Uso de modelos predictivos en la evaluación de riesgo crediticio de PYMES en Bucaramanga

Abstract

El presente trabajo de grado tiene como objetivo analizar el uso de modelos predictivos en la evaluación del riesgo crediticio de las pequeñas y medianas empresas (PYMES) en Bucaramanga, con el propósito de identificar su aporte en la mejora de los procesos de toma de decisiones dentro del sistema financiero. La investigación se desarrolla bajo un enfoque cualitativo, de tipo descriptivo, mediante un método documental basado en la revisión y análisis de literatura académica, artículos científicos y documentos especializados en gestión del riesgo y análisis financiero.

En el desarrollo del estudio se identifican los principales modelos predictivos utilizados en la evaluación del riesgo crediticio, tales como la regresión logística, los árboles de decisión y otras técnicas de clasificación, así como las variables financieras y no financieras que influyen en la determinación del nivel de riesgo de las PYMES, entre ellas la liquidez, el endeudamiento, la capacidad de pago y el historial crediticio.

Como resultado, se evidencia que los modelos predictivos permiten mejorar la precisión en la estimación del riesgo crediticio, facilitando la identificación de patrones de comportamiento financiero y reduciendo la incertidumbre en la toma de decisiones por parte de las entidades financieras. Asimismo, se concluye que la implementación de estas herramientas contribuye a optimizar los procesos de análisis crediticio y a fortalecer la gestión del riesgo, favoreciendo un acceso más eficiente al financiamiento para las PYMES en contextos locales como Bucaramanga.