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ilustraciones, diagramas Un elemento importante en el apalancamiento de las industrias o empresas es el crédito, el cual posibilita los planes de producción, de inversión, la adquisición de bienes o servicios o simplemente el alivio de estrés financiero en las organizaciones. Esta herramienta es muy utilizada por las instituciones financieras, las cuales cuentan con metodologías, políticas e información importante para otorgar el crédito. Sin embargo, cuando son las empresas del sector real las que se enfrentan a mecanismos de venta a plazo o de financiación, no se cuenta con todos los elementos para hacer operaciones de venta estratégicas y controladas, que no solo le permitan aumentar la participación en el mercado sino también evitar posibles pérdidas económicas. Con el fin de administrar mejor lo que en el argot financiero es llamado riesgo de crédito, se planteará para una empresa de prestación de servicios públicos que tiene clientes del sector industrial, empresarial y comercial, una metodología para valorar el riesgo de crédito por medio de la aplicación de técnicas estadísticas de clasificación de dichos clientes. Se analizará la aplicación de algunos métodos estadísticos, tales como la regresión logística, regresión logística multinomial, regresión logística multinomial ordinal y máquinas de soporte vectorial. Para la construcción de la metodología, se calcularon indicadores financieros, se recopiló información de morosidad interna para las empresas y se consultó información complementaria de algunos atributos geográficos y modelos alternos al interior de la compañía. Se presentan herramientas importantes para la selección de variables, balanceo de muestras y medidas de desempeño para los modelos aplicados. Entre los resultados fue necesario realizar comparaciones individuales para los modelos que presentan variables dicotómicas y los que presentan más de dos niveles en la etiqueta. Para la variable dicotómica Impago o Default, se destacaron los modelos con balanceo Oversampling tanto para la regresión logística como para el modelo de máquinas de soporte con kernel radial. Mientras que para la variable relacionada con la clasificación en tres niveles del riesgo, los modelos con mejores resultados correspondieron al modelo de máquinas de soporte con Kernel lineal o el modelo de regresión multinomial. (Texto tomado de la fuente) An important element in the leverage of industries or companies is credit, which enables production plans, investment, the acquisition of goods or services or simply the relief of financial stress in organizations. This tool is very used by financial institutions which have methodologies, policies and important information to grant the credit. However, when it is the companies of the in the real sector, those that face mechanisms of sale in installments or financing, do not have all the elements to make strategic and controlled sales, which not only allow you to increase market share but also avoid possible economic losses. In order to better manage what in financial jargon is called credit risk, will be propose for a company that provides public services that has clients from the industrial, business and commercial sector, a methodology to value credit risk through the application of statistical classification techniques. Will be analyzed the application of some statistical methods, such as logistic regression, multinomial logistic regression, ordinal multinomial logistic regression, and support machines vector. For the construction of the methodology, financial indicators, internal payment age information of the companies were compiled and complementary information of some geographical attributes and alternative models within the company was consulted. Important tools are presented for the selection of variables, sample balancing and performance measures for the applied models. Among the results, it was necessary to make individual comparisons for the models that present dichotomous variables and those that present more than two levels in the label. For the Default dichotomous variable, the models with Oversampling balancing were highlighted both for the logistic regression and for the model of support machines with radial kernel. While for the three-level rating variable, the models with the best results corresponded to the support machine model with linear Kernel or the multinomial regression model. Maestría Magister en Ciencias - Estadística Área Curricular Estadística

