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dc.rights.licensehttps://repositorio.utdt.edu/static/license/license-utdt.pdf
dc.contributor.advisorGonzález-Rozada, Martín
dc.contributor.advisorUniversidad Torcuato Di Tella
dc.contributor.authorBusto, María Paula
dc.date.accessioned2017-04-03T16:49:44Z
dc.date.available2017-04-03T16:49:44Z
dc.date.issued2013
dc.date.submitted2013
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/1618
dc.description.abstractHoy en día, la técnica más utilizada por las entidades bancarias y financieras para intentar detectar el riesgo de incumplimiento de una obligación asumida es la regresión logística. Esta técnica presenta muchas ventajas pero también tiene algunas debilidades; es por ello que en el presente trabajo se decide comparar dicha técnica con la de Random Forrest para tratar de determinar cuál de ellas arroja mejores resultados. Los objetivos del estudio son dos: 1. Comparar la Regresión Logística y Random Forrest con respecto a las variables seleccionadas por cada técnica. 2. Comparar la Regresión Logística y Random Forrest con respecto a la precisión de clasificación de cada técnica.es_AR
dc.format.extent49 p.
dc.format.mediumapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tella
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectEconometría
dc.subjectEconomía
dc.subjectDefault (Finance)
dc.subjectTesis
dc.titleUna comparación entre regresión logística y random forrest para estimar la probabilidad de default
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
UTDT.rights.PDF
UTDT.rights.AUT
UTDT.source.signaturaTESIS MEM 2013 BUS
UTDT.source.signaturaTESIS DIGITAL
UTDT.source.inventario38178U
UTDT.source.bdtBDT84338
UTDT.source.idn000069728
thesis.degree.nameMaestría en Econometría
thesis.degree.level1es_AR
thesis.degree.grantorUniversidad Torcuato Di Tella. Departamento de Economía
dc.audienceResearchers
dc.audienceStudents
dc.audienceTeachers
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR
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