Desarrollo de un modelo predictivo para detección de riesgo crediticio utilizando redes neuronales para una entidad financiera

Gaona Martínez, Romel Alejandro

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Riofrío Calderón, Guido Eduardo	es_ES
dc.contributor.author	Gaona Martínez, Romel Alejandro	es_ES
dc.date.accessioned	2016-04-05T12:39:25Z	-
dc.date.available	2016-04-05	-
dc.date.issued	2016	es_ES
dc.identifier.citation	Gaona Martínez, R. A. Riofrío Calderón, G. E. (2016) Desarrollo de un modelo predictivo para detección de riesgo crediticio utilizando redes neuronales para una entidad financiera [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/14540	es_ES
dc.identifier.other	Cobarc: 1173331	es_ES
dc.identifier.uri	https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=89863.TITN.	es_ES
dc.description	Resumen:Con el presente trabajo se desea ayudar a minimizar los riesgos crediticios mediante la verificación del acceso de los clientes a los créditos que otorga la entidad financiera que es objeto de estudio; el objetivo es aprovechar la fortaleza de las herramientas de la computación e inteligencia artificial que nos pueden ayudar en ésta área, debido a que sus diversas técnicas han sido aplicadas en finanzas con exitosos resultados dentro del ámbito de detección y predicción. El éxito de nuestra tarea se basa en presentar una guía y poder ayudar a la institución a verificar si el cliente es factible de crédito o no, de esa manera tanto el deudor como el acreedor no se verán inmersos en el futuro con posibles problemas de finanzas, tales como problemas legales y deudas. Con el resultado obtenido, la institución financiera podrá contar con una herramienta para evaluar datos y ayuda en la toma de decisiones, ya que siempre es bueno acompañar a la experiencia personal con la tecnología y nuevos procedimientos.	es_ES
dc.description.abstract	Abstract:With this work we want to help minimize credit risk by verifying customer access to credit granted by the financial institution that is being considered; The goal is to leverage the strength of computer tools and artificial intelligence that can help us in this area, because their various techniques have been applied in finance with successful results within the field of detection and prediction. The success of our work is based on presenting a guide and to help the institution to verify if the customer credit is feasible or not, that way both the debtor and the creditor will not be involved in the future with possible problems of finance such as legal problems and debts. With the result, the financial institution may have a tool to evaluate data and aid in decision-making, and it's always good to accompany personal experience with technology and new procedures.	es_ES
dc.language	spa	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.subject	Ecuador.	es_ES
dc.subject	Tesis digital.	es_ES
dc.title	Desarrollo de un modelo predictivo para detección de riesgo crediticio utilizando redes neuronales para una entidad financiera	es_ES
dc.type	bachelorThesis	es_ES
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