Las redes neuronales y la evaluación del riesgo de crédito
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad de Medellín
2007
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876484454604603392 |
|---|---|
| author | Fredy Ocaris Pérez Ramírez |
| author_facet | Fredy Ocaris Pérez Ramírez |
| contents | Las redes neuronales y la evaluación del riesgo de crédito Fredy Ocaris Pérez Ramírez Horacio Fernández Castaño Ingeniería Riesgo crédito redes neuronales Comité de Basilea A pesar del escepticismo del mundo académico sobre los avances de la inteligenciaartificial, las redes neuronales han abierto un campo de exploración bursátil queaún tiene mucho por investigar. Atendiendo a las ventajas del uso de las redesneuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) y a su capacidad para estimarmodelos no lineales, en este artículo se muestra la aplicación de las redes neuronalesa la cuantificación del riesgo de crédito. Además, se hace el desarrollo teórico delos fundamentos básicos de las redes neuronales.Para presentar las metodologías de medición de riesgo de crédito basados en redesneuronales, y aplicarlas a la base de datos de una cartera comercial, fue necesarioelaborar un análisis exploratorio de cada una de las variables e investigar la correlaciónentre ellas. El objetivo del análisis es encontrar algunas relaciones para gruposdeterminados de la población, de acuerdo con sus características particulares.Por tanto, se cruzan variables de cada cliente, del crédito y del comportamientocontra la variable default (fallidos y no fallidos). Variable que establece un procedimientode clasificación, y permite determinar las ponderaciones necesarias y,además, establece la probabilidad de fallido. 2007 artículo científico 1692-3324 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=75061007 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=750 Revista Ingenierías Universidad de Medellín application/pdf Universidad de Medellín Revista Ingenierías Universidad de Medellín (Colombia) Num.10 Vol.6 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_75061007 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Universidad de Medellín |
| spellingShingle | Las redes neuronales y la evaluación del riesgo de crédito Fredy Ocaris Pérez Ramírez Ingeniería Riesgo crédito redes neuronales Comité de Basilea Las redes neuronales y la evaluación del riesgo de crédito Fredy Ocaris Pérez Ramírez Horacio Fernández Castaño Ingeniería Riesgo crédito redes neuronales Comité de Basilea A pesar del escepticismo del mundo académico sobre los avances de la inteligenciaartificial, las redes neuronales han abierto un campo de exploración bursátil queaún tiene mucho por investigar. Atendiendo a las ventajas del uso de las redesneuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) y a su capacidad para estimarmodelos no lineales, en este artículo se muestra la aplicación de las redes neuronalesa la cuantificación del riesgo de crédito. Además, se hace el desarrollo teórico delos fundamentos básicos de las redes neuronales.Para presentar las metodologías de medición de riesgo de crédito basados en redesneuronales, y aplicarlas a la base de datos de una cartera comercial, fue necesarioelaborar un análisis exploratorio de cada una de las variables e investigar la correlaciónentre ellas. El objetivo del análisis es encontrar algunas relaciones para gruposdeterminados de la población, de acuerdo con sus características particulares.Por tanto, se cruzan variables de cada cliente, del crédito y del comportamientocontra la variable default (fallidos y no fallidos). Variable que establece un procedimientode clasificación, y permite determinar las ponderaciones necesarias y,además, establece la probabilidad de fallido. 2007 artículo científico 1692-3324 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=75061007 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=750 Revista Ingenierías Universidad de Medellín application/pdf Universidad de Medellín Revista Ingenierías Universidad de Medellín (Colombia) Num.10 Vol.6 |
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