| Revue: | Ciencia ergo sum |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000502028 |
| ISSN: | 1405-0269 |
| Autores: | Simonin, Irving1 Brooks, Marc2 Nieto Barajas, Luis3 |
| Instituciones: | 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 |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Mar-Jun |
| Volumen: | 28 |
| Número: | 1 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en español | 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 |
| Resumen en inglés | 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 |
| Disciplinas: | Economía |
| Palabras clave: | Banca, México, Análisis de grupos, Microfinanzas, Riesgos de credito, Arboles de regresión |
| Texte intégral: | https://cienciaergosum.uaemex.mx/article/view/13175/11629 |
