Elaboración de un modelo predictivo de deserción de clientes de tarjeta de crédito para una entidad bancaria del Ecuador

dc.contributor.advisorVargas Lara, Diego Oriol, dir.
dc.contributor.authorMartínez Tatamués, Pastora Fernanda
dc.coverage.spatialECUADORes_ES
dc.coverage.temporal2018 - 2019es_ES
dc.date.accessioned2021-12-13T20:39:33Z
dc.date.available2021-12-13T20:39:33Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEl propósito de este trabajo es elaborar un modelo matemático que permita identificar la probabilidad de que un cliente de tarjeta de crédito pueda ser un posible desertor. Esta investigación inicia con una breve explicación del Customer Relationship Management, ya que, al hablar de deserción es preciso contar con estrategias claras de como fidelizarlos creando la mejor relación entre cliente y entidad financiera. A continuación, se estudia diferentes tipos de modelos de Scoring que permiten predecir la variable dependiente, para este caso se considera la regresión logística. Un factor importante que se debe revisar es la situación financiera del Ecuador basándose en indicadores económicos que son variables que influye en el consumo de tarjeta de crédito. Luego se presenta el detalle de facturación de tarjeta de crédito de los once principales bancos y su evolución tanto en cantidad de tarjetas colocadas como en el incremento del saldo. Finalmente se presenta una comparación de las tarjetas colocadas versus las canceladas por los clientes donde se verifica que a partir del segundo semestre del 2017 presenta la misma tendencia creciente dentro de la institución de estudio. Finalmente se presenta el modelo definiendo la variable dependiente dicotómica, es decir, que es igual a cero (cliente con tarjetas de crédito con estado activa) o a uno (cliente que en el periodo de observación cancela su tarjeta de crédito o, que tuvo consumos menores a los gastos de mantenimiento), y las variables independientes que fueron creadas considerando el periodo de observación (seis meses), además, se han tomado en cuenta criterios estadísticos para identificar las variables más predictivas. El periodo de estudio considera doce meses para cada identificación de forma escalonada llegando a tomar datos entre enero 2018 y diciembre 2019. Se utilizo el modelo de regresión logística para determinar la probabilidad de deserción que tienen los clientes de tarjeta de crédito y tomando en cuenta los estadísticos: ROC, KS y GINI se verifica el ajuste del mismo.es_ES
dc.format.extent70 p.es_ES
dc.identifier.citationMartínez Tatamués, Pastora Fernanda. Elaboración de un modelo predictivo de deserción de clientes de tarjeta de crédito para una entidad bancaria del Ecuador. Quito, 2021, 70 p. Tesis (Maestría en Gestión Financiera y Administración de Riesgos Financieros). Universidad Andina Simón Bolívar, Sede Ecuador. Área de Gestión.es_ES
dc.identifier.otherT-3673
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10644/8413
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito, EC: Universidad Andina Simón Bolívar, Sede Ecuadores_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectCRÉDITO AL CONSUMIDORes_ES
dc.subjectRIESGO FINANCIEROes_ES
dc.subjectGESTIÓN DE LOS RIESGOSes_ES
dc.subjectBANCA PRIVADAes_ES
dc.tipo.spaTesis Maestríaes_ES
dc.titleElaboración de un modelo predictivo de deserción de clientes de tarjeta de crédito para una entidad bancaria del Ecuadores_ES
dc.typemasterThesises_ES

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