Tesis de cobranzas
Páginas: 13 (3038 palabras)
Publicado: 9 de noviembre de 2011
ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DEL LITORAL
INSTITUTO DE CIENCIAS MATEMÁTICAS
“APLICACIÓN DE REDES NEURONALES PARA EL ANÁLISIS DE LA CARTERA VENCIDA DE EMPRESAS, CON EL FIN DE MEJORAR SU RENTABILIDAD”
RESUMEN DE LA TESIS DE GRADO
Previa a la obtención del Título de:
INGENIERO EN ESTADISTICA INFORMATICA
Presentada por:
LUIS ALBERTO MUÑOZ SANTA CRUZ
GUAYAQUIL - ECUADOR
2002 RESUMEN
La presente aplicación es tablece una metodolog ía a seg uir para la realizació n del aná lisis crediticio de un solicitante de un ser vicio. He tomado como caso partic ular la compa ñía operadora de te lefo nía celula r, BellSo ut h Gua yaq uil, co n s u produc to “crédito”, ya q ue s us ana listas es tán to mando decisiones crediticias basándose en el fac tor de ingresos fut uros, antes que en la liquidez del clie nte.
BellSout h necesita automati zar e l proceso de i nspección de C uentas, ya q ue es un p rocedimiento m uy lento y costoso e n térmi nos de recursos utili zados; dado que incluye t res etapas íntimame nte relacio nadas: a)Ob tenció n de informació n del solicitante, b)Aná lisis de esa información para determi nar el valo r crediticio del solicitante, c) Tomade decisión sobre e l crédito. La
decisión sobre el crédito a su vez estab lece si el crédito debe otorgarse y el plan tarifa rio que puede acceder.
Se requiere de estruct uras de redes ne uro nales para logra r la automati zación de la verificación de calidad crediticia de las Cuentas aceptadas, las que utili za ndo el co ncepto de sistema a utomá tico para el control de las Cue ntas porCobrar red ucirá n la ca ntidad de tiempo q ue se usa en éste a ná lisis.
INTRODUCCIÓN
El presente trabajo es la aplicación de un modelo de Redes Neuronales, utilizando un software para resolver el problema de la cartera vencida. En él se han analizado cuales son las características que están íntimamente relacionadas con el riesgo de que se conviertan en cuentas perdidas, lo que se logra sobrela base de una solución factible en la aproximación de Redes Neuronales.
La actividad primordial es identificar el problema crediticio con la capacidad de obtener una “función de regresión cualitativa” que el análisis discriminante posee. Si bien es cierto que esta tesis intenta resolver el problema
microeconómico a través de la teoría de las redes neuronales, servirá principalmente paraentender que la forma matemática “usualmente empleada” no será utilizada y se mostrará que hay más de una forma de resolver un problema de la vida real.
Sin duda lo que se busca es obtener la manera de que una computadora sirva de apoyo en la toma de decisión con respecto de la probabilidad de que determinado cliente sea o no sea un buen sujeto de crédito. Un análisis discriminante efectúa,matemáticamente, una diferenciación entre perfiles de diversos clientes clasificándolos entre “buenos” y “malos” sujetos de crédito,
por eso, y porque parte de la teoría inicial de las redes neuronales se basa en la discriminación matemática.
La base teórica se fundamenta en las redes neuronales artificiales. Una buena parte de la teoría existente busca solucionar problemas matemáticos deaproximaciones funcionales no lineales tales como el de la “O-Exclusiva”, un claro caso de análisis discriminante.
Las redes de “propagación hacia atrás” (un modelo de redes neuronales) son necesariamente la opción más adecuada para ser utilizada en la determinación de si un cliente es o no es un buen sujeto de crédito.
Al someter los datos obtenidos de Bellsouth a un proceso de aprendizaje de unmodelo de redes neuronales previamente diseñado y por medio de algún paquete computacional obtendremos un resultado esperando que este sea positivo. artificial Así, al final podremos ya tener un proceso neuro-discriminatorio para diferenciar posibles sujetos de crédito de los que
probablemente no lo sean.
CONTENIDO
ANTECEDENTES DE LA CARTERA VENCIDA DE BELLSOUTH, PERÍODO JUNIO DEL 2000...
