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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorRiofrío Calderón, Guido Eduardoes_ES
dc.contributor.authorGaona Martínez, Romel Alejandroes_ES
dc.date.accessioned2016-04-05T12:39:25Z-
dc.date.available2016-04-05-
dc.date.issued2016es_ES
dc.identifier.citationGaona 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 N/D, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/14540es_ES
dc.identifier.otherCobarc: 1173331es_ES
dc.identifier.urihttps://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=89863.TITN.es_ES
dc.descriptionResumen: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.abstractN/Des_ES
dc.languagespaes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subjectEcuador.es_ES
dc.subjectTesis digital.es_ES
dc.titleDesarrollo de un modelo predictivo para detección de riesgo crediticio utilizando redes neuronales para una entidad financieraes_ES
dc.typemasterThesises_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Informática

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