Empresarial. Mc Graw Hill Editores. | spa |
dc.relation.references | GUJARATI, Damodar N. Econometría Básica. 3º Edición. Mc Graw Hill Editores. | spa |
dc.relation.references | MADURA, Jeff. Mercados e Instituciones Financieras. Thomson Learning Editores. | spa |
dc.relation.references | PÉREZ VALENCIA, Gonzalo. Pedagogía de una crisis y derroteros en el siglo XXI. Ediciones Coopetrol. | spa |
dc.relation.references | PHILIPPE, Jorion. El nuevo paradigma para el control de riesgos en derivados. Valor en riesgo. Limusa Noriega Editores. | spa |
dc.relation.references | RODRÍGUEZ TABORDA, Eduardo. Administración del riesgo. Alfaomega Editores. | spa |
dc.relation.references | www.administracion.es/portadas/perfiles/empresa/financiacion/fuentes_de_financiacion. | spa |
dc.relation.references | www.answermath.com/redes_neuronales_o_neurales.htm. | spa |
dc.contributor.cvlac | Álzate Marín, José Joaquín [0000653730] | spa |
dc.contributor.googlescholar | Álzate Marín, José Joaquín [QVfzfPoAAAAJ] | spa |
dc.contributor.orcid | Álzate Marín, José Joaquín [0000-0002-7249-7613] | spa |
dc.subject.lemb | Análisis financiero | spa |
dc.subject.lemb | Ingeniería financiera | spa |
dc.subject.lemb | Gestión financiera | spa |
dc.subject.lemb | Investigación | spa |
dc.subject.lemb | Política crediticia | spa |
dc.subject.lemb | Prestamos bancarios | spa |
dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.unab.edu.co | spa |
dc.description.abstractenglish | The risk is given in any situation where we do not know with accuracy what will happen in the future, risk is synonymous of uncertainty. The financial institutions take decisions in base to predict the future and not in base of what had been foreseen.
For example, for a financial entity is very useful to have a model away of just intuition which have for to take a decision whether they give or not a credit. The financial entity must evaluate the probability the costumer gives back the money which will be a positive fact for the entity, now then that the customer becomes debtor, and this will be a negative fact for the entity.
Before this situation, of binary choice, it is necessary to make used dichotomy models that allow evaluating the associated probability to every alternative. It’s a great help to use a model that, concerning about that happened with other loans. With different economic levels, different salaries, and different academics levels, among others, it permits to calculate the probability that the costumer pays for the loan and based on these results they can take a decision after a deeper meditation. | spa |
dc.subject.proposal | Riesgos | spa |
dc.subject.proposal | Sector financiero | spa |
dc.subject.proposal | Toma de decisiones | spa |
dc.subject.proposal | Rentabilidad | spa |
dc.subject.proposal | Utilidades | spa |
dc.type.redcol | http://purl.org/redcol/resource_type/TP | |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | * |
dc.coverage.campus | UNAB Campus Bucaramanga | spa |
dc.description.learningmodality | Modalidad Presencial | spa |