Clasificación del nivel de riesgo de los municipios colombianos mediante la aplicación del análisis multivariado, teniendo en cuenta la ocurrencia de delitos fuente de lavado de activos y financiación del terrorismo

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dc.contributor.advisorRangel Quiñonez, Henry Sebastian
dc.contributor.authorBarrera Gómez, Gilma
dc.contributor.authorGomez Sanchez, Oscar Mauricio
dc.date.accessioned2024-03-04T00:54:20Z
dc.date.available2020
dc.date.available2024-03-04T00:54:20Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2020
dc.description.abstractDiseñar un modelo de segmentación por el factor jurisdicción es una de las principales prioridades que requiere la cooperativa de ahorro y crédito para identificar las ciudades de mayor exposición al riesgo del lavado de activos y financiación del terrorismo (LAFT). La base de datos utilizada para la segmentación del factor jurisdicción, recopila los diferentes delitos fuentes del LAFT, relacionados con casos materializados en las ciudades de Colombia, información que se obtuvo de fuentes externas como; Fiscalía General de la Nación, Dane, Observatorio de Drogas de Colombia y Datos Abiertos para 1102 municipios de Colombia en el 2019. Partiendo de los datos anteriores, se desarrolló una clasificación a partir del Análisis de Componentes Principales y de Conglomerados los cuales permitieron identificar previo a la apertura de una agencia y/o corresponsal, o punto de contacto, las diferentes situaciones que involucran a los municipios con respecto a los delitos fuentes de LAFT, siendo así, un sustento que sirve como aval para tomar las decisiones administrativas en materia de riesgos, específicamente los correspondientes al LAFT. Mediante el Análisis de Componentes Principales se logró una reducción de 21 variables (delitos fuente LAFT) a cuatro componentes principales, las cuales describen el 74,15% del comportamiento de la información contenida dentro de la base de datos. Así mismo, en la aplicación del Análisis de Conglomerados se obtuvo que el 85% de los municipios fueron clasificados como riesgo bajo en lavado de activos, el 15% se clasificó como riesgo medio y menos del 1% como riesgo alto.
dc.description.abstractenglishDesigning a segmentation model by the jurisdiction factor is one of the main priorities required by the credit union to identify the cities with the greatest exposure to the risk of money laundering and terrorism financing (LAFT). The database used for the segmentation of the jurisdiction factor, collects the different crimes sources of the LAFT, related to cases occurred in the cities of Colombia, information obtained from external sources such as Office of the Attorney General of the Nation, DANE, Colombia Drug Observatory and Open Data for 1102 municipalities of Colombia in 2019. Starting from the previous data, a classification was developed from the Analysis of Principal Components and Clusters which allowed the identification, preceding the opening of an agency and / or correspondent, or point of contact, of the different situations that comprise municipalities regarding the crimes that are sources of the LAFT, thus, a support that serves as an endorsement to make administrative decisions concerning risks, specifically those corresponding to the LAFT. Through the Principal Component Analysis, a reduction of 21 variables to four main components (LAFT source crimes) was achieved, which describe 74.15% of the performance of the information contained within the database. Likewise, in the application of the Cluster Analysis, 85% of the municipalities were classified as low risk in money laundering, 15% were classified as medium risk and less than 1% as high risk.
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/20.500.14071/40798
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.subjectRiesgos LAFT
dc.subjectAnálisis de Componentes Principales
dc.subjectAnálisis de conglomerados
dc.subjectFactor Jurisdicción.
dc.subject.keywordLAFT Risks
dc.subject.keywordPrincipal Component Analysis
dc.subject.keywordCluster Analysis
dc.subject.keywordJurisdiction Factor.
dc.titleClasificación del nivel de riesgo de los municipios colombianos mediante la aplicación del análisis multivariado, teniendo en cuenta la ocurrencia de delitos fuente de lavado de activos y financiación del terrorismo
dc.title.englishClassification of the level of risk of Colombian municipalities through the application of multivariate analysis, considering the occurrence of crimes that are the source of money laundering and terrorism financing*.
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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