El objetivo de este trabajo es analizar las características de las empresas más diversas e inclusivas de Europa. Para ello, en primer lugar, se han definido los principales conceptos de diversidad e inclusión y ESG desde el punto de vista teórico. A continuación, se analiza la literatura existente sobre el tema objeto de estudio para después, describir la base de datos, definir las variables pertinentes y la metodología. En la última sección se analizan las empresas por sectores para finalmente apuntar una serie de conclusiones generales a raíz del estudio realizado. De esta forma, el trabajo profundiza sobre las empresas más diversas e inclusivas aportando un análisis que permite observar la relación que existe entre la puntuación en D&I y ESG con la rentabilidad, las características de estas y su riesgo de crédito. The purpose of this paper is to analyze the characteristics of the most diverse and inclusive companies in Europe. To do so, first of all, the main concepts of diversity and inclusion and ESG have been defined from a theoretical point of view. Next, the existing literature on the subject under study is analyzed, followed by a description of the database, definition of the relevant variables and methodology. The last section analyzes the companies by sector and finally draws a series of general conclusions from the study. In this way, the work delves deeper into the most diverse and inclusive companies, providing an analysis that allows observing the relationship between the D&I and ESG score and profitability, their characteristics and their credit risk. Graduado o Graduada en Administración y Dirección de Empresas / Graduado o Graduada en Derecho por la Universidad Pública de Navarra Enpresen Administrazio eta Zuzendaritzan Graduatua / Zuzenbide Gradua Nafarroako Unibertsitate Publikoan

Los modelos de tipo Credit Score permiten a los analistas de crédito la cuantificación de los riesgos que implican las operaciones de crédito, la segmentación de afiliados y la recomendación de decisiones de otorgamiento o rechazo de un crédito para personas naturales. Estos modelos buscan entregar la información necesaria para inferir sobre las probabilidades de impago de un afiliado, mediante la aplicación de técnicas paramétricas o no paramétricas. En este trabajo se busca identificar cuáles de los siguientes modelos pueden ser más apropiados para medir el riesgo de crédito de personas naturales en una caja de compensación familiar ubicada en Colombia: Logit, Probit, Redes Neuronales o Linear Support-Vector Machine. Los resultados obtenidos muestran que, si bien los Linear Support Vector Machine pueden tener mejor desempeño, los modelos Probit-Stepwise son igualmente útiles y tienen como ventaja la posibilidad de interpretar los parámetros calibrados., Credit score models quantify the risks in credit operations, customer segmentation, and approve or reject requests to credit customers. These models provide the necessary information to calculate the probabilities of default of any customer through the application of parametric or non-parametric techniques. This work identifies which model (Logit, Probit, Neural Networks, or Linear Support-Vector Machine (L-SVM)) may be more appropriate to measure the credit risk of individuals in a Family Benefit Fund located in Colombia. The results show Linear Support Vector Machine produces better performance, but Probit - Stepwise models are equally useful and they have the advantage of being interpreting the calibrated parameters., Universidad Pablo de Olavide

El presente trabajo tiene como objetivo analizar la vialidad del factoring, como una alternativa financiera donde la empresa JAUDITAG CÍA. LTDA ceda sus facturas a un tercero, para la recuperación efectiva de sus cuentas por cobrar que le permita mejorar los niveles de liquidez y rentabilidad. La problemática se origina cuando esta compañía empieza a tener problemas para cumplir con sus obligaciones corrientes, debido a un aumento de la morosidad por parte de sus clientes que, durante el período de pandemia, también presentaron complicaciones y, por tanto, se atrasaron de forma recurrente en el pago de sus haberes, generando problemas financieros para JAUDITAG. Para comprender esta situación, la investigación se desarrolló bajo un diseño no experimental, de corto longitudinal porque abarcó el período 2018 – 2020, de enfoque cuantitativo y de tipo exploratorio, descriptivo y explicativo, donde se hizo una revisión documental de sus estados financieros para calcular las razones de liquidez, solvencia, endeudamiento y rentabilidad. Si bien, al momento de analizar la liquidez de la compañía se determinó que los índices estaban por encima de 1, se evidenció que este se ha reducido en los últimos tres años, y el nivel de endeudamiento aumentó, por lo que se hizo un escenario de factoring para establecer los cambios más relevantes en materia de liquidez. A través de este escenario se pudo evaluar la viabilidad del financiamiento factoring como una alternativa de liquidez en el corto plazo.

