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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorRoccatagliata, Pabloes_Ar
dc.contributor.authorEscobar, Aldo Orlandoes_AR
dc.date.accessioned2023-01-09T13:48:04Z
dc.date.available2023-01-09T13:48:04Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11571
dc.description.abstractEl presente trabajo propone dos experimentos para automatizar el proceso de asignación de créditos bancarios utilizando un conjunto de datos desbalanceado con respecto al target. En el primer experimento se propone utilizar un algoritmo escalable y modular, NGBoost, para clasificar las observaciones en buenos y malos pagadores en base a una función objetivo dada por una matriz de costos (problema de tipo cost-sensitive). Una vez entrenado el modelo se realizarán predicciones y se efectuarán análisis de feature importance para decidir qué features ocultar para el posterior (segundo) ejercicio. Usando este conjunto de datos modificados, se analizará la performance en términos de beneficios de la compañía, con respecto al uso del scoring crediticio standard. Finalmente, se generará una nueva regla para asignar el crédito, considerando el scoring crediticio y la necesidad de dar crédito para poder aprender de los usuarios.es_AR
dc.format.extent131 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectCredito bancarioes_AR
dc.subjectAlgoritmoses_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.subjectActividad Crediticiaes_AR
dc.titleExploración y explotación en el análisis de riesgo de créditoes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
thesis.degree.nameMaster in Management + Analyticsen
thesis.degree.grantorUniversidad Torcuato Di Tellaes_Ar
thesis.degree.grantorEscuela de Negocioses_Ar
dc.subject.keywordScoring crediticioes_AR
dc.subject.keywordMachine Learninges_AR
dc.subject.keywordNatural Gradient Boostinges_AR
dc.subject.keywordThresholdinges_AR
dc.subject.keywordFeature Importancees_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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