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La gestión de la morosidad es el proceso por el que se gestionan las cuentas de préstamos que han incumplido sus reembolsos contractuales. Aunque se han aplicado enfoques de inteligencia computacional, como las redes neuronales artificiales, al campo relacionado de la aprobación de préstamos/calificación crediticia, hay pocas pruebas de su aplicación a la gestión de la morosidad. Esta tesis investiga la viabilidad de utilizar redes neuronales artificiales para predecir el riesgo de que las cuentas de préstamos personales entren en mora. Los datos utilizados son datos reales de préstamos…mehr

Produktbeschreibung
La gestión de la morosidad es el proceso por el que se gestionan las cuentas de préstamos que han incumplido sus reembolsos contractuales. Aunque se han aplicado enfoques de inteligencia computacional, como las redes neuronales artificiales, al campo relacionado de la aprobación de préstamos/calificación crediticia, hay pocas pruebas de su aplicación a la gestión de la morosidad. Esta tesis investiga la viabilidad de utilizar redes neuronales artificiales para predecir el riesgo de que las cuentas de préstamos personales entren en mora. Los datos utilizados son datos reales de préstamos personales procedentes de una institución financiera australiana de tamaño medio. Los resultados son muy alentadores, sobre todo los obtenidos cuando se utilizó un conjunto en lugar de redes individuales. Los resultados también sugieren que hay margen para seguir investigando a fondo en este ámbito.
Autorenporträt
Esther Andrea Maryse Scheurmann, licenciada en Informática (con matrícula de honor), máster en Informática (sistemas de información), Universidad de La Trobe, Australia. Analista de negocios senior en un importante banco australiano.