Studying borrower level risk characteristics of education loan in India

Middle Class, Tradition and the Desi-Realm—Discourses of Alternative Food Networks in Bengaluru, India

“…Loans have to be repaid one year after graduation or six months after the student is employed. Repayment can become difficult, for example as not all students find employment after finishing their studies, or might encounter other financial problems [30]. R13 claims that before the start of the Green Revolution and the model education loan scheme, farmers were entirely subsistence based and that they had a significantly higher quality of life.…”

Felipe Vergara and Lumni: Launching an Innovation in a Developing Economy

“…También se evaluaron riesgos externos como crisis financieras, selección de los beneficiarios del préstamo y seguimiento efectivo (acompañamiento en etapa académica, laboral y cobranza) del préstamo como tal (dinero total desembolsado, tasa de interés y periodo de repago). [11] Los siguientes perfiles comparten una mayor probabilidad de DR: las mujeres más que los hombres, mayores de edad, las personas casadas más que los solteros, pactar largos periodo de repago, grandes préstamos sobre pequeñas cantidades, prestamistas provenientes de áreas rurales y estudiantes de pregrado sobre los de posgrado. [11] En investigaciones recientes, en las cuales se ha buscado el mejor método de SL, se ha encontrado que el método RF es superior a los demás.…”

“…[11] Los siguientes perfiles comparten una mayor probabilidad de DR: las mujeres más que los hombres, mayores de edad, las personas casadas más que los solteros, pactar largos periodo de repago, grandes préstamos sobre pequeñas cantidades, prestamistas provenientes de áreas rurales y estudiantes de pregrado sobre los de posgrado. [11] En investigaciones recientes, en las cuales se ha buscado el mejor método de SL, se ha encontrado que el método RF es superior a los demás. Por ejemplo, Kaur & Kaur afirman que los métodos se clasifican según su desempeño de manera descendente así: RF > Bagging > Logit > CART [9].…”

“…L_num.binned Rangos de las respuestas correctas en Logros Numéricos: [2,4], (4, 5], (5,6], (6,8] y (8,11]. Variable construida a partir de L_num.…”

“…De esta manera, se tendría un criterio más objetivo para tomar la decisión de aprobar o rechazar una solicitud de financiación de educación superior. [6] La literatura especializada [7], [8], [9], [10], [11] ha desarrollado múltiples modelos de Machine Learning (ML) para evaluar el perfil de los solicitantes de un préstamo y su probabilidad de incumplir sus futuros pagos. Sin embargo, los Acuerdos de Ingreso Compartido no son considerados un préstamo por dos razones fundamentales: (i) las cuotas están atadas al ingreso, mientras que en un crédito convencional se debe cumplir con las cuotas sin importar si la persona está empleada y si su ingreso mensual le alcanza para cubrir la deuda y (ii) el postulante promedio es un joven sin historial crediticio, que es una variable típicamente incluida en los modelos predictivos de incumplimiento.…”