Resumen de El modelo credit scoring como alternativa de evaluación crediticia en Agrobanco
- español
En los últimos años el Perú atraviesa un fuerte crecimiento en el sector financiero, principalmente enfocado en el sector de los créditos, los cuales han permitido dinamizar la economía, lo cual no sucede para los créditos orientados al sector agropecuario por su nivel de riesgo, motivo por el cual el Estado peruano crea Agrobanco como una entidad enfocada al sector agropecuario por medio de la colocación de créditos agropecuarios. El objetivo de la investigación es desarrollar un modelo Credit Scoring que permita apoyar la evaluación inmediata del crédito agropecuario, debido a la deficiente y lenta de la misma por parte de Agrobanco. Asimismo la metodología utilizada se fundamenta en un modelo de Credit Scoring de carácter predictivo, que plantea un método de efectos marginales y la evaluación de toda la cartera de la entidad del periodo 2009 al 2015. Los resultados obtenidos en la investigación determinan que las variables independientes: tasa, periodo, garantía, edad, soltero, calificación normal y antigüedad, son significativamente estadísticas en la morosidad de los créditos otorgados, sin embargo las variables, monto, mujer y hectárea no son representativas. Las conclusiones de la investigación son que se cumple como determinantes socio económicas, estadísticamente, las variables: tasa, periodo, garantía, edad, soltero, califica normal y antigüedad.
- English
In recent years, Peru has experienced strong growth in the financial sector, mainly focused on the credit sector, which has allowed the economy to be boosted, which is not the case for credits oriented to the agricultural sector due to its level of risk, reason whereby the Peruvian government creates Agrobanco as an entity focused on the agricultural sector through the placement of agricultural loans. The objective of the research is to develop a Credit Scoring model that allows to support the immediate evaluation of the agricultural credit, due to the deficient and slow of it by Agrobanco. Likewise, the methodology used is based on a Credit Scoring model of predictive nature, which proposes a method of marginal effects and the evaluation of the entire portfolio of the entity from the period 2009 to 2015. The results obtained in the investigation determine that the independent variables: rate, period, guarantee, age, single, normal and seniority, are statistically significant in the delinquency of the loans granted, however the variables, amount, woman and hectare are not representative. The conclusions of the investigation are that it is fulfilled as socio-economic determinants, statistically, the variables: rate, period, guarantee, age, single, normal grades and seniority.