INSTITUTO DE CIENCIAS MATEMÁTICAS
“APLICACIÓN DE REDES NEURONALES PARA EL ANÁLISIS DE LA CARTERA VENCIDA DE EMPRESAS, CON EL FIN DE MEJORAR SU RENTABILIDAD”
RESUMEN DE LA TESIS DE GRADO
Previa a la obtención del Título de:
INGENIERO EN ESTADISTICA INFORMATICA
Presentada por:
LUIS ALBERTO MUÑOZ SANTA CRUZ
GUAYAQUIL - ECUADOR
2002 RESUMEN
La presente aplicación es tablece una metodolog ía a seg uir para la realizació n del aná lisis crediticio de un solicitante de un ser vicio. He tomado como caso partic ular la compa ñía operadora de te lefo nía celula r, BellSo ut h Gua yaq uil, co n s u produc to “crédito”, ya q ue s us ana listas es tán to mando decisiones crediticias basándose en el fac tor de ingresos fut uros, antes que en la liquidez del clie nte.
BellSout h necesita automati zar e l proceso de i nspección de C uentas, ya q ue es un p rocedimiento m uy lento y costoso e n térmi nos de recursos utili zados; dado que incluye t res etapas íntimame nte relacio nadas: a)Ob tenció n de informació n del solicitante, b)Aná lisis de esa información para determi nar el valo r crediticio del solicitante, c) Tomade decisión sobre e l crédito. La
decisión sobre el crédito a su vez estab lece si el crédito debe otorgarse y el plan tarifa rio que puede acceder.
Se requiere de estruct uras de redes ne uro nales para logra r la automati zación de la verificación de calidad crediticia de las Cuentas aceptadas, las que utili za ndo el co ncepto de sistema a utomá tico para el control de las Cue ntas porCobrar red ucirá n la ca ntidad de tiempo q ue se usa en éste a ná lisis.
INTRODUCCIÓN
El presente trabajo es la aplicación de un modelo de Redes Neuronales, utilizando un software para resolver el problema de la cartera vencida. En él se han analizado cuales son las características que están íntimamente relacionadas con el riesgo de que se conviertan en cuentas perdidas, lo que se logra sobrela base de una solución factible en la aproximación de Redes Neuronales.
La actividad primordial es identificar el problema crediticio con la capacidad de obtener una “función de regresión cualitativa” que el análisis discriminante posee. Si bien es cierto que esta tesis intenta resolver el problema
microeconómico a través de la teoría de las redes neuronales, servirá principalmente paraentender que la forma matemática “usualmente empleada” no será utilizada y se mostrará que hay más de una forma de resolver un problema de la vida real.
Sin duda lo que se busca es obtener la manera de que una computadora sirva de apoyo en la toma de decisión con respecto de la probabilidad de que determinado cliente sea o no sea un buen sujeto de crédito. Un análisis discriminante efectúa,matemáticamente, una diferenciación entre perfiles de diversos clientes clasificándolos entre “buenos” y “malos” sujetos de crédito,
por eso, y porque parte de la teoría inicial de las redes neuronales se basa en la discriminación matemática.
La base teórica se fundamenta en las redes neuronales artificiales. Una buena parte de la teoría existente busca solucionar problemas matemáticos deaproximaciones funcionales no lineales tales como el de la “O-Exclusiva”, un claro caso de análisis discriminante.
Las redes de “propagación hacia atrás” (un modelo de redes neuronales) son necesariamente la opción más adecuada para ser utilizada en la determinación de si un cliente es o no es un buen sujeto de crédito.
Al someter los datos obtenidos de Bellsouth a un proceso de aprendizaje de unmodelo de redes neuronales previamente diseñado y por medio de algún paquete computacional obtendremos un resultado esperando que este sea positivo. artificial Así, al final podremos ya tener un proceso neuro-discriminatorio para diferenciar posibles sujetos de crédito de los que
probablemente no lo sean.
CONTENIDO
ANTECEDENTES DE LA CARTERA VENCIDA DE BELLSOUTH, PERÍODO JUNIO DEL 2000...
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