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Crédito hipotecario: un modelo predictivo de discriminación de riesgo

Journal
Revista Venezolana de Gerencia
ISSN
2477-9423
1315-9984
Date Issued
2023
Author(s)
González-Rossano, Carlos
Type
Resource Types::text::journal::journal article
DOI
10.52080/rvgluz.28.104.12
URL
https://scripta.up.edu.mx/handle/20.500.12552/4943
Abstract
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
Subjects

Decent housing

Machine learning

Risk selection criter...

Social mobility

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