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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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Branding interno en una empresa de servicios en México

2020 , Terán-Bustamante, Antonia , Martínez Velasco, Antonieta Teodora

El objetivo de la presente investigación es analizar los procesos de branding interno de una empresa de servicios del conocimiento en México, de manera que estos permitan fortalecer sus ventajas competitivas a través del liderazgo de su capital humano. Lo anterior se logra a través de dilucidar si la capacitación y motivación hacia la marca influyen positivamente en el desempeño de esta. La estrategia metodológica es de tipo cuantitativo a través de herramientas estadísticas y de machine learning. La evidencia muestra que la alineación por parte de los empleados con los valores de la marca muestra un impacto positivo y significativo con su motivación a favor de la marca y el desempeño de esta. Los factores más significativos dentro de la dimensión de compromiso es el binomio capacitación y liderazgo de los jefes.

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Innovation and technological management model in the tequila sector in Mexico

2022 , Terán-Bustamante, Antonia , Martínez Velasco, Antonieta Teodora , Castillo-Girón, Víctor Manuel , Ayala-Ramírez, Suhey

Creativity, ideas, and an entrepreneurial attitude are needed to innovate. However, it is also necessary to have practical instruments that allow innovations to be reflected in the company. One of those tools is technology. This research aims to analyze innovation and technology in the tequila industry through Bayesian networks with machine learning techniques. Likewise, an innovation and technology management model will be developed to make better decisions, which will allow the company to innovate to generate competitive advantages in a mature low-tech industry. A model is made in which the critical factors that influence management innovation and technology optimally to generate value translate into competitive advantages. The evidence shows that the optimal or non-optimal management of knowledge management and its various factors, through the causality of the variables, allow the interrelation to be more adequately captured to manage it. The results show that the most relevant factors for adequate management of innovation and technology are knowledge management, sales and marketing, organizational and technological architecture, national and international markets, cultivation of raw materials, agave, and management, use of waste, and not research and development. © 2022 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.