Redes bayesianas aplicadas a problemas de credit scoring. Una aplicación práctica

Mauricio Beltrán Pascual, Azahara Muñoz Martínez and Ángel Muñoz Alamillos
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Mauricio Beltrán Pascual: Departamento de Economía Aplicada y Estadística, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, UNED, Madrid, España
Azahara Muñoz Martínez: Facultad de Ciencias Empresariales, Universidad Autónoma de Chile, Santiago de Chile, Chile
Ángel Muñoz Alamillos: Facultad de Ciencias Empresariales, Universidad Autónoma de Chile, Santiago de Chile, Chile

Cuadernos de Economía - Spanish Journal of Economics and Finance, 2014, vol. 37, issue 104, 73-86

Abstract: En este artículo se aborda la forma de construir un clasificador eficiente a través de redes bayesianas utilizadas en la minería de datos y cuya finalidad es conseguir más precisión que otros modelos empleados en los problemas de credit scoring. El enfoque bayesiano, basado en modelos de probabilidad, emplea la teoría de la decisión para el análisis del riesgo eligiendo en cada situación que se presenta la acción que maximiza la utilidad esperada. Usando una muestra de datos bancarios reales se concluye la superior capacidad predictiva de estos modelos respecto a los resultados obtenidos por otros métodos estadísticos paramétricos y no paramétricos.

Keywords: Redes bayesianas; Manto de Markov; Credit scoring; Curva ROC; Multiclasificadores (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C11 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2014
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