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dc.contributor.advisorBazán Guzmán, Jorge Luis
dc.contributor.authorPantoja Marin, Luises_ES
dc.date.accessioned2013-02-05T14:38:50Zes_ES
dc.date.available2013-02-05T14:38:50Zes_ES
dc.date.created2012es_ES
dc.date.issued2013-02-05es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/1716
dc.description.abstractLa presente investigación se fundamenta en el uso o aplicación de Modelos Skew Probit con enlace asimétrico desde un enfoque Bayesiano. Los modelos a usar incorporan la posibilidad de usar enlaces asimétricos para estimar la probabilidad de y i =1 en muestras no balanceadas (alta proporción de ceros y por ende pequeña proporción de unos). La formulación general de esto modelos es debida a Bazán, Bolfarine y Branco (2010). Aunque en estos modelos inicialmente su computación es complicada se usaron Cadenas de Markov por Monte Carlo (MCMC) o muestreo Gibbs (para la aplicación de estos procedimientos ver Carlin y Polson, 1992) que hacen simple la formulación del modelo y por tanto simple su implementación usando el software WinBugs (los códigos de los diferentes modelos utilizados fueron obtenidos en el programa BRMUW propuesto por Bazán y Bayes, 2010). De acuerdo al análisis y estudio de aplicación realizado sobre una muestra de clientes de préstamos pertenecientes a una entidad micro financiera, aquellos modelos Skew Probit BBB y Estándar presentan los mejores indicadores de eficiencia. El análisis sobre datos reales señala que el modelo tradicional Probit presenta un 56.6% (371/664) de mala clasificación versus los modelos Estándar y BBB que en promedio muestran dicho indicador alrededor de 43% (290/664). El análisis mediante curvas COR (Receiver Operating Characteristic) ratifica lo mencionado; el área debajo de las curvas superan el 0.74 de 1 para el modelo BBB, mientras que dicho dato es de 0.70 para el caso del modelo simétrico tradicional probit. Por tanto la sensibilidad y especificidad (eficiencia) es mayor para aquellos modelos Skew Probit (mejor modelo BBB). Dentro de los modelos con Enlaces Asimétricos los modelos (SP) BBB y Estándar son los que presentan mejores indicadores de ajuste e información as__ como mejoran la sensibilidad y especificidad de un determinado modelo. Finalmente, se pretende la sistematización de la propuesta a nivel de la entidad micro financiera y su aplicación en la estimación de la probabilidad de default de créditos pero aplicado en todos los tipos de créditos.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectEstadística bayesianaes_ES
dc.subjectEstadísticaes_ES
dc.subjectModelos matemáticoses_ES
dc.subjectAnálisis de regresiónes_ES
dc.titleModelos de regresión binaria Skew probit para el calculo de probabilidad de default en el ámbito del sistema financieroes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMagíster en Estadísticaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
renati.discipline542037es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES


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