Modelación de riesgo de crédito de personas naturales. Un caso aplicado a una caja de compensación familiar colombiana

  1. David Esteban Rodríguez Guevara 1
  2. Juan Fernando Rendón Garcia 1
  3. Alfredo Trespalacios Carrasquilla 2
  4. Edwin Andrés Jiménez Echeverri 2
  1. 1 Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín (Colombia)
  2. 2 Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín (ITM)
Revista:
Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa

ISSN: 1886-516X

Ano de publicación: 2022

Volume: 33

Páxinas: 29-48

Tipo: Artigo

DOI: 10.46661/REVMETODOSCUANTECONEMPRESA.5146 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso aberto editor

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Resumo

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.

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Fonte de datos: Dialnet