Capítulo - Parte de Libro
Redes neuronales artificiales para calificación de riesgo soberano
Fecha
2021-04Registro en:
10.57998/bdigital.handle.001.3950
9789587905861
Autor
Avellaneda Hortua, Mauricio
Institución
Resumen
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.