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Construcción de Índice de Cliente / Riesgo en Microcrédito para Vivienda Mediante la Aplicación del Análisis de Componentes Principales.


41 factores fueron resumidos y reducidos para predecir el correcto uso de los fondos en un microcrédito para vivienda de interés social. Se utilizó un muestreo aleatorio de 364 clientes activos de las instituciones de microfinanzas de Guatemala con productos de microcrédito para vivienda de interés social. En una primera etapa de la investigación por medio del análisis factorial, los 41 factores sugeridos y contenidos en los grupos de variables, se logró su reducción a 28 factores que están interrelacionados directamente, logrando altos grados de significancia estadística y optimizando el modelo por medio del método de componentes principales a 4 variables. En la segunda etapa, por medio del análisis de regresión múltiple se comprueba que solamente 3 variables identificadas en el análisis factorial son capaces de pronosticar el riesgo y proporcionar los parámetros de predicción. Como resultado de la presente investigación se exponen los factores a considerar determinantes para la correcta evaluación de un cliente objeto de una posible operación financiera de microcrédito para vivienda, basado en las técnicas estadísticas multivariantes y la experiencia en dirección, monitoreo, evaluación y seguimiento dentro de las instituciones que han implementado el modelo propuesto. Finalmente se crea un modelo de predicción reducido con 5 factores, logrando una valoración del nivel esperado de riesgo, por medio de un cálculo fidedigno y rápido durante la labor de campo, para cualquier cliente y conociendo los valores de las variables independientes. La novedad científica de la presente investigación radica en la construcción de un índice estadístico multivariado específico para identificar un cliente riesgo de un microcrédito de vivienda, en el sector de las microfinanzas para vivienda, tomando en consideración los datos retrospectivos, prospectivos y de causalidad múltiple. El cual proporcionará en la práctica los siguientes beneficios: 1. Aprobar o denegar las solicitudes de crédito por medio de un índice probabilístico que determina inmediatamente la posibilidad de desvió de fondos en un cliente (riesgo). 2. Disminución de pérdidas en las instituciones. 3. Garantizar inversiones en vivienda de calidad y relevancia, logrando la disminución del déficit habitacional nacional.

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