Pron�stico de incumplimientos de pago mediante m�quinas de vectores de soporte: una aproximaci�n inicial a la gesti�n del riesgo de cr�dito

Jos� Fernando Moreno Guti�rrez and Luis Fernando Melo Velandia
Authors registered in the RePEc Author Service: Luis Fernando Melo-Velandia and José Fernando Moreno Gutiérrez ()

No 9079, Borradores de Economia from Banco de la Republica

Abstract: Este documento describe la metodolog�a desarrollada por Vapnik (1995), denominada m�quinas de vectores de soporte (SVM, por sus siglas en ingl�s) y realiza dos aplicaciones al caso de clasificaci�n de agentes para el otorgamiento de cr�ditos a partir de sus caracter�sticas. El primer caso de estudio clasifica individuos de un banco alem�n. En el segundo caso se pronostica el incumplimiento del pago de cr�ditos comerciales otorgados a empresas colombianas utilizando las caracter�sticas iniciales del cr�dito. SVM se compara con dos metodolog�as utilizadas en el an�lisis de este tipo de problemas, regresi�n log�stica y an�lisis lineal discriminante. Los resultados arrojan un mejor desempe�o en la predicci�n por parte de SVM respecto a las otras dos metodolog�as.

Keywords: Clasificaci�n; m�quinas de aprendizaje; riesgo de cr�dito; support vector machines. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C44 C50 C60 G32 (search for similar items in EconPapers)
Pages: 33
Date: 2011-10-24
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