References

Allison, Paul D. 2012. Logistic Regression Using SAS: Theory and Application. SAS Press.
Almeida, Carlton Baugh, C. 2009. “Modelling the Dusty Universe i: Introducing the Artificial Neural Network and First Applications to Luminosity and Colour Distributions”. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 402 (junio). https://doi.org/10.1111/j.1365-2966.2009.15920.x.
BAHAMÓN, RODRIGO VILLAMIL. 2013. MODELO PREDICTIVO NEURONAL PARA LA EVALUACIÓN DEL RIESGO CREDITICIO. Universidad Nacional de Colombia.
Brío, y Alfredo Sanz Molina, Bonifacio Martín del. 2002. Redes Neuronales y Sistemas Difusos. Bogotá Colombia.
Cadarso Suárez, Carmen Maria. 2010. Metodología ROC En La Evaluación de Medidas Antropométricas Como Marcadores de La Hipertensión Arterial. Universidad de Santiago de Compostela.
Carranza Bravo, Paola. 2010. “INTRODUCCIÓN a LAS TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADAS a LA GESTIÓN FINANCIERA EMPRESARIAL. Fides et Ratio - Revista de Difusión cultural y científica de la Universidad La Salle en Bolivia 4 (4): 8–15.
Flórez, Orlando Moscote, y William Arley Rincón. 2002. ‘Modelo Logit y Probit: Un Caso de Aplicación. Universidad Santo Tomas de Colombia.
Fox, John. 2003. Linear Models Problems. Canada: McMaster Universrity.
González, y Víctor José Martínez Hernando, José Ramón Hilera. 2000. Redes Neuronales Artificiales: Fundamentos, Modelos y Aplicaciones. México: Alfaomega: Ra-Ma.
Gujarati, Damodar N, Demetrio Garmendia Guerrero. 2005. Econometría. McGraw-Hill.
Gutierrez Girault, Matias Alfredo. 2007. Modelos de Credit Scoring: Qué, Cómo, Cuándo y Para Qué. Munich Personal RePEc Archive.
Igel, y Michael Hüsken, Christian. 2000. “Improving the Rprop Learning Algorithm”.
Jiménez-Caballero, y Ramón Jesús Ruiz Martínez, José Luis. 2000. “Las Redes Neuronales En Su Aplicación a Las Finanzas”. Banca y finanzas: Revista profesional de gestión financiera, núm. 54: 19–27.
Ladino, Becerra Iván Camilo. 2014. “Comparación de Modelos de Riesgo de Crédito: Modelos Logísticos y Redes Neuronales”. Pontifica Universidad Javeriana Facultad de Ciencias Economicas y Administrativas maestria en economía.
Lean Yu, Kin Keung Lai, Shouyang Wang. 2008. Bio-Inspired Credit Risk Analysis: Computational Intelligence with Support Vector Machines. Springer Link.
Moral, Irene. 2006. Modelos de Regresión: Lineal Simple y Regresión Logística. Revista Seden, el 3 de diciembre de 2006.
Rezac, y František Řezáč, Martin. 2011. How to Measure the Quality of Credit Scoring Models. Czech Journal of Economics; Finance.
Riedmiller, y Heinrich Braun, Martin. 1993. “A Direct Adaptive Method for Faster Backpropagation Learning: The RPROP Algorithm”. En, 1:586–91 vol.1. https://doi.org/10.1109/ICNN.1993.298623.
Samsul Islam, Fei Li, Lin Zhou. 2009. Application of Artificial Intelligence (Artificial Neural Network) to Assess Credit Risk: A Predictive Model for Credit Card Scoring. Springer Link.
Sanchez, Paola. 2012. Una Nueva Metodología de Entrenamiento de Redes Neuronales y Sus Implicaciones En La Seleción de Modelos. Universidad Nacional de Colombia.
Santos, Holger Capa. 2008. Un Primer Curso En Series Temporales. Primera. Quito.
Scheaffer, William Mendenhall, Richard L. 2013. Elementos de Muestreo. Madrid (España): Paraninfo.
Schiffmann, M Joost, W. 1994. “Optimization of the Backpropagation Algorithm for Training Multilayer Perceptrons”. diciembre.
Siddiqi, Naeem. 2006. Credit Risk Scorecards: Developing and Implementing Intelligent Credit Scoring. Hoboken. N. J: Wiley.
Till, D. Handall y. 2001. “Statistical Classification Methods in Consumer CreditScoring: A Review”. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society).
Tudela, y Gimmy Nardó., Sanjinés. 2011. Análisis y Pronóstico de La Demanda de Potencia Eléctrica En Bolivia: Una Aplicación de Redes Neuronales. Revista Latinoamericana de Desarrollo Económico.
Velasco, Manuel Salas. 1996. “La Regresión Logística . Una Aplicación a La Demanda de Estudios Universitarios.” ESTADÍSTICA ESPAÑOLA 38 (141): 193–217.
Wasserman, Larry. 2010. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Springer Publishing Company, Incorporated.
Yoo, Robert Mayberry, Wonsuk. 2014. A Study of Effects of MultiCollinearity in the Multivariable Analysis. International Journal of applied science; technology.