Applying wrapper-based variable selection techniques to predict MFIs profitability: evidence from Peru

Fabio Pietrapiana, José M. Feria Domínguez, Alicia Troncoso

Resultado de la investigación: Contribución a una revistaArtículo (Contribución a Revista)revisión exhaustiva

1 Cita (Scopus)

Resumen

En este trabajo, analizamos los principales factores que explican la rentabilidad (ROA) de las Instituciones de Microfinanzas (IMF) en Perú desde 2011 hasta 2107. Aplicamos tres técnicas de envoltura a una muestra de 168 IMF peruanas y 69 atributos obtenidos de la base de datos MIX Market. Después de ejecutar los algoritmos M5', vecinos knearest (KNN) y Random Forest, encontramos que el algoritmo M5' proporciona el mejor ajuste para predecir el ROA. En particular, la variable clave del árbol de regresión es el porcentaje de gastos sobre activos y, dependiendo de su valor, le sigue la utilidad neta después de impuestos y antes de donaciones o márgenes de utilidad.
Idioma originalInglés estadounidense
Páginas (desde-hasta)84-99
Número de páginas16
PublicaciónDefault journal
Volumen13
N.º1
DOI
EstadoPublicada - 2 ene. 2021
Publicado de forma externa

COAR

  • Artículo

Categoría OCDE

  • Ingeniería industrial

Temas Repositorio Ulima

  • Capitalistas y financieros
  • Financial services industry
  • Microcrédito
  • Microfinance
  • Profitability
  • Rentabilidad

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Applying wrapper-based variable selection techniques to predict MFIs profitability: evidence from Peru'. En conjunto forman una huella única.

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