Modelos de Machine Learning para el análisis y pronóstico de la situación financiera de bancos – Caso boliviano

Jonnathan R. Cáceres Santos
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Jonnathan R. Cáceres Santos: Banco Central de Bolivia

Revista de Análisis del BCB, 2020, vol. 33, issue 1, 69-91

Abstract: Con el objeto de analizar y pronosticar el comportamiento financiero de los principales bancos de Bolivia (período enero 2001 a febrero 2020), se estimaron modelos de machine learning: redes neuronales supervisadas, redes neuronales no supervisadas y máquinas de vectores de soporte. Los resultados obtenidos destacan la precisión del 99% alcanzada por el modelo de redes neuronales supervisadas y la coincidente clasificación del modelo de redes neuronales no supervisadas. El modelo de máquinas de vectores de soporte alcanzó una precisión de 85,1%. Los modelos propuestos se constituyen en herramientas robustas para el análisis y pronóstico de riesgos financieros, puesto que tienen la capacidad de abstraer patrones recurrentes y generalizar información no observada. Asimismo, evidencian su importancia para el diseño, propuesta y la evaluación de políticas macroprudenciales orientadas a preservar la estabilidad financiera.

Keywords: Predicción; redes neuronales (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C45 C53 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2020
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