Redes neuronales artificiales para calificación de riesgo soberano
Autor: | Avellaneda Hortua, Mauricio |
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Přispěvatelé: | Henao Pérez, Juan Carlos, Lopez Jimenez, Liliana |
Rok vydání: | 2019 |
Předmět: |
Administración de creditos
Macroeconomía Calificación soberana Performance of government Riesgo (Finanzas) Problemas de deuda Redes neuronales artificiales Desempeño del gobierno Política económica Sovereign debt Debt problems Indicadores de gobernabilidad mundial Macroeconomy Sovereign ratings and rating agencies Worldwide governance indicators Agencias calificadoras de riesgo Neural networks |
DOI: | 10.57998/bdigital.handle.001.3950 |
Popis: | Mediante el uso de redes neuronales artificiales se replica la calificación soberana que Fitch, Moody’s y S&P publican. Al considerar la calificación crediticia con ± 1 nivel en la escala crediticia, la precisión alcanza 80 %. Esta investigación es innovadora tanto por utilizar técnicas de aprendizaje de máquina para modelar el riesgo soberano como por incluir en las variables relevantes los indicadores de gobernabilidad mundial. Las pruebas realizadas sobre las diferentes variables permiten discriminar a los emisores por su perfil de riesgo. Los resultados sugieren a los responsables de política pública la necesidad de mejorar el desempeño de las variables analizadas y así lograr progresos en la evaluación crediticia. Using artificial neural networks, the sovereign rating published by Fitch, Moody’s and S&P is replicated. When considering the credit rating with ± 1 level on the credit scale, the accuracy reaches 80 %. This research is innovative both for using machine learning techniques to model sovereign risk and for including world governance indicators in the relevant variables. The test carried out on the different variables makes it possible to discriminate issuers based on their risk profile. The results suggest to those responsible for public policy the need to improve the performance of the variables analyzed and thus achieve progress in credit evaluation. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |