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Portfolio recommendations to improve risk of default in microfinance
- Source :
- Universidad Nacional Autónoma de México, UNAM, Redalyc-UNAM, CIENCIA ergo-sum, Revista Científica Multidisciplinaria de Prospectiva (México) Num.1 Vol.28, Ciencia Ergo Sum, Vol 28, Iss 1 (2021)
- Publication Year :
- 2021
- Publisher :
- Universidad Autónoma del Estado de México, 2021.
-
Abstract
- Se presenta una interesante aplicación de aprendizaje de máquina en la originación de créditos en microfinanzas. El objetivo de microfinanzas son las personas que no pueden construir un historial crediticio y, en consecuencia, no pueden acceder a préstamos de bancos u otras instituciones financieras. Usamos datos de una compañía microfinanciera mexicana que opera en varias regiones del país. De igual modo, se pretende guiar a prestamistas intermediarios para escoger sus clientes y alcanzar un menor riesgo de crédito. Usamos varios modelos estadísticos como análisis de componentes principales, análisis de grupos y árboles de regresión. Obtenemos, como resultado, una serie de recomendaciones basadas en las características de los clientes.
- Subjects :
- aprendizaje de máquina
componentes principales
Microfinance
árboles de regresión
Science
risk of default
análisis de grupos
05 social sciences
Social Sciences
law.invention
machine learning
microfinanzas
law
Political science
Multidisciplinarias (Ciencias Sociales)
microfinance
0502 economics and business
Clustering analysis
050211 marketing
regression tree
riesgo de crédito
Humanities
050203 business & management
Subjects
Details
- Language :
- English
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Universidad Nacional Autónoma de México, UNAM, Redalyc-UNAM, CIENCIA ergo-sum, Revista Científica Multidisciplinaria de Prospectiva (México) Num.1 Vol.28, Ciencia Ergo Sum, Vol 28, Iss 1 (2021)
- Accession number :
- edsair.doi.dedup.....d97a571c5cb415bc03d21cb632213ad5