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dc.contributorAmador Rodríguez, Andrés F.
dc.creatorHernández Ochoa, Isabella
dc.date2024-06-13T20:02:44Z
dc.date2024-06-13T20:02:44Z
dc.date2024
dc.date.accessioned2026-10-15T17:12:37Z
dc.date.available2026-10-15T17:12:37Z
dc.identifierhttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2488
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/189902
dc.descriptionLas entidades financieras son aquellas que se dedican de manera habitual y profesional a la captación de recursos del público con el fin de realizar operaciones activas de crédito, inversión en valores o cualquier otra actividad financiera, con el objetivo de obtener beneficios [1]. Teniendo en cuenta la naturaleza de las actividades y las condiciones con las que operan las entidades financieras estas se encuentran expuestas a diversos tipos de riesgos bancarios dado que, cada una de sus operaciones contiene de manera implícita o explicita la incertidumbre. Este estudio se centrará en el riesgo crediticio, el cual se re ere a la posibilidad de que un agente económico que ofrece servicios de crédito incurra en pérdidas debido al incumplimiento de pagos por parte de sus clientes en sus obligaciones contractuales o potenciales. Con base en esta premisa, se empleará el modelo de diversas técnicas, como el modelo de Regresión Logística, Random Forest y XGBoost, con el objetivo de comparar la técnica que mejor asegure la viabilidad de otorgar o denegar un préstamo. Se realizará este análisis utilizando una base de datos ja que presenta una particularidad significativa: el desbalance entre las clases, por lo que será importante utilizar técnicas como Random Undersampling, Random Oversampling, SMOTE y Tome-Links con el n de minimizar el impacto de dicho desbalance.
dc.format71 p.
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisherFacultad de Ingenierías y Arquitectura
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.titleModelado de riesgo crediticio: una aplicación con técnicas de balanceo de datos
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.typeTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.typehttps://purl.org/redcol/resource_type/TP


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