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Resumen
La presente investigación se desarrolla sobre el riesgo crediticio en el sector automotriz en el Ecuador y propone determinar los diversos factores lineales asociados al fenómeno de estudio. La investigación fue realizada a través de un estudio cuantitativo de alcance exploratorio, descriptivo y correlacional, en su metodología de análisis se aplicaron las encuestas a 120 sujetos de estudio en las agencias comerciales de motocicletas del Ecuador en forma no probabilística e intencional. Como variables independientes se analizó el nivel de ingresos, comportamiento de pagos y sobreendeudamiento del cliente y como contra se estableció la variable dependiente de riesgo crediticio. Se encuentra la evidencia estadística significativa a un nivel menor a 0,05 p-valor para afirmar que Prom_NivelIngresos (0,507**), Prom_ComportamientoPago (0,446**) y Prom_SobreendeudamientoCliente (0,432**) son factores asociados y altamente correlacionados con el riesgo crediticio. Se concluye que el nivel ejecutivo del sector automotriz con la especialidad de ventas en motocicletas en el Ecuador debe tener un punto importante de consideración en los factores clave para tomar decisiones oportunas y acertadas que incidan positivamente en la disminución del riesgo crediticio de sus clientes.
Citas
Anderson, C. (2018, marzo 19). Diferencias entre préstamos a plazos y crédito resolvente. BBVA. https://www.bbva.com/es/prestamos-plazos-credito-revolvente/
Apaza Zúñiga, E., Cazorla Chambi, S., Condori Carbajal, C., Arpasi Meléndez, F. R., Tumi Figueroa, I., Yana Viveros, W., y Quispe Coaquira, J. E. (2022). La Correlación de Pearson o de Spearman en caracteres físicos y textiles de la fibra de alpacas. Revista de Investigaciones Veterinarias del Perú, 33(3), e22908. http://dx.doi.org/10.15381/rivep.v33i3.22908
Arguedas, O. (2009). La pregunta de investigación. Acta Médica Costarricense, 51(2), 89-90.
Bambino Contreras, C. (2005). Prestar como locos y obtener beneficios: ¿es realmente posible? Un análisis logit multinomial para los determinantes del comportamiento de pago de una cartera de consumo. [Tesis de maestría, FLACSO sede Ecuador].
Belas, J., Smrcka, L., Gavurova, B., y Dvorsky, J. (2018). The impact of social and economic factors in the credit risk management of sme. Technological and Economic Development of Economy, 24(3), 1215–1230. https://doi.org/10.3846/tede.2018.1968
Borrero-Tigreros, D., y Bedoya-Leiva, O. (2020). Predicción de riesgo crediticio en Colombia usando técnicas de inteligencia artificial. Revista UIS Ingenierías, 19(4). https://doi.org/10.18273/revuin.v19n4-2020004
Boza Torres, P., Liriano Leyva, O., Pérez Sánchez, Y., & Fonseca González, R. (2023). Guía práctica para seleccionar una prueba estadística a aplicar en una investigación biomédica. MULTIMED, 26(6). https://revmultimed.sld.cu/index.php/mtm/article/view/2196
Bozzo Hauri, S. (2020). Sobreendeudamiento, sistemas de información crediticia y la protección de los datos personales del consumidor en Chile. Revista de Derecho55, 99–130. https://doi.org/10.4067/s0718-68512020000200099.
Carvajal Pérez, L. A., Arcos Ponce, G. G., & Gutiérrez Villarreal, M. D. R. (2015). La educación financiera y el sobreendeudamiento de los comerciantes de la ciudad de Tulcán. SATHIRI, 9, 134. https://doi.org/10.32645/13906925.454
Castillo Rodríguez, M., & Pérez Hernández, F. (2008). Gestión del riesgo crediticio: un análisis comparativo entre Basilea II y el Sistema de Administración del Riesgo Crediticio Colombiano, SARC. Cuadernos de Contabilidad, 9(24).
Coll Franck, A. M., Pascual Caneiro, L., Rodríguez Cuenca, F., & Sánchez Úbeda, E. F. (2023). Probabilidad y Estadística. Pontificia Universidad Comillas
Cuenya, L., & Ruetti, E. (2010). Controversias epistemológicas y metodológicas entre el paradigma cualitativo y cuantitativo en psicología. Revista Colombiana de Psicología, 19(2), 271- 277.
