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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorPenagos, Marco Leonardo-
dc.creatorRomero Salazar, Aura María-
dc.creatorVera Fiagá, Juan Sebastian-
dc.date.accessioned2023-07-18T15:35:01Z-
dc.date.available2023-07-18T15:35:01Z-
dc.date.created2023-05-31-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8222-
dc.description.abstractIn this work, a study was carried out whose purpose was to determine the impact of the COVID-19 pandemic on the housing mortgage portfolio (CHV - for its acronym in Spanish), the data were extracted from the annexes published by the national administrative department of statistics (DANE - for its acronym in Spanish), in Based on these data, different analyzes were carried out according to the type of housing and the type of credit, through tables and graphs it was possible to observe the behavior of mortgage loans at the national level. The results show the importance that social interest housing and housing leasing have been taking. Therefore, it is concluded that the COVID-19 pandemic did not reduce the housing mortgage portfolio, but it did transform it, giving greater importance to the most vulnerable sectors.es_ES
dc.description.tableofcontentsEn este trabajo se realizó un estudio cuyo propósito fue determinar el impacto de la pandemia del COVID-19 en la cartera hipotecaria de vivienda (CHV), los datos fueron extraídos de los anexos publicados por el departamento administrativo nacional de estadística (DANE), En base a estos datos se realizaron diferentes análisis según el tipo de vivienda y el tipo de crédito, por medio de tablas y gráficos se pudo observar el comportamiento de los créditos hipotecarios a nivel nacional. Los resultados muestran la importancia que ha ido tomando la vivienda de interés social y el leasing habitacional. Por lo tanto, se concluye que la pandemia del COVID-19 no redujo la cartera hipotecaria de vivienda, pero si la transformó, dándole mayor importancia a los sectores más vulnerables.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.subjectPandemiaes_ES
dc.subjectcuarentenaes_ES
dc.subjectcréditos hipotecarioses_ES
dc.subjectleasing habitacionales_ES
dc.subjectviviendases_ES
dc.subjectinterés sociales_ES
dc.subject.ddc330es_ES
dc.subject.ddc71.23 R763ces_ES
dc.titleComportamiento De Los Créditos De Vivienda En Colombia Durante El Periodo De La Pandemia Covid-19es_ES
dc.typeTesis - Trabajo de grado - Monografia - Pregradoes_ES
dc.publisher.programEconomíaes_ES
dc.rights.accesRightsopenAccesses_ES
dc.subject.keywordPandemices_ES
dc.subject.keywordquarantinees_ES
dc.subject.keywordmortgage loanses_ES
dc.subject.keywordhousing leasinges_ES
dc.subject.keywordsocial interestes_ES
dc.type.spaTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.source.bibliographicCitationAhorro, F. N. (2020). Fondo Nacional del Ahorro . Obtenido de Fondo Nacional del Ahorro : https://www.fna.gov.co/prensa/boletines-de-prensa/fna-consolida-sugestion-con-cifras-historicases_ES
dc.source.bibliographicCitationCaicedo, J. A., Maturana, G. S., Torres, D. C., Camilo, J., Rozo, C. C., Amador, J. A., . . .Robledo, J. A. (2019). Diagnóstico de la Competencia en el Mercado del.Superintendencia de industria y comercio, 1-46.es_ES
dc.source.bibliographicCitationColombia, S. F. (30 de 10 de 2013). Superintendencia Financiera de Colombia. Obtenido de Superintendencia Financiera de Colombia: https://www.superfinanciera.gov.co/inicio/informes-ycifras/cifras/establecimientos-de-credito/informacion-periodica/mensual/tasa-deinteres-y-desembolsos-por-modalidad-de-credito/conceptos-60956es_ES
dc.source.bibliographicCitationColombia, S. F. (Diciembre de 2020). Superintendencia Financiera de Colombia .Obtenido de Superintendencia Financiera de Colombia : https://www.superfinanciera.gov.co/inicio/informes-ycifras/cifras/establecimientos-de-credito/informacion-periodica/mensual/evolucioncartera-de-creditos-60950es_ES
dc.source.bibliographicCitationDANE. (DICIEMBRE de 2020). DANE. Obtenido de DANE: https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/cartera/bol_chv_IVtrim20.pdfes_ES
dc.source.bibliographicCitationDANE. (DICIEMBRE de 2021). DANE. Obtenido de DANE: https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/cartera/bol_chv_IVtrim21.pdfes_ES
dc.source.bibliographicCitation(2022).DANE. (s.f.). DANE. Obtenido de https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/cartera/bol_chv_IVtrim21.pdfes_ES
dc.source.bibliographicCitationEric, R. (2020). Credit Data and Scoring: El primer triunfo de Big Data y Big Algorithms. Washington, DC, Estados Unidos.es_ES
dc.source.bibliographicCitationGazzoli, R. (s.f.). Vivienda Social: investigaciones, ensayos y entrevistas. Nobukes_ES
dc.source.bibliographicCitationGuzman, J. C., Santamaría, S. G., Gomez, C., Cuellar, A. L., Osorio, D., Sarmiento, M., & Segovia, S. (2021). Riesgo de crédito. Bogotá: Banco de la Republica .es_ES
dc.description.degreenameEconomistaes_ES
dc.description.degreelevelPregradoes_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias Económicas y Administrativases_ES
dc.audienceGenerales_ES
dc.description.notesPresenciales_ES
dc.creator.cedula10711916691es_ES
dc.creator.cedula10711829818es_ES
dc.publisher.campusBogotá - Federmánes_ES
dc.description.degreetypeMonografíaes_ES
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