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Más allá del Score: predicción de morosidad con variables socioeconómicas

Lobato, María Fernanda
Type
Trabajo final de especialización
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Abstract
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
Description
Date
2026-04-12
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA)
Collections
Ciencia de Datos
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TFI María Fernanda Lobato (106154).pdf
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Research Projects
Organizational Units
Journal Issue
Keywords
SCORING, SCORE, MOROSIDAD, DEUDAS, CRÉDITO, INGRESO, LOANS, CREDIT LINE
Citation
URI
https://hdl.handle.net/20.500.14769/5333
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