Con las iniciativas que impulsan a la sociedad, las empresas y las instituciones financieras, entre otras, hacia un planeta más verde y sostenible, es importante considerar el efecto que estas medidas y políticas tienen. En concreto, a lo largo de este trabajo, nos centramos en la capacidad de los bancos para incorporar políticas ESG, y el impacto que esto ejercerá sobre su riesgo de impago, aproximado por dos medidas diferentes basadas en datos de mercado. A partir de una muestra de bancos europeos cotizados, y con datos del periodo 2010-2019, un análisis univariante muestra que existe correlación entre el pilar social y el compuesto por ESG con la probabilidad de impago. Con modelos multivariantes, se puede concluir que el efecto de las variables sociales, y ESG es siempre negativo y significativo. Además, se han considerado interacciones para estudiar si el efecto de las puntuaciones ESG sobre el riesgo de impago varía en función del nivel de riesgo crediticio o del tamaño del banco. Mientras que la primera dio resultados significativos para las cuatro variables ESG, la segunda no. Además, se ha estudiado si la conciencia medioambiental del país del banco modera la relación entre los factores ESG y el riesgo de impago. Por último, se realizaron dos pruebas de robustez cambiando primero el modelo de Chau-Lau & Sy por el de Bharath y Shumway (2008). En segundo lugar, se realizó la estimación de una forma alternativa, obteniendo resultados similares. With the initiatives that drive society, firms, and financial institutions, among others, towards a greener and more sustainable planet, it is important to consider the effect that these measures and policies have. Specifically, throughout this paper, we focus on banks’ ability to incorporate ESG policies and the impact this will exert on their default risk, proxied by two different market-based measures. From a sample of European listed banks, and for the period 2010-2019, a univariate analysis shows that correlation exists between the social pillar and the ESG composite with the probability of default. With multivariate models, it can be concluded that the effect of social and ESG variables is always negative and significant. Besides, interactions have been considered to study whether the effect of ESG scores on default risk varies depending on the level of credit risk or on the bank’s size. While the first one gave significant results for the four ESG variables, the second not. In addition, it has been studied whether the environmental awareness of the bank's country moderates the relationship between ESG factors and default risk. Finally, two robustness tests were performed by first changing the Chau-Lau and Sy model by the Bharath and Shumway (2008) model. Secondly, the estimation was carried out in an alternative way, obtaining similar results. Graduado o Graduada Internacional en Administración y Dirección de Empresas / Graduado o Graduada Internacional en Economía por la Universidad Pública de Navarra Enpresen Administrazio eta Zuzendaritzan Nazioarteko Graduatua / Ekonomian Nazioarteko Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan

El riesgo crediticio se ha convertido en un tema de importancia dentro de las instituciones financieras a la hora de otorgar créditos a las diferentes solicitudes realizadas por sus clientes. Este estudio se centra en analizar y cuantificar la probabilidad de incumplimiento de una cartera de crédito de una cooperativa financiera en Colombia, utilizando para ello la técnica estadística de la regresión logística. El análisis se fundamenta en la precisión de la pronosticación de la probabilidad de incumplimiento del modelo general de la cartera de crédito y su impacto sobre la pérdida esperada de la cartera. Los resultados muestran un modelo con un poder predictivo global de 91.66% obtenido de los análisis de sensibilidad y especificidad. También se confirma que la variable código contable de pago, que indica si el cliente paga por caja o nómina, tiene un impacto negativo y significativo sobre la probabilidad de incumplimiento; por otro lado, la variable reestructurado que indica si el crédito ha tenido modificaciones en el plazo, impacta positiva y significativamente dicha probabilidad. Finalmente, se encontró que para esta cartera de crédito, las variables ingresos y gastos no tienen un impacto significativo para determinar la probabilidad de incumplimiento., Credit risk has become an important issue for financial institutions when granting credit to the requests made by their clients. This study focuses on analyzing and quantifying the probability of default of a credit portfolio of a financial cooperative in Colombia, using the statistical technique of logistic regression. The analysis is based on the accuracy of the prediction of the probability of default of the general model of the credit portfolio and its impact on the expected loss of the portfolio. The results show a model with an overall predictive power of 91.66% obtained from the sensitivity and specificity analyses. It is also confirmed that the accounting payment code variable, which indicates whether the client pays by cash or payroll, has a negative and significant impact on the probability of default; on the other hand, the restructured variable, which indicates whether the loan has had modifications in the term, has a positive and significant impact on the probability of default. Finally, it was found that for this loan portfolio the income and expenses variables do not have a significant impact in determining the probability of default.

