Payment behavior model for students at a private university in Peru

Abstract

Con la promulgación de la Ley N.º 29947, “Ley de protección a la economía familiar”, los estudiantes, utilizan el servicio educativo con el pago de matrícula, demostrando una cultura de pago deficiente, dejando de pagar las pensiones de enseñanza hasta el inicio del siguiente semestre. Esto motiva a que la universidad presente un estado de iliquidez. El objetivo de la investigación fue desarrollar un modelo de clasificación de comportamiento de pagos en los estudiantes de una Universidad Privada en el Perú; con la finalidad de predecir la morosidad y cumplimiento de los compromisos de pagos, mediante la implementación de estrategias mejorando así la calidad en el proceso de recaudación económica. La metodología presenta un componente investigativo de tipo tecnológico, de nivel propositivo, innovación incremental, la recolección de datos fue de tipo retrospectivo; con alcance temporal sincrónico, porque se realizó en un periodo corto de tiempo, menor a un año, la población de estudio estuvo conformada por 8495 estudiantes de pregrado matriculados. Los resultados evidencian un modelo de clasificación para predecir el comportamiento de pagos, empleando la plataforma H2O.ai y el lenguaje de programación R, los datos fueron obtenidos de los sistemas informáticos, empleando la metodología CRISP-DM utilizado en soluciones de ciencia de datos. Los conjuntos de datos para el entrenamiento, validación y pruebas corresponden al 70 %, 15 % y 15 %; obteniendo el modelo de clasificación GBM Grid cuyas métricas de desempeño son AUC de 0,6272, AUCPR de 0,8751 y logLoss equivalente a 0,4577.