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dc.contributor.advisorFernández Rodríguez, María Lourdeses-ES
dc.contributor.authorRomero Herrero, José Luises-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2023-06-13T12:24:27Z
dc.date.available2023-06-13T12:24:27Z
dc.date.issued2024es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/78897
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analyticses_ES
dc.description.abstractLos modelos de riesgo crediticio ofrecen beneficios significativos al mejorar el proceso de cuantificación del riesgo. A pesar de su importancia y su evolución a través del tiempo, la inclusión de variables macroeconómicas en estos modelos sigue siendo un tema relativamente nuevo y debatido. Este estudio aborda esta línea de investigación mediante el desarrollo de un modelo de riesgo crediticio de aplicación específica a la industria de la construcción residencial. Como parte del análisis, se han identificado cuatro variables macroeconómicas clave del sector para su posterior incorporación al modelo desarrollado, y tras validar este con datos de distintas empresas pertenecientes a la industria objeto de estudio, se ha encontrado que la inclusión de las variables seleccionadas mejora significativamente la capacidad predictiva del modelo de riesgo crediticio. Este trabajo no solo destaca la contribución predictiva de las variables macroeconómicas sectoriales, sino que también proporciona un marco replicable para su identificación e incorporación en diferentes industrias.es-ES
dc.description.abstractCredit risk models offer significant benefits by improving the risk quantification process. Despite their importance and evolution over time, the inclusion of macroeconomic variables in these models remains a relatively new and debated topic. This study addresses this research area by developing a sector-specific credit risk model tailored to the residential construction industry. As part of the analysis, four key macroeconomic variables of the sector have been identified for their subsequent incorporation into the developed model. After validating the latter with data from various companies within the industry under study, it has been found that the inclusion of these variables, significantly enhances the predictive capacity of the credit risk model. This study not only highlights the predictive contribution of sector-specific macroeconomic variables but also provides a replicable framework for their identification and incorporation across different industries.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherK2Nes_ES
dc.titleModelo de Riesgo de Crédito Sectorial: Industría de la Construcción Residenciales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsModelos de riesgo de crédito, variables macroeconómicas, modelos sectoriales, capacidad predictiva, cadena de valor, sector de construcción residencial, impago de deudas.es-ES
dc.keywordsCredit Risk Models, macroeconomic variables, predictive capacity, sector-specific models, value chain, residential construction sector, debt default.en-GB


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