Modelo de red neuronal para la simulacion del riesgo crediticio de pymes de la ciudad de La Paz
Resumen
La actividad principal por la que una entidad financiera genera ingresos es la
otorgación de créditos a diversos sectores que realizan una actividad económica
en la ciudad de La Paz. En el área urbana de la ciudad de La Paz se ve
principalmente el sector comercio y manufacturas quienes recurren al sector
financiero para préstamos de financiamiento para su maquinaria o en todo caso
sus mercaderías o materias primas que requieran para que puedan operar
normalmente y con fines de crecimiento, además genera empleo con el cual la
economía del departamento crece.
La evaluación del crédito lo realizan funcionarios de la entidad financiera que son
asesores de crédito quienes evalúan todos los requisitos exigidos por la entidad a
la PYME que solicita el crédito realizando en su mayor parte de manera manual
para su análisis y posterior aprobación o rechazo de la solicitud de crédito
realizada por la PYME. Una mala evaluación del crédito supone un riesgo de
incumplimiento de pago del crédito a la entidad financiera poniendo en peligro la
solvencia financiera de la entidad porque además debe encarar los pasivos que
son básicamente ahorros de las personas naturales y jurídicas que realizan.
La presente investigación proporciona un modelo de red neuronal para simular el
riesgo crediticio mediante el uso de un red neuronal particular el perceptron
multicapa que es óptimo en problemas de clasificación de patrones son capaces
de aprender de la experiencia, de generalizar de casos anteriores a nuevos casos,
de abstraer características esenciales a partir de entradas que representan
información irrelevante. Sin embargo, también utiliza un método de aprendizaje
por corrección de error para entrenar la red y reducir el error de predicción. El
modelo es capaz de predecir mediante datos como ingresos, deudas y otros datos
cualitativos como la ciudad que opera que son obtenidos de la PYME mediante el
asesor de créditos en tal caso la red predice si la PYME que solicita el crédito es
de alto riesgo, medio riesgo o bajo riesgo.