Uso de las redes neuronales en la medición del riesgo de credito
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2009-12Otros contribuidores
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Resumen
La medición del riesgo de crédito ha tenido un importante crecimiento, no sólo en su conceptualización síno en la aplicación práctica de medidas regulatorias para cuantificar sus efectos; tanto local como a escala internacional. En los mercados emergentes no sólo es necesario mantenerse a la altura de esíos avances, sino profundizar en el tema para medir y gestionar adecuadamente éste riesgo. Es importante crear conciencia de la relevancia del tema, con el fin de propiciar sistemas financieros sanos con incentivos adecuados en lo referente a la capitalización de instituciones financieras. El estudio de Riesgo de Crédito en países emergentes ha adquirido mayor importancia en años recientes. Uno de los efectos directos de las crisis financieras, es el deterioro de la calidad de los portafolios crediticios que originan problemas a las instituciones financieras. Por esta razón las empresas deben diseñar herramientas que les permita cuantificar el riesgo de incumplimiento, revisar constantemente sus objetivos y así poder mejorar la toma de decisiones puesto que el sostenimiento de la competitividad de las empresas sólo puede lograrse en favor de su orientación a la mejora continua.
Keywords
Neural networks; Credit risk; Financial institutions; Finance system; Economic growth; Economic variables; Matlab; Artificial intelligenceEnlace al recurso
Fuente del recurso
- Opciones : Revista del Programa de Ingeniería Financiera de la UNAB ; Volumen 03, Número 06 (Diciembre 2009); páginas 21-26
Enlace a este registro en el Repositorio Institucional UNAB
http://hdl.handle.net/20.500.12749/18186
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