Elizondo, A., & Altman, E. I. (2004). Medición integral del riesgo de crédito. Editorial Limusa.
Field, A. (2009). Discovering Statistics using SPSS. SAGE.
Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2010). Metodología de la Investigación. Mcgraw-HILL / Interamericana Editores
Hernández, P. A. C. (2004). Aplicación de árboles de decisión en modelos de riesgo crediticio. Revista Colombiana de estadística, 27(2), 139-151.
Hernández, R. J. A., Islas, A. C., & Velázquez, J. G. F. (2021). Efectos de la Pandemia del COVID-19 en el Comportamiento del Consumidor Mexicano: Hábitos de Compra de la Canasta Básica. European Scientific Journal ESJ, 17(4). https://doi.org/10.19044/esj.2021.v17n4p165
Herrera Beltrán, J. A. (2005). Análisis de riesgo crediticio utilizando redes neuronales-predicción del comportamiento de pago de clientes ante obligaciones financieras de consumo y su utilización en la cobranza de las mismas. [Tesis pregrado, Universidad de Los Andes] Repositorio Institucional http://hdl.handle.net/1992/8903
Maldonado, A. M. (2001). Análisis del riesgo crediticio. [Tesis de pregrado, Universidad del Salvador]. Repositorio Institucional. https://racimo.usal.edu.ar/id/eprint/4134
Mariaca, W. A. B., & Vascones, G. R. A. (2022). La morosidad de las Cajas Municipales del Perú en la era pre y post COVID. Análisis del sector microempresarial. Economía & Negocios, 4(1), 77-89.
Rositas, J. (2014). Los tamaños de las muestras en encuestas de las ciencias sociales y su repercusión en la generación del conocimiento. Innovaciones de Negocios, 11(22), 235-268
Ricoy, C. (2006). Contribución sobre los paradigmas de investigación. Revista do Centro de Educação, 31(1), 11-22.
Santana, P. J., Lanzarini, L., & Bariviera, A. F. (2018). Fuzzy Credit Risk Scoring Rules using FRvarPSO. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowlege-Based Systems, 26, 39–57. https://doi.org/10.1142/S0218488518400032
Solis, J. (2022). Factores que impulsan la innovación incremental de la manufactura del sombrero de paja toquilla en Azogues y Biblián- Ecuador. [Tesis doctoral, Universidad Autónoma de Nuevo León]. Repositorio institucional. http://eprints.uanl.mx/id/eprint/23002
Trejo García, J. C., Martínez García, M. Á., & Venegas Martínez, F. (2017). Administración del riesgo crediticio al menudeo en México: una mejora econométrica en la selección de variables y cambios en sus características. Contaduría y Administración, 62(2). https://doi.org/10.1016/j.cya.2017.01.003
Vargas Sánchez, A., & Mostajo Castelú, S. (2014). Medición del riesgo crediticio mediante la aplicación de métodos basados en calificaciones internas. Investigación & Desarrollo, 2(14), 5-25.
Vargas, I., & Vega, D. (2019). Influencia del control interno en la gestión de créditos y cobranzas en la Compañia e Inversiones Forli S.A.C año 2017. [Tesis pregrado, Universidad Privada del Norte]. Repositorio Universidad Privada del Norte. https://hdl.handle.net/11537/23440
Weber, R. (2010). Experiencias Prácticas en la Medición de Riesgo Crediticio de Microempresarios utilizando Modelos de Credit Scoring. Revista Ingeniería de Sistemas, XXIV, 69–88.
Yang, M., Lim, M.K., Qu, Y., Li, X., & Ni, D. (2023). Deep neural networks with L1 and L2 regularization for high dimensional corporate credit risk prediction. Expert Systems with Applications, 213. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118873
Zambrano Molina, M. A. (2021). Estrategia para optimizar la gestión del riesgo crediticio para el manejo de la tasa de morosidad en empresas del sector comercial pertenecientes a la asociación de electrodomésticos del Ecuador. [Tesis de posgrado, Universidad Tecnológica Empresarial de Guayaquil]. http://biblioteca.uteg.edu.ec/xmlui/handle/123456789/1547
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