Portfolio recommendations to improve risk of default in microfinance

Autor:	Irving Simonin, Marc Brooks, Luis Nieto-Barajas
Jazyk:	angličtina
Rok vydání:	2021
Předmět:	análisis de grupos aprendizaje de máquina árboles de regresión componentes principales microfinanzas riesgo de crédito Science Social Sciences
Zdroj:	Ciencia Ergo Sum, Vol 28, Iss 1 (2021)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	1405-0269 2395-8782
DOI:	10.30878/ces.v28n1a6
Popis:	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.
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/dd50242bd8af4889a1883241745c8331 Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ Plný text ve formátu PDF