Título : |
Análisis de los factores que determinan la morosidad en la agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca - 2018 |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Lucio Elias Figueroa Mamani, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática |
Fecha de publicación: |
2019 |
Número de páginas: |
69 páginas |
Il.: |
figuras; tablas |
Dimensiones: |
30 cm |
Material de acompañamiento: |
1 CD-ROM |
Nota general: |
Para optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático |
Idioma : |
Español (spa) |
Resumen: |
La presente investigación se realizó en la Agencia Raúl Porra de Mibanco Juliaca y tuvo como principal objetivo, analizar los factores que determinan la morosidad en la Agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca-2018, identificar estos factores fue de suma importancia porque esto nos permitirá plantear estrategias que permitirán reducir la morosidad. Este estudio se enmarca dentro de la investigación de tipo no experimental, ya que la información en la investigación, presenta un análisis de resultados de Base de Datos, de modelos estimados y una discusión de los factores que influyeron en la morosidad. La población estuvo representada por los clientes con créditos en mora al corte de la información del sistema TOPAZ a la fecha 31 de diciembre de 2018. Los cuales resultaron ser 318 clientes con créditos en mora. Una vez obtenidos los datos del Sistema TOPAZ, se identificaron 24 variables en estudio entre cualitativas y cuantitativas, las variables cualitativas se trabajaron mediante variables dicotómicas (DUMMY), posteriormente se utilizó el método de selección de variables Stepwise y mediante el cual se ha identificado las variables más significativas que influyeron en la morosidad de la agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca, las cuales son: Monto del crédito aprobado, saldo deudor, interés, Riesgo de transferencia a recuperación y estado del crédito. El modelo estimado de regresión múltiple para explicar Los factores que influyen en la morosidad de la agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca con un coeficiente de determinación de 45,9% es: ŷ=0,410+0,001.x_1-〖0,146.x〗_2-〖0,0188.x〗_6+〖0,0255.x〗_11-〖0.175.x〗_20, Dónde: y:Índice de morosidad, x1: Monto del crédito aprobado, x2: Saldo deudor, x6: intereses, x11: Riesgo de transferencia a recuperación, X20: Estado del crédito. |
En línea: |
http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/12011 |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=109403 |
Análisis de los factores que determinan la morosidad en la agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca - 2018 [texto impreso] / Lucio Elias Figueroa Mamani, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática, 2019 . - 69 páginas : figuras; tablas ; 30 cm + 1 CD-ROM. Para optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático Idioma : Español ( spa)
Resumen: |
La presente investigación se realizó en la Agencia Raúl Porra de Mibanco Juliaca y tuvo como principal objetivo, analizar los factores que determinan la morosidad en la Agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca-2018, identificar estos factores fue de suma importancia porque esto nos permitirá plantear estrategias que permitirán reducir la morosidad. Este estudio se enmarca dentro de la investigación de tipo no experimental, ya que la información en la investigación, presenta un análisis de resultados de Base de Datos, de modelos estimados y una discusión de los factores que influyeron en la morosidad. La población estuvo representada por los clientes con créditos en mora al corte de la información del sistema TOPAZ a la fecha 31 de diciembre de 2018. Los cuales resultaron ser 318 clientes con créditos en mora. Una vez obtenidos los datos del Sistema TOPAZ, se identificaron 24 variables en estudio entre cualitativas y cuantitativas, las variables cualitativas se trabajaron mediante variables dicotómicas (DUMMY), posteriormente se utilizó el método de selección de variables Stepwise y mediante el cual se ha identificado las variables más significativas que influyeron en la morosidad de la agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca, las cuales son: Monto del crédito aprobado, saldo deudor, interés, Riesgo de transferencia a recuperación y estado del crédito. El modelo estimado de regresión múltiple para explicar Los factores que influyen en la morosidad de la agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca con un coeficiente de determinación de 45,9% es: ŷ=0,410+0,001.x_1-〖0,146.x〗_2-〖0,0188.x〗_6+〖0,0255.x〗_11-〖0.175.x〗_20, Dónde: y:Índice de morosidad, x1: Monto del crédito aprobado, x2: Saldo deudor, x6: intereses, x11: Riesgo de transferencia a recuperación, X20: Estado del crédito. |
En línea: |
http://repositorio.unap.edu.pe/handle/UNAP/12011 |
Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=109403 |
Análisis de los factores que determinan la morosidad en la agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca - 2018
La presente investigación se realizó en la Agencia Raúl Porra de Mibanco Juliaca y tuvo como principal objetivo, analizar los factores que determinan la morosidad en la Agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca-2018, identificar estos factores fue de suma importancia porque esto nos permitirá plantear estrategias que permitirán reducir la morosidad. Este estudio se enmarca dentro de la investigación de tipo no experimental, ya que la información en la investigación, presenta un análisis de resultados de Base de Datos, de modelos estimados y una discusión de los factores que influyeron en la morosidad. La población estuvo representada por los clientes con créditos en mora al corte de la información del sistema TOPAZ a la fecha 31 de diciembre de 2018. Los cuales resultaron ser 318 clientes con créditos en mora. Una vez obtenidos los datos del Sistema TOPAZ, se identificaron 24 variables en estudio entre cualitativas y cuantitativas, las variables cualitativas se trabajaron mediante variables dicotómicas (DUMMY), posteriormente se utilizó el método de selección de variables Stepwise y mediante el cual se ha identificado las variables más significativas que influyeron en la morosidad de la agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca, las cuales son: Monto del crédito aprobado, saldo deudor, interés, Riesgo de transferencia a recuperación y estado del crédito. El modelo estimado de regresión múltiple para explicar Los factores que influyen en la morosidad de la agencia Raúl Porras de Mibanco, Juliaca con un coeficiente de determinación de 45,9% es: ŷ=0,410+0,001.x_1-〖0,146.x〗_2-〖0,0188.x〗_6+〖0,0255.x〗_11-〖0.175.x〗_20, Dónde: y:Índice de morosidad, x1: Monto del crédito aprobado, x2: Saldo deudor, x6: intereses, x11: Riesgo de transferencia a recuperación, X20: Estado del crédito.
Figueroa Mamani, Lucio Elias -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería Estadística e Informática - 2019
Para optar Título Profesional de Ingeniero Estadístico e Informático
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