Elaboración de un modelo predictivo de deserción de clientes de tarjeta de crédito para una entidad bancaria del Ecuador
El propósito de este trabajo es elaborar un modelo matemático que permita identificar la probabilidad de que un cliente de tarjeta de crédito pueda ser un posible desertor. Esta investigación inicia con una breve explicación del Customer Relationship Management, ya que, al hablar de deserción es pre...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | Universidad Andina Simón Bolivar |
| Repositorio: | Repositorio Universidad Andina Simón Bolivar |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uasb.edu.ec:10644/8413 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10644/8413 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | CRÉDITO AL CONSUMIDOR RIESGO FINANCIERO GESTIÓN DE LOS RIESGOS BANCA PRIVADA |
| Sumario: | El propósito de este trabajo es elaborar un modelo matemático que permita identificar la probabilidad de que un cliente de tarjeta de crédito pueda ser un posible desertor. Esta investigación inicia con una breve explicación del Customer Relationship Management, ya que, al hablar de deserción es preciso contar con estrategias claras de como fidelizarlos creando la mejor relación entre cliente y entidad financiera. A continuación, se estudia diferentes tipos de modelos de Scoring que permiten predecir la variable dependiente, para este caso se considera la regresión logística. Un factor importante que se debe revisar es la situación financiera del Ecuador basándose en indicadores económicos que son variables que influye en el consumo de tarjeta de crédito. Luego se presenta el detalle de facturación de tarjeta de crédito de los once principales bancos y su evolución tanto en cantidad de tarjetas colocadas como en el incremento del saldo. Finalmente se presenta una comparación de las tarjetas colocadas versus las canceladas por los clientes donde se verifica que a partir del segundo semestre del 2017 presenta la misma tendencia creciente dentro de la institución de estudio. Finalmente se presenta el modelo definiendo la variable dependiente dicotómica, es decir, que es igual a cero (cliente con tarjetas de crédito con estado activa) o a uno (cliente que en el periodo de observación cancela su tarjeta de crédito o, que tuvo consumos menores a los gastos de mantenimiento), y las variables independientes que fueron creadas considerando el periodo de observación (seis meses), además, se han tomado en cuenta criterios estadísticos para identificar las variables más predictivas. El periodo de estudio considera doce meses para cada identificación de forma escalonada llegando a tomar datos entre enero 2018 y diciembre 2019. Se utilizo el modelo de regresión logística para determinar la probabilidad de deserción que tienen los clientes de tarjeta de crédito y tomando en cuenta los estadísticos: ROC, KS y GINI se verifica el ajuste del mismo. |
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