Determinantes de la morosidad en los cantones de la zona 6 según la actividad económica caso cooperativa Jardín Azuayo, periodo 2016-2021
Fecha
2023
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Editor
Universidad Católica de Cuenca
Resumen
This paper aims to establish the determinants of credit delinquency at “Jardín Azuayo” SACCO during 2016-2021 using variable characteristics of debtors such as demographic, financial, and credit granted. Firstly, a literature review establishes that macroeconomic factors (GDP, unemployment rate, inflation, wages, and exchange rate, among others) are closely related to the credit delinquency rate. Similarly, microeconomic factors that explain delinquency were identified and are used in this research. This study used 75,914 observations which, through the application of the logistic model (Logit), showed that variables such as loan amount, interest rate, the method of payment, loan term, number of loans within the institution, type of guarantee, debtor's occupation, and economic activity are related to the delinquency rate. Finally, in the presence of unbalanced data, the Smote algorithm was applied to improve the estimation, showing the change in the effect, from negative to positive, of household activities such as employers and transport-storage on delinquency and the positive relationship of agriculture, livestock, fishing, and forestry with the study variable is also significant.
Descripción
El presente trabajo pretende establecer las determinantes de morosidad de crédito en la COAC Jardín Azuayo, en el periodo 2016-2021 utilizando variables con características de los deudores tanto demográficas, financieras y características del crédito otorgado. En primera instancia, mediante la revisión de la literatura se establece que existen factores macroeconómicos (PIB, tasa de desempleo, inflación, salarios, tipo de cambio, entre otras) que están relacionados estrechamente con el porcentaje de morosidad. De igual forma, se identificaron factores microeconómicos que explican a la morosidad y son los que se utilizan para esta investigación. Para el estudio empírico se utilizaron 75.914 observaciones que, mediante la aplicación del modelo logístico (Logit), arrojó como resultado que variables como el monto de crédito, la tasa de interés, la forma de pago, el tiempo de crédito, el número de créditos dentro de la institución, el tipo de garantía, la ocupación de deudor y la actividad económica están relacionadas con el porcentaje de morosidad. Por último, ante la presencia de datos desbalanceados, se aplicó el algoritmo Smote con el fin de mejorar la estimación, evidenciando el cambio del efecto – negativo a positivo - de las actividades de los hogares como empleadores y de transporte-almacenamiento sobre la morosidad, además resulta significativa la relación positiva de la actividad agricultura, ganadería, pesca y silvicultura con la variable de estudio.
Palabras clave
Modelo Logit, Algoritmo Smote, Morosidad, Actividad económica, Sistema financiero popular y solidario, Logit model, Smote Algorithm, Credit-delinquency, Economic activity, Popular and solidarity-based financial system
Citación
APA 7