Ilustraciones, gráficas El estudio de los determinantes del riesgo soberano ha tenido un amplio interés en la literatura económica y el contexto económico de la pandemia del Covid-19 ha exaltado su importancia. En el caso de Colombia, durante este período la calificación crediticia se sitúo por debajo del grado de inversión y se han registrado aumentos significativos del costo de financiamiento público. Así, con el objetivo de contribuir y agregar elementos a la discusión sobre los principales determinantes del riesgo soberano del país, esta investigación hace uso de un modelo Markov Switching y de un modelo de vectores autorregresivos aumentado por factores (SFAVAR). Los resultados del primer modelo sugieren que los períodos de estrés generan cambios en los regímenes estimados, en su caracterización y, por ende, en la convergencia de la prima. Adicionalmente, se encuentra una relación entre los períodos sin grado de inversión y una alta probabilidad de situarse en regímenes de primas de riesgo medias o altas. De la segunda aproximación econométrica se encuentra que las condiciones financieras internacionales, la percepción de riesgo en emergentes y los choques externos específicos del país tienen impactos estadísticamente significativos sobre los spreads soberanos de Colombia. Por su parte, caídas en la actividad económica y deterioros en los indicadores fiscales, si bien ejercen presiones al alza, tienen poca incidencia. Por último, haciendo uso de la descomposición histórica de choques se encuentra que a finales de 2021 el aumento de las primas de riesgo en del país fue resultado, en parte, de la mayor percepción de riesgo en emergentes, las condiciones financieras internacionales menos favorables y los desbalances macroeconómicos del país. (Texto tomado de la fuente) The study of sovereign risk premia drivers has have a huge interest in economic literature and the current economic backdrop with the pandemic has exalted its relevance. In Colombia, during this period the credit rating was downgraded below the investment grade and the public funding cost increased significantly. Thus, in order to contribute and postulate some ideas to the discussion about the main drivers of the Colombian sovereign risk, this work uses a Markov Swicthing model and a Factor Aumented Vector Auroregression model (SFAVAR). The first model results suggests that stress periods induces changes in the estimation, in the transition, in the duration and, as a consecuence, in the risk prime convergence. Furthermore, it finds a relationship between the periods without the investment grade and a high likelyhood associated with a medium or high regime risk premia. Also, it finds from the second econometric aproximation that the international financial conditions, the risk perception for emerging markets and the country especific foreign shocks have statistically sifnificant impact on the Colombian sovereign spreads. On the other side, the output falls and fiscal deterioration put upward pressures, although those factors have a little impact. Finally, if we use the historical shock decomposition we find that the prime risk increase at the end of 2021 was a parcial outcome of the greater risk perception for emerging economies, the financial distress and the country macroeconomic imbalances. Maestría Magíster en Ciencias Económicas

La implementación de buenas prácticas de gobierno corporativo es una de las estrategias más incentivadas en las empresas actualmente. En el presente trabajo se estudia el impacto que puede tener la aplicación de estas mejores prácticas sobre la probabilidad de quiebra para empresas no financieras en Colombia. Se realiza un modelo de panel de datos tomando en consideración El Código de Mejores Prácticas Corporativas – Código País de la Superintendencia Financiera de Colombia y la probabilidad de incumplimiento, medida a través del puntaje Z”-Score del modelo de Altman, lo anterior para una muestra de empresas de diferentes sectores económicos entre los años 2015 a 2021. Se presenta la relación encontrada entre las mejores prácticas y la probabilidad de incumplimiento con el fin de dar recomendaciones para la administración financiera y de gobierno corporativo, del mismo modo se presentan limitaciones y recomendaciones para futuras líneas de investigación en el tema., The implementation of good corporate governance practices is one of the most encouraged strategies in companies today. In the present thesis, the impact that the application of these best practices can have on the probability of bankruptcy for no-financial companies in Colombia is studied. A data panel model is made considering the Survey of Best Country Government Practices of the Financial Superintendence of Colombia and the probability of default, measured through the Z”-Score of the Altman’s model, the above for a sample of companies from different economic sectors between the years 2015 to 2021. The relationship between best practices and the probability of non-compliance is presented in order to give recommendations for financial management and corporate governance, in the same way limitations and recommendations are presented for future lines of research on the subject.

