Modelo estadístico para generar un scoring, que permita otorgar el beneficio de tasa de interés a los asociados con vigencia crediticia de una cooperativa de ahorro y crédito

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dc.contributor.advisorVillalba Rey, Deicy
dc.contributor.authorPulido Jaimes, Matilde
dc.contributor.authorRangel Leal, Angela Katerine
dc.date.accessioned2024-03-04T00:54:18Z
dc.date.available2020
dc.date.available2024-03-04T00:54:18Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2020
dc.description.abstractCon el objetivo de tener mayor conocimiento sobre el asociado que al momento del estudio del modelo presenta crédito(s) activo(s) con la Cooperativa de Ahorro y Crédito, que permita otorgarle un beneficio en la disminución de la tasa de interés, buscando fidelizarlos, así mismo le brindamos el respaldo en sus cuotas de crédito siendo más flexibles en sus proyecciones de pago. Por otro lado, se logra disminuir los prepagos o cancelaciones anticipadas porque otras entidades financieras del mercado les ofrezcan tasas más atractivas. Este tema es más sensible a medida que pasa el tiempo, teniendo en cuenta que los asociados buscan un beneficio adicional que se les pueda brindar frente a la competencia y es de precisar que el mercado sigue evolucionando a gran velocidad con nuevos productos y con tasas de créditos atractivas acompañado de la flexibilidad en las condiciones de otorgamiento del mismo, de igual forma el mercado sigue abriendo más posibilidades a los grandes bancos del país que busca ofrecer beneficios a sus clientes y ser más competitivos Es importante el analizar muy bien a los asociados y establecer diferenciales que nos permitan anticiparnos a sus necesidades. La conformación de los cluster se fundamenta en grupos de asociados que presenten características similares entre ellos, pero que sean diferentes entre cada cluster. Estas características permitirán a la Cooperativa establecer estrategias encaminadas al beneficio del asociado y permitir en si una mayor fidelización. Así las cosas, se corrieron las siguientes técnicas estadísticas; análisis de conglomerados a través de la Técnica no jerárquico CLARA y un modelo Multinomial. A través de este trabajo se busca generar un perfilamiento de los asociados de acuerdo a sus características que permita a la Cooperativa implementar estrategias de fidelización otorgándole un beneficio en la tasa de interés de crédito, mediante la construcción del modelo scoring.
dc.description.abstractenglishWith the objective of having greater knowledge about the associate who, at the time of the model study, presents active credit(s) with the Credit Union, which allows to grant a benefit in reducing the interest rate, seeking to retain them, likewise, the support in the credit installments will be offer, being more flexible in the payment projections. On the other hand, it is possible to reduce prepayments or early cancellations because other financial entities in the market offer more attractive rates. This subject is more sensitive as time goes by, taking into account that associates are looking for an additional benefit that can be offered to them facing the competition and it is necessary to specify that the market continues to evolve at great speed with new products and with attractive loan rates accompanied by flexibility in the conditions for granting it, in the same way the market continues to open up more possibilities for the larger banks of the country that seek to offer benefits to their clients and to be more competitive. It is important to analyze the associates very well and to establish differentials that allow us to anticipate their needs. The formation of the clusters is based on groups of associates that present similar characteristics among themselves, but that are different between each cluster. These characteristics will allow the Cooperative to establish strategies aimed at the benefit of the member and allow greater loyalty. Thus, the following statistical techniques were run; cluster analysis through the Non-hierarchical Technique - CLARA and a Multinomial model. Through this work, the aim is to generate a profile of the associates according to their characteristics that will allow the Cooperative to implement loyalty strategies, granting it a benefit in the loan interest rate, through the construction of the scoring model.
dc.description.degreelevelEspecialización
dc.description.degreenameEspecialista en Estadística
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40785
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programEspecialización en Estadística
dc.publisher.schoolEscuela de Matemáticas
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectAnálisis de conglomerados
dc.subjectMétodos multivariados
dc.subjectBeneficio en la tasa de interés
dc.subjectAnálisis Discriminante
dc.subjectModelo Logit Multinomial.
dc.subject.keywordCluster analysis
dc.subject.keywordMultivariate methods
dc.subject.keywordInterest rate benefit
dc.subject.keywordDiscriminant Analysis
dc.subject.keywordMultinomial Logit Model.
dc.titleModelo estadístico para generar un scoring, que permita otorgar el beneficio de tasa de interés a los asociados con vigencia crediticia de una cooperativa de ahorro y crédito
dc.title.englishStatistical Model to generate a score, which allows granting the interest rate benefit to those associated with credit validity of a credit union.*
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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