Revista de Matemáticas Aplicadas y Computacionales

Modelo matemático para predecir el pago de la deuda

Abstract

PDUA de Wijewardhana

El cobro de deudas es una industria enorme, en la que solo en Estados Unidos se recuperan más de 50 mil millones de dólares al año. Sin embargo, la información disponible suele ser limitada e incompleta, y predecir si un deudor determinado pagará es inherentemente una tarea difícil. Esto ha amplificado la investigación sobre la clasificación de la recuperación de deudas y los modelos de predicción en los últimos tiempos. Este informe considera tres modelos matemáticos, de minería de datos y estadísticos principales en la clasificación de la recuperación de deudas, en regresión logística, redes neuronales artificiales y análisis de afinidad. También compara la eficacia de las herramientas mencionadas anteriormente para evaluar si es probable que se pague una deuda. La construcción y el análisis de los modelos se basaron en una muestra de datos desequilibrados bastante grande proporcionada por una agencia de cobro de deudas. Se ha demostrado que los tres modelos podrían clasificar los pagos de deudas con una precisión considerable, si se cumplen los supuestos de los modelos.