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Professor Advisordc.contributor.advisorCruz González, José Miguel
Authordc.contributor.authorLuengo Madrid, Lissette Alejandra
Associate professordc.contributor.otherSáez Sáez, Guillermo
Associate professordc.contributor.otherWeber Haas, Richard
Admission datedc.date.accessioned2023-04-19T21:33:34Z
Available datedc.date.available2023-04-19T21:33:34Z
Publication datedc.date.issued2023
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/192916
Abstractdc.description.abstractDurante los últimos tres años Chile ha vivido una importante recesión económica que surge tras la crisis social y que se agrava con la llegada de la pandemia al país. Como medida para frenar la baja liquidez y la contracción del mercado el gobierno impulsa una serie de medidas orientadas a inyectar recursos a los sectores más vulnerables del país, es decir a la clase media y baja. Adicionalmente, el Congreso impulsa el retiro de fondos desde el sistema de las administradoras de fondos de pensiones (AFPs). Estas medidas impactaron en el mercado bancario. Aumentó la capacidad de pago de los usuarios y se redujo el nivel de riesgo ya que contaban con dinero para cancelar sus deudas, sin embargo, dicho comportamiento en muchos casos no se llevó a cabo. Hubo una proporción de personas a las que se denominarán Can´t pay, que si cancelaron sus deudas y que previo a la inyección de recursos no poseían dinero para hacerlo. Mientras que hubo otras, las Won t pay que, bajo las mismas condiciones, decidieron no pagar los compromisos bancarios adquiridos, aún contando con el dinero. Este trabajo busca establecer relaciones e identificar las variables que permitan predecir y/o explicar el comportamiento y las diferencias existentes entre clientes Can't pay, y los Won't pay. Con este propósito se empleó como metodología la minería de datos, junto con herramientas de análisis que permitan comprender el incumplimiento de los clientes a través de diversas variables. Como resultado obtenido a partir del modelo final del puntaje de comportamiento que este estudio presenta, se determinó la existencia de 14 variables que tienen incidencia en que un cliente pertenezca al segmento Can t pay y/o al Won t pay. Entre los más importante destacan la antigüedad, edad y sexo del cliente.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Keywordsdc.subjectBancos - Chile
Keywordsdc.subjectCrisis económica
Keywordsdc.subjectMinería de datos
Keywordsdc.subjectDeudor y acreedor
Keywordsdc.subjectPandemia COVID-19, 2020- - Aspectos económicos - Chile
Keywordsdc.subjectMercado bancario
Keywordsdc.subjectPuntaje de comportamiento
Títulodc.titleEvaluación del comportamiento de los clientes de un banco dado los shocks económicos de la pandemia en Chilees_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Industriales_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.titulacionuchile.titulacionDoble Titulaciónes_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civil Industriales_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoMagisteres_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisTesis para optar al grado de Magíster en Economía Aplicadaes_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisMemoria para optar al título de Ingeniera Civil Industrial


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