Redes neuronales como herramienta de la calificación financiera




LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES COMO HERRAMIENTAS CALIFICADORAS DE LA CAPACIDAD CREDITICIA
1. INTRODUCCION

Dentro de los Sistemas Computacionales existe una rama llamada inteligencia artificial, la cual es una ciencia que estudia la creación de programas para máquinas que imiten el comportamiento y la comprensión humana, y que sea capaz de aprender y reconocer. Dicha ciencia sesubdivide a su vez en distintos campos, uno de ellos es el campo de la Inteligencia Computacional, la cual trata con la teoría, diseño, aplicación y desarrollo de modelos computacionales inspirados en modelos biológicos.
La inteligencia computacional incluye a las redes neuronales artificiales, los algoritmos genéticos, la programación evolutiva, los sistemas difusos y combinaciones híbridas de estosparadigmas. Algunos de los sistemas basados en inteligencia computacional son capaces de aprender, esto es, pueden adecuar su comportamiento en respuesta a lo que sucede en el medio ambiente en que se encuentran inmersos, con el fín de ajustarse correctamente a la actividad para la que fueron creados, dando lugar a una alta capacidad adaptativa.
Este medio ambiente es “informado” al sistema através de una buena cantidad de ejemplos que contienen características que el sistema debe conocer para realizar correctamente su actividad, lo cual se basa en los denominados algoritmos de aprendizaje, que basan su efectividad en el clásico acierto error.
Este conocimiento adquirido a través de la observación, puede ser utilizado para tomar decisiones certeras cuando el sistema es enfrentado a unejemplo aparentemente diferente a los que le fueron “enseñados,” pero con características esenciales similares a las almacenadas en la base de conocimiento del sistema, esto es, el sistema adquiere la capacidad de “generalizar”. Estas habilidades de aprendizaje y generalización permiten usar a los sistemas basados en inteligencia computacional en una gran variedad de aplicaciones asociadas conactividades que requieran optimización, clasificación, pronóstico o toma de decisiones. Todo este proceso es realizado por programas específicos denominados Redes Neuronales Artificiales, o RNA.




2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

2.1. Objetivos

2.1.1. Reconocer a las RNA como herramienta fundamental en la aplicación de estimadores de calificaciones crediticias.
2.1.2. Establecer loscomponentes principales de un sistema estimador de calificaciones crediticias basado en RNA.
2.1.3. Considerar como punto medular el entrenamiento de las RNA para la obtención de estimaciones certeras.

2.2. Preguntas de investigación

2.2.1. ¿Serán las RNA particularmente útiles en aplicaciones de estimadores de calificaciones crediticias?
2.2.2. ¿Qué modelos matemáticos habrán de resultar másadecuados para la implementación de RNA en el desarrollo del estimador?
2.2.3. ¿Cómo deberá realizarse el entrenamiento de las RNA diseñadas para obtener el mínimo margen de error en las calificaciones crediticias?

2.3. Justificación

En la actualidad debido a la globalización, la volatilidad de las economías y los diversos acontecimientos que mueven los mercados cambiarios; surge lanecesidad en todas las instituciones crediticias de afianzar los capitales invertidos en instrumentos de deuda como los préstamos individuales, préstamos para negocios o tarjetas de crédito; de esta premisa parte la idea de diseñar un sistema capaz de minimizar el riesgo (siempre latente) al otorgar este tipo de créditos, para garantizar el completo retorno de la inversión y los intereses ganados por lasinstituciones, lo cual llevaría a un abaratamiento en las tasas de interés y la apertura de nuevos mercados con menores requisitos, los cuales podrían poner fin a la exclusión financiera de muchos individuos, que al día de hoy no califican a ningún tipo de instrumento financiero por las políticas tan estrictas que manejan la mayoría de las instituciones.
Dicha labor puede llevarse a cabo con...