Se estableció en la presente investigación como objetivo la conexión entre la administración de riesgos y la calidad de cartera crediticia de un organismo financiera en Chiclayo, 2021, en base al sustento a las distintas teorías de la administración de riesgo y de la calidad de la cartera crediticia. Además, la investigación fue de tipo aplicada, de nivel correlacional, de enfoque cuantitativo, de método hipotético-deductivo y diseño no experimental transversal. Por otra parte, la muestra fue de 95 clientes morosos, con un muestreo probabilístico aleatorio; el instrumento fue de cuestionario con escala de Likert con 5 opciones de respuestas y la técnica de investigación fue la encuesta, para luego ser aplicados y procesar los datos, la cual será realizada en Excel, para analizar estadísticamente con el SPSS versión 26, donde además serán representadas en gráficos y tablas para ser examinadas, demostrando de forma minuciosa los datos y exponer los resultados del análisis investigado. Se realizó la validez a través del juicio de 3 expertos y la confiablidad por el alfa de Crombach donde se logró un coeficiente de confiabilidad 0,855 para las variables investigadas. Se concluyó finalmente que existe correlación positiva media, medido significativamente en el nivel 0,01 (bilateral) igual a 0,447 entre la administración de riesgo y la calidad de cartera crediticia de una entidad financiera, 2021. Lima Norte Escuela de Posgrado Gerencias funcionales Biodiversidad, cambio climático y calidad ambiental Desarrollo económico, empleo y emprendimiento Trabajo decente y crecimiento económico

ilustraciones, gráficas, tablas Las calificaciones crediticias corporativas son uno de los indicadores financieros de mayor relevancia en el análisis de riesgo crediticio. Estas son generadas por diversas agencias calificadoras las cuales basan sus metodologías en el uso de diversas variables financieras de cada compañía y su impacto en el mercado es de tal importancia que su mala gestión puede desencadenar grandes crisis financieras como la ocurrida en 2008. Junto a esto la gran importancia que tienen los modelos internos de calculo de riesgo de crédito y las regulaciones y acuerdos internacionales buscan que se tenga un nivel de explicabilidad de los métodos empleados al realizar esta gestión de riesgo. En este trabajo se propone el uso de Aprendizaje de Máquina automático (AutoML) como herramienta para la generación de un modelo de aprendizaje de máquina que realice una predicción de las calificaciones crediticias corporativas haciendo uso de datos provenientes de hojas de balance, estados financieros e información descriptiva de la compañía. Adicionalmente, como aporte principal de este trabajo se realizó la inclusión, dentro del AutoML, del nivel de interpretabilidad de cada modelo como un segundo objetivo a optimizar, permitiendo la generación de modelos que puedan explicar de mejor manera sus resultados. (Texto tomado de la fuente). Corporate credit ratings are one of the most relevant financial indicators in credit risk analysis. These are generated by different rating agencies which base their methodologies on the use of various financial variables of each company and the experience of their analysts; their impact on the market is of such importance that their mismanagement can trigger major financial crises such as the one that occurred in 2008. Along with this, the great importance of internal models for calculating credit risk and international regulations and agreements seek to have a level of explainability of the methods used to perform this risk management. This paper proposes the use of Automatic Machine Learning (AutoML) as a tool for the generation of a machine learning model that performs a prediction of corporate credit ratings using data from balance sheets, financial statements and descriptive information of the company. Additionally, the main contribution of this work was the inclusion within AutoML of the level of interpretability of each model as a second objective to be optimized, allowing the generation of models that can better explain their results. Incluye anexos Maestría Magíster en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación Sistemas inteligentes

