Desarrollo de un modelo estadístico para medir la posibilidad de morosidad de clientes en una empresa de retail

dc.contributor.authorCampoverde López, Juan Rafael
dc.contributor.authorReyes Ramos, Sonnia Paola, Directora
dc.date.accessioned2022-04-04T19:34:39Z
dc.date.available2022-04-04T19:34:39Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractEl Modelo estadístico la probabilidad de que un cliente sea moroso en la empresa XYZ S.A. La misma es una empresa de retail que se dedica a la venta de productos sobre todo del hogar y nos proporcionó los datos para trabajar. Este estudio tiene como fin determinar el comportamiento de la variable de interés, la misma que será explicada por un conjunto de variables que contienen características personales y socio demográficas de los clientes de la empresa. En el primer capítulo, tenemos el planteamiento del problema de nuestro estudio, en segundo lugar la justificación del presente trabajo, donde con el modelo estadístico permitirá a la empresa tomar decisiones importantes con los clientes futuros morosos y disminuir la probabilidad de cartera castigada. Y al final planteamos el objetivo general y los objetivos específicos del presente estudio. En el segundo capítulo encontramos la metodología a utilizar en el presente trabajo. Iniciamos definiendo la población objetivo, que en nuestro caso son los clientes que fueron aperturados en la empresa hasta Junio 2015 en la empresa vii XYZ S.A. Luego se procede a describir cada una de las técnicas que utilizaremos en el análisis de datos univariado, inferencial y multivariado. En el tercer capítulo, tenemos el análisis de datos univariado, inferencial y multivariado. En la parte univariada e inferencial analizaremos las variables a utilizar en el modelo de regresión logística binomial, utilizando tablas, diagramas de barras y pasteles en la parte descriptiva y tablas de contingencia en la parte inferencial para determinar independencia entre las variables. Por tener variables categóricas solo utilizaremos estas técnicas. Y en la parte especializada como técnica multivariada utilizaremos la regresión logística binomial al poseer una variable dicotómica como respuesta. Para terminar con nuestro estudio, en la última sección encontramos las conclusiones y recomendaciones de mayor importancia que obtuvimos con los resultados del presente trabajoes_EC
dc.identifier.citationCampoverde, J. (2015). Desarrollo de un modelo estadístico para medir la posibilidad de morosidad de clientes en una empresa de retail [Tesis de grado]. Escuela Superior Politécnica del Litorales_EC
dc.identifier.urihttps://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/52454
dc.language.isospaes_EC
dc.publisherESPOL. FCNMes_EC
dc.subjectModelo estadísticoes_EC
dc.subjectMorosidad de clienteses_EC
dc.titleDesarrollo de un modelo estadístico para medir la posibilidad de morosidad de clientes en una empresa de retailes_EC
dc.typeThesises_EC

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