Modelos de machine learning aplicados a la estimación de la probabilidad de default de entidades bancarias del sistema bancario argentino
Date
2023-03
Authors
Bozzi, Mariano Ezequiel
relationships.isContributorOfPublication
Filgueira, Federico José
Journal Title
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Volume Title
Publisher
Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios
Abstract
A lo largo del trabajo se desarrollan distintos modelos de machine learning
con el n de generar modelos predictivos asociados al default de entidades
bancarias. A tal efecto, se lleva a cabo un relevamiento de la información
disponible en el BCRA1, cuyo resultado nal es la generación de una base
de información con decenas de indicadores. Ésta es, junto a la metodología
desarrollada, la piedra angular del modelo desarrollado. El objetivo nal de
dicho modelo es cuanti car, dado un conjunto de valores de un set de indicadores,
la probabilidad de default que posee la entidad bancaria que se
analice. Por otro lado, en la sección correspondiente se detalla el modo en
que se aplica el aprendizaje automático supervisado al desarrollo del modelo
predictivo en cuestión y, por último, se resumen los resultados alcanzados a
partir del abordaje de los parámetros obtenidos y su poder explicativo.
Description
Fil: Bozzi, Mariano Ezequiel. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
Keywords
Citation
Bozzi, M. E. (2023). Modelos de machine learning aplicados a la estimación de la probabilidad de default de entidades bancarias del sistema bancario argentino. [Tesis de maestría, Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios]. Repositorio Digital San Andrés. http://hdl.handle.net/10908/23089