1000 resultados para chemical score
Resumo:
El presente estudio busca enfatizar la labor previa a la construcción de cualquier modelo de gestión de riesgo crediticio basado en un sistema tipo scoring. Esta importante fase inicial involucra la identificación de las fuentes de información, la verificación de la cantidad y calidad de los datos, la determinación y tipificación de variables cualitativas, cuantitativas, demográficas, así como la verificación y cuantificación del poder discriminante de dichas variables respecto el objetivo planteado. Con este fin se profundiza en el análisis estadístico a nivel descriptivo, en forma individual y conjunta de los datos, además de bosquejar los pasos esenciales en la arquitectura de un modelo credit score de gestión de riesgo crediticio.
Resumo:
El Instituto de Seguridad Social de las Fuerzas Armadas ISSFA, dentro de su misión de servicio social otorga a sus afiliados, militares activos y pasivos, sus dependientes y derechohabientes, diferentes tipos de prestaciones y servicios, dentro de los cuales se encuentran los préstamos quirografarios e hipotecarios, los mismos que, a pesar de contar con una eficiente administración por procesos y el retorno a través del descuento por rol de pagos, mantiene un cierto porcentaje de cartera vencida, debido a la inadecuada calificación del sujeto de crédito, ocasionando que por definición no se puedan trasladar las pérdidas generadas del incumplimiento de pago y sean absorbidas consecuentemente por el patrimonio de la Institución. El objetivo de este trabajo es lograr por tanto, que el ISSFA, a través de la implementación de un modelo de Score de Calificación de Cartera para sus afiliados, logre en primer lugar, identificar las variables y factores de riesgo de crédito que alteran el normal funcionamiento del negocio, a través de un análisis estadístico minucioso de la base de datos institucional, con el fin de que se tomen las medidas necesarias para la identificación, medición, mitigación y control del riesgo crediticio, y, en segundo lugar, ponderar las diferentes características de un prestatario, un prestamista y un préstamo, a fin de minimizar las pérdidas esperadas y dar cumplimiento a lo establecido y normado por la Superintendencia de Bancos y Seguros como su entidad de control.
Resumo:
El presente estudio busca analizar y preparar estadísticamente un conjunto de variables para el diseño de un modelo de aprobación CREDIT SCORE de cartera de consumo, tipo probabilístico, que apoye al oficial de crédito en la toma de la decisión antes de conceder o no un crédito de consumo; para que la decisión no sea subjetiva sino objetiva, medible (probabilística) apoyada en una ecuación que contenga sustento teórico y empírico dado por la base de datos histórica de la Cooperativa de ahorro y crédito Maquita Cushunchic. En la presente tesis partimos con fundamentación teórica que sustenta nuestro trabajo de investigación. En el segundo capítulo se realiza un diagnostico situacional de la empresa, donde se define la visión, la misión y definición de temas estratégicos. En el tercer capítulo realizaremos un análisis y preparación estadística de variables para el diseño de un modelo de aprobación CREDIT SCORE de cartera de consumo, esta fase involucra “la identificación de las fuentes de información, la verificación de cantidad y calidad de los datos, la determinación y tipificación de variables cualitativas, cuantitativas y demográficas, así como la verificación y cuantificación del poder discriminante de dichas variables respecto al objetivo planteado” 1, todo esto se lo realiza con el objetivo de aplicar un concepto de sistemas de calificación de crédito que se define de la siguiente manera: “la calificación supone que el desempeño de los prestamos futuros con características dadas, será parecido al desempeño de los prestamos pasados con características similares"2. Lo que se busca finalmente es que el modelo sea una herramienta de apoyo empírico que ayude a la toma de decisiones antes de conceder o no un credito. Finalmente termina este trabajo formulando conclusiones y recomendaciones.
Resumo:
El mercado automotriz en el Ecuador es uno de los sectores que dinamiza la economía; a través de la producción e importación de vehículos y la comercialización de estos. El crecimiento de este sector en los últimos años ha sido constante y sostenido, al igual que el incremento de financiamientos otorgados a los consumidores o sujetos de crédito para la compra de un vehículo. El presente trabajo tiene como propósito el desarrollo de un score de crédito para el financiamiento automotriz que permita identificar a los buenos y malos solicitantes y así decidir entre otorgar o no el crédito. Para ello se han desarrollado cuatro capítulos. En el primer capítulo se realiza una introducción sobre el mercado automotriz su producción, niveles de importación, cadena de distribución, y otros; además de la composición del parque automotor y problemas de movilidad y el comportamiento de compra y los niveles de crédito automotriz. En el segundo capítulo se trata sobre la base de datos de las organizaciones y los tipos de variables que pueden contener y se explica los tipos de modelos de regresiones que se pueden realizar. En el tercer capítulo se define al modelo de score de crédito y los pasos a seguir para la construcción de este. En el cuarto capítulo se desarrollan todos los pasos para la construcción del score de crédito y en quinto capítulo se encuentran las conclusiones y recomendaciones del presente trabajo.
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The atmospheric composition of the central North Atlantic region has been sampled using the FAAM BAe146 instrumented aircraft during the Intercontinental Transport of Ozone and Precursors (ITOP) campaign, part of the wider International Consortium for Atmospheric Research on Transport and Transformation (ICARTT). This paper presents an overview of the ITOP campaign. Between late July and early August 2004, twelve flights comprising 72 hours of measurement were made in a region from approximately 20 to 40°W and 33 to 47°N centered on Faial Island, Azores, ranging in altitude from 50 to 9000 m. The vertical profiles of O3 and CO are consistent with previous observations made in this region during 1997 and our knowledge of the seasonal cycles within the region. A cluster analysis technique is used to partition the data set into air mass types with distinct chemical signatures. Six clusters provide a suitable balance between cluster generality and specificity. The clusters are labeled as biomass burning, low level outflow, upper level outflow, moist lower troposphere, marine and upper troposphere. During this summer, boreal forest fire emissions from Alaska and northern Canada were found to provide a major perturbation of tropospheric composition in CO, PAN, organic compounds and aerosol. Anthropogenic influenced air from the continental boundary layer of the USA was clearly observed running above the marine boundary layer right across the mid-Atlantic, retaining high pollution levels in VOCs and sulfate aerosol. Upper level outflow events were found to have far lower sulfate aerosol, resulting from washout on ascent, but much higher PAN associated with the colder temperatures. Lagrangian links with flights of other aircraft over the USA and Europe show that such signatures are maintained many days downwind of emission regions. Some other features of the data set are highlighted, including the strong perturbations to many VOCs and OVOCs in this remote region.
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Using a flexible chemical box model with full heterogeneous chemistry, intercepts of chemically modified Langley plots have been computed for the 5 years of zenith-sky NO2 data from Faraday in Antarctica (65°S). By using these intercepts as the effective amount in the reference spectrum, drifts in zero of total vertical NO2 were much reduced. The error in zero of total NO2 is ±0.03×1015 moleccm−2 from one year to another. This error is small enough to determine trends in midsummer and any variability in denoxification between midwinters. The technique also suggests a more sensitive method for determining N2O5 from zenith-sky NO2 data.