[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-124151-es":3,"doc-seo-124151-110":30,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},124151,5909887254083,"Miles","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_276721f389ce27ea32af1340a28f341c",41,"Investigación e Informes","Modelo de credit score alternativo para personas con ingresos indeterminados en Colombia - basado en machine learning","El trabajo investigativo propone un modelo alternativo de credit score para personas con ingresos indeterminados en Colombia, incorporando enfoques de inclusión financiera y análisis de riesgo de crédito. El marco teórico aborda conceptos como inclusión financiera, economía popular, selección adversa y uso de información no crediticia. La metodología describe la preparación de datos y la evaluación del desempeño mediante modelos como GLM, RandomForest y SVM. Los resultados organizan fases de tratamiento de datos y creación/evaluación, orientando la viabilidad del otorgamiento de créditos bajo condiciones de información limitada.","TRABAJO INVESTIGATIVO:  \nMODELO DE CREDIT SCORE ALTERNATIVO PARA PERSONAS CON INGRESOS  \nINDETERMINADOS EN COLOMBIA: BASADO EN MACHINE LEARNING  \nJOHAN SEBASTIAN MAYOR CORTÉS  \nJUAN PABLO PORRAS CASANOVA  \nPONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA CALIFACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS  \nMAESTRÍA EN FINANZAS  \nSANTIAGO DE CALI  \nTRABAJO INVESTIGATIVO:  \nMODELO DE CREDIT SCORE ALTERNATIVO PARA PERSONAS CON INGRESOS  \nINDETERMINADOS EN COLOMBIA: BASADO EN MACHINE LEARNING  \nJOHAN SEBASTIAN MAYOR CORTÉS  \nJUAN PABLO PORRAS CASANOVA  \nTrabajo de grado presentado como requisito parcial para optar por el título  \nde Magíster en Finanzas  \nDirector:  \nDAVID ARANGO  \nEstadístico / Magister en Economía Aplicada  \nPONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA CALI  \nFACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS  \nMAESTRÍA EN FINANZAS  \nSANTIAGO DE CALI  \nSantiago de Cali, 3 de julio de 2023  \nDoctor (a)  \nFABIÁN FERNANDO OSORIO TINOCO Decano  \nFacultad de Ciencias Económicas y Administrativas Pontificia Universidad Javeriana  \nLa Ciudad  \nPor medio de la presente estamos entregando a usted el Trabajo de Grado cuyo título es MODELODE CREDIT SCORE ALTERNATIVO PARA PERSONAS CON INGRESOSINDETERMINADOS EN COLOMBIA: BASADO EN MACHINE LEARNING.  \nEsperamos que este Trabajo cumpla con los requisitos académicos exigidos y que alcance el propósito para el cual fue elaborado.  \nAtentamente  \n__________________________  \nJohan Sebastián Mayor Cortés Cédula 1.107.103.440  \n_________________________  \nJuan Pablo Porras Casanova  \nCédula 1.095.824.111  \nSantiago de Cali, 3 de julio de 2023  \nDoctor (a)  \nFabián Fernando Osorio Tinoco  \nFacultad de Ciencias Económicas y Administrativas Pontificia Universidad Javeriana  \nLa Ciudad  \nPor medio de la presente me permito comunicarle, que en mi calidad de director de trabajo degrado he leído detenidamente el informe final del estudio titulado “MODELO DE CREDIT SCORE ALTERNATIVO PARA PERSONAS CON INGRESOS INDETERMINADOS EN COLOMBIA: BASADO EN MACHINE LEARNING”, realizado por los estudiantes delaFacultadde Ciencias Económicas y Administrativas de la Universidad Javeriana Johan Sebastian Mayor Cortés con c.c. 1.107.103.440 y Juan Pablo Porras Casanova con c.c. 1.095.824.111, y considero que cumple con todos los requisitos requeridos para ser presentada a evaluación.  \nAtentamente  \nDAVID ARANGO  \nDirector del Trabajo de Grado  \nARTÍCULO 23 de la resolución No. 13 de julio 6 de 1946.  \n“La Universidad no se hace responsable por los conceptos emitidos por sus alumnos en sustrabajos de Tesis. Sólo velará porque no se publique nada contrario al dogma y a la moral católica y porque la Tesis no contenga ataques opolémicas puramente personales; antes bien, sevea en ellas al anhelo de buscar la Verdad y la  \nJusticia”.  \nContenido  \nPág.  \nResumen.......................................................................................................................................... 1  \nAbstract ........................................................................................................................................... 2  \n1. Introducción ................................................................................................................................ 3  \n2. Marco teórico .............................................................................................................................. 8  \n2.1 Inclusión financiera............................................................................................................ 8  \n2.2 Teoría de inclusión financiera............................................................................................ 9  \n2.3 Economía popular ............................................................................................................ 10  \n2.4 Factores que se pueden utilizar para un credit score alternativo ..................................... 10  \n2.5 Selección adversa....................................................................","cbCailimpyjO5sRP","https://ap.wps.com/l/cbCailimpyjO5sRP","pdf",617205,1,56,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Abstract\n# Introducción\n# Marco teórico\n## Inclusión financiera\n## Teoría de inclusión financiera\n## Economía popular\n## Factores para un credit score alternativo\n## Selección adversa\n## Artículos de información no crediticia\n## Viabilidad de otorgamiento de créditos\n## Riesgo financiero de crédito\n## AI y Machine learning\n# Objetivos\n## Objetivo principal\n## Objetivos específicos\n# Metodología\n# Resultados\n## Fase 1: descripción de la base y tratamiento de datos\n## Fase 2: creación y evaluación\n## Generalized Linear Model (GLM)\n## RandomForest\n## Support Vector Machine (SVM)\n## Correlaciones lineales del modelo GLM en R","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo central del trabajo?\",\"answer\":\"Proponer un modelo de credit score alternativo para personas con ingresos indeterminados en Colombia, integrando elementos de inclusión financiera y evaluación del riesgo de crédito mediante técnicas de machine learning.\"},{\"question\":\"Qué modelos se utilizan para crear y evaluar el credit score?\",\"answer\":\"Se emplean modelos como Generalized Linear Model (GLM), RandomForest y Support Vector Machine (SVM), además de análisis de correlaciones lineales del GLM en R.\"},{\"question\":\"Cómo se aborda la información no crediticia y la selección adversa?\",\"answer\":\"El marco teórico incluye factores para un credit score alternativo, artículos de información no crediticia y el concepto de selección adversa, en relación con la viabilidad del otorgamiento de créditos.\"}]","Modelo de credit score alternativo para personas con ingresos indeterminados en Colombia - 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