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dc.contributor.advisorChung Alva, Victores_PE
dc.contributor.authorGonzales Alvarado, Jose Augustoes_PE
dc.date.accessioned2019-07-02T21:59:01Z
dc.date.available2019-07-02T21:59:01Z
dc.date.issued2019-07-02es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12893/4607es_PE
dc.description.abstractRESUMEN En el presente estudio de investigación, se identificó los principales Factores de Riesgo asociados a la morosidad de los clientes en la Entidad Financiera CRAC Sipán de la ciudad de Chiclayo; esto en base a un conjunto de variables que se presume afectan la capacidad de pago del cliente. La metodología consistió en utilizar la base de datos correspondiente a la cartera de clientes con créditos tipo MES al cierre del 31 de marzo del 2011, la cual fue solicitada al Área de Sistemas de CRAC Sipán, cabe mencionar que esta base de datos contiene información de todos los clientes vigentes en las 07 oficinas de CRAC Sipán ubicada estratégicamente en los departamentos de Lambayeque, San Martín, Cajamarca y La Libertad. El análisis estadístico consistió básicamente en la elaboración de tablas estadísticas de dos entradas, la obtención de perfiles según sexo y tipo de cliente y algunas pruebas de hipótesis Chi cuadrado de independencia de criterios, comparación de proporciones y sobre todo de la aplicación de la técnica multivariada del Análisis Discriminante con el cual se identificó los Factores de riesgo asociados a la morosidad. La muestra estuvo conformado por 652 clientes con este tipo de créditos, de los cuales la mayoría de ellos (35.12%) están en la agencia Moshoqueque. La morosidad ha impactado en el 19.33% de los clientes, identificándose que son en las oficinas Principal y Jaén las cuales presentan un alto indicador de morosidad (30.59% y 23.08% respectivamente). Mediante el Análisis Discriminante se identifico como factores de riesgo a las variables Saldo en el sistema financiero, Cuota Renta, Excedente y Liquidez pues representan diferencias significativas entre los grupos (Sig. <0.01). Finalmente se concluye que el poder predictivo del modelo clasificatorio es aceptable; pues predice correctamente al 96.76% de los clientes normales y al 98.41% de los clientes morosos.es_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Pedro Ruiz Galloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/es_PE
dc.subjectPago Puntuales_PE
dc.subjectOtorgamiento de Creditoses_PE
dc.subjectEntidades Financierases_PE
dc.titleAnálisis discriminante para determinar los factores de riesgo asociados a la morosidad de clientes en la entidad financiera Caja Sipan S.A. 2010es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameLicenciado en Estadísticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Pedro Ruiz Gallo. Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline542016es_PE


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