La gestión y medición del riesgo en las empresas es un factor fundamental para tomar decisiones tácticas y estratégicas que permitan mitigar y/o controlar el riesgo, lo que genera una mejor liquidez. El riesgo de crédito en una empresa distribuidora de insumos y equipos médicos juega un papel importante, debido a que la mayoría de los clientes son del sector salud y se ven afectados en el cumplimiento de los pagos porque dependen del giro de recursos por parte del Estado, generando así un aumento del vencimiento de la cartera. Por lo anterior, el presente estudio realiza un análisis del modelo de estimación de riesgo de crédito bajo la metodología CAMEL, con el fin de medir y cuantificar el nivel de riesgo de los clientes, y cuyo objetivo es que el resultado final sirva como factor para otorgar y ampliar cupo de crédito a los clientes., The management and measurement of risk in companies is a fundamental factor to take tactical and strategic decisions that allow to mitigate and/or control the risk, which allows have better liquidity. The credit risk in a company that distributes supplies and medical equipment plays an important role, because most of the customers are from the health sector and are affected in the fulfillment of payments because they depend on the transfer of resources by the state, thus generating an increase in the maturity of the portfolio. For the mentioned above, the present study seeks to analyze a risk estimation model of credit with an applied type investigation that allowed the elaboration of the model of credit risk under the CAMEL methodology, in order to measure, quantify, the level of risk of the clients, with the objective that the final result serves as a factor to grant and extend credit quota to the clients.

El objetivo de este trabajo es analizar el efecto que las políticas de Diversidad e Inclusión tienen en la rentabilidad, solvencia y resiliencia de las empresas. Para ello, en primer lugar, se han definido los conceptos de diversidad, inclusión, resiliencia y riesgo de crédito aportados por la literatura, teniendo en cuenta cuál ha sido su evolución hasta el día de hoy. A continuación, y partiendo de una muestra de empresas del mercado español, el trabajo contrasta varias hipótesis siendo estas que a mayor Diversidad e Inclusión mayor son la rentabilidad y la resiliencia y menor es el riesgo de crédito. De esta forma, el trabajo profundiza en esta política de recursos humanos, que pone en valor a las personas diversas y las incluye en las empresas, aportando evidencia que permita evaluar sus efectos financieros, reforzando su valor y fomentando que se aplique cada vez más teniendo en cuenta los beneficios que comporta. The aim of this research is to analyze the effect that Diversity and Inclusion policies have on the profitability, solvency and resilience of companies. To this end, we have first defined the concepts of diversity, inclusion, resilience and credit risk provided by the literature, taking into account how they have evolved up to the present day. Next, and based on a sample of companies in the Spanish market, the paper tests several hypotheses, namely that the greater the Diversity and Inclusion, the higher the profitability and the resilience and the lower the credit risk. In this way, the work goes deeper into this human resources policy, which values diverse people and includes them in companies, providing evidence to evaluate its financial effects, reinforcing its value and encouraging its increasing application, taking into account the benefits it brings. Graduado o Graduada en Administración y Dirección de Empresas / Graduado o Graduada en Derecho por la Universidad Pública de Navarra Enpresen Administrazio eta Zuzendaritzan Graduatua / Zuzenbide Gradua Nafarroako Unibertsitate Publikoan

Este trabajo presenta el diseño de un modelo de credit scoring en la etapa de otorgamiento de crédito para una entidad especializada en la financiación de vehículos, con el fin de identificar la probabilidad de incumplimiento de los acreedores vigentes hasta abril de 2020, incluyendo las variables más relevantes acorde a la metodología desarrollada. Lo anterior nace de la necesidad de la entidad por implementar prácticas que le permitan controlar posibles pérdidas en sus activos, teniendo en cuenta que los credit scoring son modelos estadísticos que apoyan la gestión del riesgo de crédito en su medición y monitoreo., This paper presents the design of a credit scoring model at the stage of granting credit to an entity specialized in vehicle financing, to identify the probability of default of creditors effective until April 2020, including the most relevant variables according to the methodology developed. This stems from the need of the entity to implement practices that allow it to control possible losses in its assets, taking into account that credit scoring are statistical models that support the management of credit risk in its measurement and monitoring

