Variables predictoras de Impago de responsables financieros en una universidad privada
Objetivo: Identificar variables predictoras de impago en responsables financieros en una universidad privada. Metodología: El diseño de la investigación es explicativo, pues se discriminan variables que ayudan a predecir la probabilidad de impago mediante la regresión logística binaria (logit). Resu...
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2023
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| _version_ | 1881510325992292352 |
|---|---|
| author | Trinidad Ticse, Benjamín David |
| author2 | Vallejos Angulo, Christian Daniel |
| author_browse | Trinidad Ticse, Benjamín David Vallejos Angulo, Christian Daniel |
| author_facet | Vallejos Angulo, Christian Daniel Trinidad Ticse, Benjamín David |
| author_sort | Trinidad Ticse, Benjamín David |
| collection | Repositorio institucional |
| description | Objetivo: Identificar variables predictoras de impago en responsables financieros en una universidad privada. Metodología: El diseño de la investigación es explicativo, pues se discriminan variables que ayudan a predecir la probabilidad de impago mediante la regresión logística binaria (logit). Resultados: Las variables: tipo de vivienda, escolaridad, estatus laboral, trabajo adicional, deudas al banco y trabajo adicional del cónyuge, tienen un p-valor 0.000 menor al 1% lo que indica que contribuyen al modelo en forma significativa para predecir impago en responsables financieros. Conclusión: La presente investigación muestra que existen 6 variables predictoras de impago en responsables financieros. Estas variables adecuadamente manejadas ayudarían a optimizar las decisiones que se toman en relación al riesgo crediticio en las instituciones educativas privadas, mejoraría el flujo de efectivo, favorecería a tomar decisiones crediticias más rápidas y permitiría un monitoreo más cercano de las cuenten por cobrar existentes priorizando la cobranza. Asimismo, reduciría el costo del análisis crediticio, costos de cobranzas y morosidad en las instituciones ya mencionadas. |
| escuela_str_mv | Escuela Profesional de Contabilidad |
| format | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| id | oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/6825 |
| institution | UPeU |
| language | Spanish |
| linea_str_mv | Finanzas |
| ocde_area_str_mv | Ciencias sociales |
| ocde_disciplina_str_mv | Economía y negocios |
| ocde_str_mv | 5.02.02 |
| programa_nombre_str_mv | Contabilidad y Gestión Tributaria |
| programa_uri_str_mv | http://upeu.edu.pe/sys/programas/programa/contabilidad-y-gestion-tributaria |
| publishDate | 2023 |
| publishDateRange | 2023 |
| publishDateSort | 2023 |
| publisher | Universidad Peruana Unión |
| publisherStr | Universidad Peruana Unión |
| record_format | dspace |
| sede_str_mv | Tarapoto |
| spelling | Variables predictoras de Impago de responsables financieros en una universidad privada Trinidad Ticse, Benjamín David Vallejos Angulo, Christian Daniel Puntuación crediticia Mineria de Datos Probabilidad de impago Responsable financiero Credit Scoring Default Objetivo: Identificar variables predictoras de impago en responsables financieros en una universidad privada. Metodología: El diseño de la investigación es explicativo, pues se discriminan variables que ayudan a predecir la probabilidad de impago mediante la regresión logística binaria (logit). Resultados: Las variables: tipo de vivienda, escolaridad, estatus laboral, trabajo adicional, deudas al banco y trabajo adicional del cónyuge, tienen un p-valor 0.000 menor al 1% lo que indica que contribuyen al modelo en forma significativa para predecir impago en responsables financieros. Conclusión: La presente investigación muestra que existen 6 variables predictoras de impago en responsables financieros. Estas variables adecuadamente manejadas ayudarían a optimizar las decisiones que se toman en relación al riesgo crediticio en las instituciones educativas privadas, mejoraría el flujo de efectivo, favorecería a tomar decisiones crediticias más rápidas y permitiría un monitoreo más cercano de las cuenten por cobrar existentes priorizando la cobranza. Asimismo, reduciría el costo del análisis crediticio, costos de cobranzas y morosidad en las instituciones ya mencionadas. 2023-03-16 2023-09-07T00:18:19Z 2023-09-07T00:18:19Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/6825 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/es/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/6825 2026-11-10T17:45:09Z |
| spellingShingle | Puntuación crediticia Mineria de Datos Probabilidad de impago Responsable financiero Credit Scoring Default Trinidad Ticse, Benjamín David Variables predictoras de Impago de responsables financieros en una universidad privada |
| title | Variables predictoras de Impago de responsables financieros en una universidad privada |
| title_full | Variables predictoras de Impago de responsables financieros en una universidad privada |
| title_fullStr | Variables predictoras de Impago de responsables financieros en una universidad privada |
| title_full_unstemmed | Variables predictoras de Impago de responsables financieros en una universidad privada |
| title_short | Variables predictoras de Impago de responsables financieros en una universidad privada |
| title_sort | variables predictoras de impago de responsables financieros en una universidad privada |
| topic | Puntuación crediticia Mineria de Datos Probabilidad de impago Responsable financiero Credit Scoring Default |
| topic_facet | Puntuación crediticia Mineria de Datos Probabilidad de impago Responsable financiero Credit Scoring Default |
| url | https://hdl.handle.net/20.500.12840/6825 |
| work_keys_str_mv | AT trinidadticsebenjamindavid variablespredictorasdeimpagoderesponsablesfinancierosenunauniversidadprivada |