Calificación crediticia y morosidad de tarjetas de crédito en clientes del Banco Interbank tienda Cusco periodo 2016.
Notice bibliographique
Résumé
This research work entitled "CREDIT EVALUATION AND MORTALITY OF CREDIT CARDS IN CUSTOMERS OF THE BANK INTERBANK SHOP CUSCO FIRST QUARTER PERIOD 2016". Its purpose is to describe the credit \nassessment of a customer with delinquency due to the use of credit cards of Bank Interbank Store Cusco in the first quarter of 2016. \nChapter I discusses the introduction, formulation of problem formulation and specific objectives of credit assessment and credit card delinquency. \nChapter II provides the background to the research, as well as the conceptual framework, hypotheses and variables. \nChapter III uses research approaches and tools. \n Chapter IV shows the tables and figures, to reflect the studies of the investigation that came to be realized. \nChapter V presents the results and relevant findings of the research carried out \non credit cards. \nThe research is a quantitative approach, since data collection is used to test the \nhypothesis, to establish behavior patterns and to test theories, the data collected in the field work will be processed in an Excel sheet and in the SPSS program. \nThe contribution of the research work is to make known the importance of performing a demanding evaluation, to review with responsibility and giving due \nimportance to each one of its aspects, both the willingness to pay and ability to pay. Knowing all these aspects will tell the financial representative to know your \ncustomers and warn you about your willingness to pay and determine your ability to pay. \nThus the good and rigorous evaluation of credit cards will generate in the long term a portfolio of quality. \nIt has been concluded that the credit assessment of credit cards is reflected inthe willingness to pay and ability to pay; And delinquency will be reflected in the delinquency levels according to their days of arrears at Interbank Bank Cusco store in the first quarter of 2016.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».