Digital, Este proyecto tiene como finalidad proponer un manual de procedimientos especializado en la selección y el análisis de crédito para los clientes de la empresa Disfarma GC SAS., por medio del análisis de las modalidades de crédito que la empresa ofrece a sus clientes, que son aprobadas mediante estudios de crédito y que sirven para determinar cuál es la más adecuada para cada uno de ellos y disminuir el riesgo crediticio. También se busca caracterizar los procedimientos relacionados con el análisis de crédito con el fin de optimizar los procesos al interior del departamento. Para, finalmente, llevar a cabo el diseño del manual y que sea presentado frente al comité financiero y de calidad para llevar a cabo las posibles correcciones y ser utilizado por la empresa. La metodología de este proyecto tiene un enfoque descriptivo y aplicado, que se realizó por medio de un aprendizaje y ejecución de las funciones a realizar en la práctica empresarial, lo cual contribuyó al diseño del manual de procedimientos. Finalmente, este proyecto tiene alta relevancia en el área de crédito, debido a que hasta el momento no se cuenta con un manual de procedimientos que tenga en cuenta todas las funciones a realizar por el analista de crédito y su auxiliar, logrando que la eficiencia de quien ocupe este cargo sea mayor y mucho más independiente, The purpose of this project is to propose a manual of specialized procedures in the selection and analysis of credit for the clients of the company Disfarma GC SAS. Through the analysis of the credit modalities that the company offers its clients, which are approved through credit studies and which serve to determine which is the most appropriate for each of them and reduce credit risk. It also seeks to characterize the procedures related to credit analysis in order to optimize processes within the department. To, finally, carry out the design of the manual and have it presented to the financial and quality committee to carry out possible corrections and be used by the company. The methodology of this project has a descriptive and applied approach, which was carried out through learning and execution of the functions to be carried out in business practice, which contributed to the design of the procedures manual. Finally, this project is highly relevant in the credit area, due to the fact that until now there is no procedures manual that takes into account all the functions to be carried out by the credit analyst and his assistant, achieving that the efficiency of Whoever occupies this position is greater and much more independent., Pregrado, Administrador(a) Financiero, Introducción .................................................................................................................................. 12 1. Manual de Procedimientos para la Selección y Análisis de los Clientes de la Empresa Disfarma GC S.A.S ....................................................................................................................... 13 1.1 Aspectos Metodológicos del Estudio ........................................................................... 13 1.1.1 Planteamiento del Problema ......................................................................................... 13 1.2 Formulación del Problema ........................................................................................... 14 2. Objetivos ...................................................................................................................... 15 2.1 Objetivo General .......................................................................................................... 15 2.2 Objetivos Específicos ................................................................................................... 15 3. Justificación, Alcances y Límites del Proyecto ............................................................ 16 4. Marco Referencial ........................................................................................................ 18 4.1 Marco Normativo ......................................................................................................... 18 4.2 Marco Teórico .............................................................................................................. 19 4.3 Estado del Arte ............................................................................................................. 20 5. Diseño Metodológico ................................................................................................... 23 5.1 Tipo de Investigación ................................................................................................... 23 5.2 Instrumentos para la Recolección de Información y Sistemas de Medición ................ 23 5.3 Instrumentos para la Recolección de Información ....................................................... 23 5.3.1 Definición de Variables ................................................................................................ 23 5.3.1.1 Manual de Procedimientos. .......................................................................................... 23 5.3.2 Indicadores ................................................................................................................... 