Portfolio recommendations to improve risk of default in microfinance



Document title: Portfolio recommendations to improve risk of default in microfinance
Journal: Ciencia ergo sum
Database: CLASE
System number: 000502028
ISSN: 1405-0269
Authors: 1
2
3
Institutions: 1Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México. México
2Duke University, Durham, Carolina del Norte. Estados Unidos de América
3Instituto Tecnológico Autónomo de México, Ciudad de México. México
Year:
Season: Mar-Jun
Volumen: 28
Number: 1
Country: México
Language: Inglés
Document type: Artículo
Approach: Analítico
Spanish abstract Se presenta una interesante aplicación de aprendizaje de máquina en la originación de créditos en microfinanzas. El objetivo de microfinanzas son las personas que no pueden construir un historial crediticio y, en consecuencia, no pueden acceder a préstamos de bancos u otras instituciones financieras. Usamos datos de una compañía microfinanciera mexicana que opera en varias regiones del país. De igual modo, se pretende guiar a prestamistas intermediarios para escoger sus clientes y alcanzar un menor riesgo de crédito. Usamos varios modelos estadísticos como análisis de componentes principales, análisis de grupos y árboles de regresión. Obtenemos, como resultado, una serie de recomendaciones basadas en las características de los clientes
English abstract This article presents an exciting application of machine learning for loan origination in microfinance. Microfinance targets people who cannot build a credit history and therefore cannot access loans from banks or other financial institutions. We use data from a Mexican microfinance company that operates in several regions throughout the country. The objective is to guide intermediate lenders to choose their clients and achieve a lowerr credit default risk. We use several statistical models such as principal component analysis, clustering analysis and a regression tree. We obtain, as a result, a series of recommendations based on the characteristics of the clients
Disciplines: Economía
Keyword: Banca,
México,
Análisis de grupos,
Microfinanzas,
Riesgos de credito,
Arboles de regresión
Full text: https://cienciaergosum.uaemex.mx/article/view/13175/11629