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Portfolio recommendations to improve risk of default in microfinance

Authors :
Marc Brooks
Luis Enrique Nieto Barajas
Irving Simonin
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.

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