24 6. Resultados .................................................................................................................... 25 6.1 Desarrollo Primer Objetivo .......................................................................................... 25 6.1.1 Analizar las Modalidades de Crédito que Disfarma GC SAS Ofrece a sus Clientes para Determinar cuál es la más Adecuada para cada uno de Ellos ....................................................... 25 6.2 Desarrollo del Segundo Objetivo ................................................................................. 34 6.2.1 Caracterizar los Procedimientos Relacionados con el Análisis de Crédito con el fin de Optimizar los Procesos al Interior del Departamento ................................................................... 34 6.3 Desarrollo del Tercer Objetivo ..................................................................................... 49 6.3.1 Proceso para Estudios de Crédito ................................................................................. 50 6.3.2 Informe Mensual de Créditos ....................................................................................... 50 6.3.3 Informe Semanal y Mensual de los Usos de los Cupos Crédito .................................. 50 6.3.4 Ingreso de Información de un Cliente a la Base de Datos............................................ 50 6.3.5 Recaudos ...................................................................................................................... 51 6.3.6 Reevaluaciones ............................................................................................................. 51 7. Conclusiones ................................................................................................................ 52 8. Recomendaciones ......................................................................................................... 53 Referencias Bibliográficas ............................................................................................................ 54

La presente investigación tuvo como objetivo la implementación de un modelo de Scoring en la calificación de microcréditos como herramienta de mitigación del riesgo crediticio en la Cooperativa de Ahorro y Crédito Lucha Campesina, para esta investigación variable independiente constituye capacidad de pago, carácter, capital, condiciones y el colateral, y la variable dependiente constituirá el riesgo crediticio, consecuentemente para medir el riesgo de crédito se utilizó el modelo referido, el cual conlleva formalidad matemática y estadística de los elementos de las 5C del crédito, fundamentado en los conocimientos empíricos del investigador y de general aceptación de esta metodología en el resto de instituciones del sector financiero popular y solidario del País. El modelo tomará información de fuentes internas de información de la Cooperativa y de información externa como buró crediticio e información del entorno económico y social, el mismo que aportará a una mejor clasificación del nivel de riesgo de los sujetos de crédito. Se concluyó que la adopción del modelo propuesto mejora la gestión de la cartera de créditos, identificando a los deudores más propensos al incumplimiento en sus pagos y los socios prospectos de buen comportamiento en el cumplimiento de sus obligaciones contraídas, lo cual se traduce en la disminución del indicador del riesgo de crédito de la entidad. The objective of this research was the implementation of a scoring model in the qualification of microcredits as a credit risk mitigation tool in the Lucha Campesina Savings and Credit Cooperative, for this independent variable investigation independent of the payment capacity, character, capital , conditions and collateral, and the dependent variable will constitute the credit risk, consequently to measure the credit risk the referred model will be detected, which entails mathematical and statistical formality of the elements of the 5C of the credit, based on the empirical knowledge of the researcher and general acceptance of this methodology in the rest of the institutions of the popular and solidarity financial sector of the Country. The model will take information from internal sources of information of the Cooperative and external information such as credit and information from the economic and social environment, which will contribute to a better classification of the level of risk of credit subjects. It was concluded that the adoption of the proposed model improves the management of the loan portfolio, identifying the most likely debtors to default on their payments and prospective partners of good behavior in fulfilling their obligations, which translates into the reduction of the entity's credit risk indicator.