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Pronóstico de incumplimientos de pago mediante máquinas de vectores de soporte: una aproximación inicial a la gestión del riesgo de crédito

José Moreno Gutiérrez () and Luis Melo-Velandia ()

Borradores de Economia from Banco de la Republica de Colombia

Abstract: Este documento describe la metodología desarrollada por Vapnik (1995), denominada máquinas de vectores de soporte (SVM, por sus siglas en inglés) y realiza dos aplicaciones al caso de clasificación de agentes para el otorgamiento de créditos a partir de sus características. El primer caso de estudio clasifica individuos de un banco alemán. En el segundo caso se pronostica el incumplimiento del pago de créditos comerciales otorgados a empresas colombianas utilizando las características iniciales del crédito. SVM se compara con dos metodologías utilizadas en el análisis de este tipo de problemas, regresión logística y análisis lineal discriminante. Los resultados arrojan un mejor desempeño en la predicción por parte de SVM respecto a las otras dos metodologías.

Keywords: Clasificación; máquinas de aprendizaje; riesgo de crédito; 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
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https://doi.org/10.32468/be.677 (application/pdf)

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