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Professor Guidedc.contributor.advisorEsquivel Cabrera, René es_CL
Authordc.contributor.authorLópez Figueroa, Ignacio Antonio es_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Industriales_CL
Associate professordc.contributor.otherGana Quiroz, Juanita
Associate professordc.contributor.otherMaturana Falcone, Gonzalo
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:17:46Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:17:46Z
Publication datedc.date.issued2009es_CL
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/103572
Abstractdc.description.abstractActualmente el modelo de liquidez normativo que posee el Banco, no cuenta con una apropiada modelación del comportamiento de los flujos de ingresos y egresos de sus productos de tarjetas y líneas de crédito. Estos flujos se encuentran alocados en el largo plazo, lo que significa que se esta asumiendo que el dinero prestado respecto a estos productos no se recuperará en un plazo menor a 365 días. Esto trae consigo la imposibilidad para el Banco de contar con estos montos de activos en plazos menores, lo que limita normativamente el monto total posible de invertir diariamente. El objetivo que plantea el presente trabajo lo constituye el establecer un modelo que permita distribuir en el tiempo los saldos totales en tarjetas de crédito y líneas de crédito que posee el Banco, respecto al comportamiento de sus clientes, liberando así recursos para ser invertidos y permitiendo una correcta medición del riesgo de liquidez que lo afecta. La metodología a aplicar la constituye el Data Mining. Esta a través de distintas etapas y la aplicación de herramientas estadísticas y análisis cuantitativos permitirá establecer el modelo de comportamiento para estos productos que no poseen vencimiento definido. También forman parte del presente trabajo la medición del impacto en la liquidez del banco con la implantación del modelo. Además del impacto económico generado por la liberación de recursos a ser invertidos. Tras realizar la etapa de segmentación, utilizando el método de la varianza., se puede observar que la cartera de líneas de crédito pueden ser segmentada por variables como el tipo de cliente (persona o empresa), moneda asociada (peso o dólar) y el origen de la deuda (pactada o no pactada). La cartera de tarjetas de crédito fue segmentada por variables como la fecha de pago (día 5, 15 o fin de mes) y por el porcentaje de pago (mas que el mínimo, el mínimo o menor al mínimo). El modelo aplicado permite distribuir los saldos presentes en la cartera de estos productos, de acuerdo al comportamiento que presentan los distintos segmentos definidos. Esta queda fundamentado por la prueba retrospectiva realizada la cual permitió validar la distribución estimada. La holgura que permite obtener, el aplicar el modelo en la medición del riesgo de liquidez del Banco, entrega la disponibilidad de aproximadamente $ 20000 MM. Este monto puede ser invertido en instrumentos financieros tales como las Colocaciones Interbancarias 1 día. Esta alternativa entrega un mayor retorno, el cual supera los $ 4.5 millones diarios. Dado esto es fundamental la próxima implementación del modelo para una correcta gestión del Riesgo de Liquidez del Banco y el retorno asociado.
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
Keywordsdc.subjectIngenieríaes_CL
Keywordsdc.subjectRiesgo de liquidezes_CL
Keywordsdc.subjectFinanzases_CL
Keywordsdc.subjectAnálisis cuantitativoes_CL
Keywordsdc.subjectSegmentaciónes_CL
Keywordsdc.subjectRiesgo de mercadoes_CL
Keywordsdc.subjectModelamientoes_CL
Keywordsdc.subjectNormativa SBIFes_CL
Títulodc.titleAnálisis del Comportamiento de Consumo y Pago de Clientes de Tarjetas y Líneas de Crédito de un Bancoes_CL
Document typedc.typeTesises_CL


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