Keywords
Modelo Logit
Score crediticio
Microfinanzas
Econometría Popular and Solidarity Economy
Logit Model
Credit Score
Microfinance
Econometrics
How to Cite
Abstract
The popular and solidarity economy in Ecuador is made up of both cooperative financial institutions, who risk their capital, as well as credit subjects, most of whom do not have a financial culture that allows them to maintain an adequate payment capacity; This results in the need that FIs present in relation to knowing the credit score of their clients and in this way being able to minimize the risk of non-payment to avoid the increase in indicators such as: past due portfolio, delinquency, insolvency and non-performing assets. The research is carried out with a quantitative approach, it is bibliographic and documentary, descriptive and correlational. One of the main findings is that the application of the logit model affects the management of the credit score, becoming a very important financial tool in decision-making for the approval of credits in financial institutions of the popular and solidarity economy.
References
Baltazar, C. (2016). Modelo de gestión del riesgo crediticio en la Cooperativa de Ahorro y Crédito Mirachina. Ambato: Universidad Católica del Ecuador.
Cárdenas-Pérez, A.; Benavides Echeverría, I. (2021). Explicación del crecimiento económico de la Economía Popular y Solidaria mediante la aplicación del modelo econométrico de Regresión Lineal y Múltiple. Revista Publicando , v. 8, n. 28, pág. 74-84.
De la Cruz, A. (2012). Análisis y evaluación del riesgo crediticio en la Cooperativa de Ahorro y Crédito Indígena SAC, utillizando el método de Basilea II. Latacunga: Escuela Politécnica del Ejército.
Fernández, J. (2015). Los modelos de intercambio de información crediticia. Avances recientes. Análisis Económico, 30(74), 33-52.
Gujarati, D., & Porter, D. (2010). Econometría (quinta edición). México: Editorial Mc. Graw Hill.
Jaramillo, M. V., & Cárdenas-Pérez, A. (2019). Modelización econométrica bajo la metodología de box-jenkins. Estudio empírico a la liquidez del sistema financiero ecuatoriano. Investigación Operacional, 39(4), 592-606.
Kosacoff, B., & Ramos, A. (2006). Comportamientos microeconómicos en entornos de alta incertidumbre: la industria argentina.
Llano, L., & Mosquera, V. (2006). El Modelo Logit una alternativa para medir probabilidad de permanencia estudiantil. Manizales: Universidad de Colombia.
Sampieri, R. J. (2014). Metodología de la Investigación, México: Mc Graw Hill.
Thomas, L. C., Edelman, D. B. y Crook, J. N. (2002). Credit scoring and its applications. (SIAM monographs on mathematical modeling and computation.) Includes bibliographical referencesand index. ISBN-10: 0-89871-483-4 (pbk.) ISBN-13: 978-0-898714-83-8 (pbk.). Philadelphia: University City Science Center.
Paredes, C., y Cóndor, J. 2018. “Reporte comportamiento crediticio sectorial”. Subdirección de estadísticas y estudios: SBS.
Pardo, O. (2019). Perfil de riesgo de crédito para cooperativa en Villavicencio a partir de un modelo Logit. Bogotá: Universidad & Empresa.
Yu, L. (2008). Bio-inspired credit risk analysis: computational intelligence with support vector machines. Berlin: Springer Verlag.
Yunus, M. (1998). Hacia un mundo sin pobreza. Santiago de Chile: Andrés Bello.
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