Terán-Bustamante, Antonia
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Terán-Bustamante, Antonia
Official Name
Terán Bustamante, Antonia
Alternative Name
ateran
Main Affiliation
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Scopus Author ID
57221761294
Researcher ID
GIR-9607-2022

Research Output
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Crédito hipotecario: un modelo predictivo de discriminación de riesgo

2023 , González-Rossano, Carlos , De la Torre Díaz, Lorena , Terán-Bustamante, Antonia

Diversos estudios demuestran la relación entre el acceso a la vivienda y la superación de la pobreza. Sin embargo, existe un rezago en el acceso a la vivienda digna en México y la falta de historial crediticio es una limitante para el acceso a créditos bancarios. El objetivo de la presente investigación es analizar los criterios de selección de crédito hipotecario y proponer un modelo de gestión de riesgos que permita a la banca financiar a un mayor número de personas en la adquisición o mejora de su vivienda. La estrategia metodológica se basa en técnicas de aprendizaje automático apoyadas en la ciencia de datos para crear un modelo predictivo del cumplimiento del crédito basado en características individuales. Los resultados muestran un modelo predictivo de discriminación de riesgo con una confiabilidad del 85% para créditos a la vivienda, lo cual permite ampliar la base potencial de personas susceptibles de acceder a financiamiento hipotecario. El derecho a una vivienda digna presenta un rezago importante en el país y hasta ahora los bancos al proponer un modelo predictivo de selección de riesgo hipotecario se da respuesta a la pregunta de investigación que refiere a las acciones que puede ejecutar la banca para resolver el problema de falta de acceso a vivienda digna. Los bancos pueden establecer sus criterios de selección de riesgo apoyados en la ciencia y analítica de datos y la aplicación de modelos predictivos de aprendizaje automático utilizando su amplia base de datos histórica.© Revista Venezolana de Gerencia

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Critical Factors in the Participation of Women in Science, Technology, Engineering, and Mathematics -STEM- Disciplines in Mexico

2024-01-01 , Martínez Velasco, Antonieta Teodora , González, Fernando José Menéndez , De la Torre Díaz, Lorena , Terán-Bustamante, Antonia

Currently, women participate in STEM areas, still with a very marked gender gap. Taking this as a reference, in this work, an investigation has been carried out based on questionnaires applied to students of STEM careers. The information obtained was analyzed using multi-criteria decision methods. In particular, the Order of Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS) method was applied to determine the most favorable conditions for women to study a STEM career. Through this analysis, this research has found that women's choice of a STEM career is strongly influenced firstly by the father's profession, secondly by the mother's profession, and also has a positive impact on the discrimination to which the person has been subjected, self-motivation. And self-esteem. These results indicate that it is necessary to influence the early educational stages to provide support from the family and school environment to women so that they develop their skills around STEM careers. In future work, the data obtained could be analyzed in greater depth, considering that the richness of the open responses may be lost by coding the respondents’ opinions as categorical variables. ©Springer.

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