Más allá del Score: predicción de morosidad con variables socioeconómicas

Este trabajo desarrolla un modelo predictivo de morosidad crediticia utilizando variables socioeconómicas y de comportamiento financiero. A partir de un dataset público de 150.000 registros, se realiza un proceso de limpieza, transformación e ingeniería de variables, incluyendo técnicas para tratar...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Lobato, María Fernanda
Formato: Trabajo final de especialización
Lenguaje:Español
Publicado: Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) 2026
Materias:
SCORING, SCORE, MOROSIDAD, DEUDAS, CRÉDITO, INGRESO, LOANS, CREDIT LINE
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.14769/5333
Aporte de:
Repositorio Institucional Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) de Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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spelling I32-R138-20.500.14769-53332026-04-15T22:38:51Z Más allá del Score: predicción de morosidad con variables socioeconómicas Lobato, María Fernanda SCORING, SCORE, MOROSIDAD, DEUDAS, CRÉDITO, INGRESO, LOANS, CREDIT LINE Este trabajo desarrolla un modelo predictivo de morosidad crediticia utilizando variables socioeconómicas y de comportamiento financiero. A partir de un dataset público de 150.000 registros, se realiza un proceso de limpieza, transformación e ingeniería de variables, incluyendo técnicas para tratar datos faltantes y desbalance de clases mediante SMOTE. Se implementan y comparan distintos algoritmos de aprendizaje automático, como regresión logística, Random Forest, XGBoost y LightGBM. Los resultados muestran que los modelos de boosting presentan mejor desempeño, destacándose LightGBM por su equilibrio entre precisión y recall. El estudio evidencia la importancia del historial de pagos y la exposición crediticia en la predicción del riesgo 2026-04-14T17:59:34Z 2026-04-14T17:59:34Z 2026-04-12 Trabajo final de especialización https://hdl.handle.net/20.500.14769/5333 es application/pdf Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
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