TY  - BOOK
AU  - Panchi Lema Rosa Angelica
AU  - Timbila Herrera Nataly Germania
TI  - Análisis del riesgo de crédito de la cartera de microcréditos en la cooperativa ´SAC PELILEO LTDA.´ sucursal Latacunga durante el período abril 2018 a marzo 2019
U1  - PROYECTO 657 P188ds 
CY  - Ecuador
KW  - RIESGOS DE CRÉDITO
KW  - MODELOS ESTADÍSTICOS
KW  - SIMULACIÓN MONTECARLO
KW  - PROBABILIDAD DE INCUMPLIMIENTO
KW  - PÉRDIDA ESPERADA
KW  - PÉRDIDA INESPERADA
KW  - PÉRDIDA CATASTRÓFICA
N1  - Incluye CD-Rom y Anexos; Proyecto (Ingeniería en Contabilidad y Auditoria); Montenegro, Efrén; Dir; 1. Información General. 2. Justificación del proyecto. 3. Formulación del problema. 4. Beneficiarios del proyecto. 5. El problema de Investigación. 6. Objetivos. 7. Actividades y sistema de tareas en relación a los objetivos planteados. 8. Fundamentación científico técnica. 9. Preguntas científicas. 10. Metodología. 11. Análisis y discusión de resultados. 12. Impactos. 13. Conclusiones. 14. Recomendaciones; LOS PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN SON USO EXCLUSIVO PARA LA SALA DE LECTURA; Facultad de Ciencias Administrativas; Carrera de Contabilidad y Auditoría
N2  - Debido a la naturaleza riesgosa de la actividad crediticia, el riesgo de crédito se considera uno de los principales problemas que presentan las instituciones financieras, haciéndose indispensable mantener un control constante de este riesgo, con el objeto de detectar a tiempo problemas futuros con la recuperación de dichos créditos, en la actualidad las instituciones financieras identifican el riesgo crediticio de sus operaciones, a través de la asignación de calificaciones a sus clientes, derivando en el inadecuado control en la otorgación de créditos. El presente proyecto integrador, tuvo como objetivo principal, analizar el riesgo de la cartera de microcréditos en la Cooperativa ´SAC Pelileo Ltda.´ sucursal Latacunga, estimando el valor de pérdida por riesgo de crédito, durante el período Abril 2018 a Marzo 2019. Para la consecución del mismo, se utilizó un enfoque cuantitativo debido a que partimos de una muestra de datos de días de retraso en pagos por cliente, agregando variables de escala nominal, de razón e intervalo, a través de instrumentos que permitieron aplicar modelos estadísticos orientados a la estimación de probabilidades de incumplimiento (deafult) y a la medición del Riesgo de Crédito en la cartera de microcréditos, como es el modelo Probit, el modelo Credimonitor y el Credi VaR a través de la simulación Montecarlo. Al aplicar la simulación Montecarlo y obtener el CrediVaR a un nivel de confianza del 95%, los resultados de la pérdida esperada, inesperada y catastrófica fueron de
UR  - http://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/7560
ER  -