Modelización de los Determinantes de la Morosidad Crediticia en la Cooperativa Jardín Azuayo: Territorio Cañar
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Date
2025-06-23
Authors
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Publisher
Universidad de Cuenca
Abstract
This research analyzes the determinants of credit delinquency at Cooperativa Jardín Azuayo, Cañar Territory (Ecuador). The modeling design incorporated key variables including: loan term, education level, economic activity type, housing type, net worth, income level, applicant age, and loan amount. These variables were used to evaluate repayment behavior across 52,718 credit applications from 2021-2024. Python was employed for statistical modeling and data analysis. Variable standardization and encoding techniques were applied to correct class imbalance in the dependent variable. Results indicate that members with higher education and formal employment exhibit lower delinquency risk, with income level and net worth further reducing default probability. Conversely, variables such as rented housing, younger applicants, and longer loan terms increase credit default likelihood. A predictive model achieved an AUC-ROC score of 0.743, demonstrating acceptable performance for default forecasting.
Resumen
El presente trabajo de investigación tiene por objeto el análisis de los determinantes de la morosidad crediticia en la cooperativa Jardín Azuayo territorio Cañar. En el diseño de modelización se utilizaron variables relevantes tales como: El tiempo de crédito otorgado, nivel de estudios, tipo de actividad económica, tipo de vivienda, nivel patrimonial, nivel de ingresos, edad y monto del solicitante. Los mismos que sirvieron para evaluar el
comportamiento de pago de 52,718 solicitudes de crédito durante el período 2021-2024. Se utilizó el programa Python para la modelización y el análisis estadístico de los datos; para la adecuada estimación de los coeficientes se procedió a realizar técnicas de estandarización y codificación de variables; corrigiendo así problemas de desbalance en la variable dependiente. Como resultado de este proceso se observó que los socios con educación
superior y empleo formal presentan menor riesgo de mora, además de que el tipo ingreso y nivel patrimonial ayudan en este resultado. Mientras tanto variables como el tipo de vivienda (alquilada), solicitantes jóvenes y el tiempo de crédito incurren en la probabilidad de impago de crédito. Finalmente se desarrolló un modelo predictivo AUC-ROC de 0.743, indicativo de un rendimiento aceptable para pronosticar incumplimientos.
Keywords
Finanzas, Modelización predictiva, Riesgo crediticio, Cooperativismo financiero, Inclusión financiera
Citation
Código de tesis
TM4; 2646
Código de tesis
Grado Académico
Magíster en Finanzas mención Riesgos Financieros