Sistema de alerta temprana basado en técnicas de análisis de datos y una red neuronal artificial para la evaluación de riesgos financieros en entidades territoriales autónomas y Universidades Públicas Autónomas

Abstract

Esta investigación se centra en la Evaluación de Riesgos Financieros en el Sector Subnacional de Bolivia, para lo cual se tiene la siguiente pregunta de investigación: ¿Cómo puede contribuir el desarrollo de un Sistema de Alerta Temprana basado en Técnicas de Análisis de Datos y una Red Neuronal Artificial en la detección de Riesgos Financieros en las Entidades Territoriales Autónomas y Universidades Públicas Autónomas? Partiendo de la revisión literaria de la Gestión de Riesgos, Análisis Financiero, Metodologías Internacionales para la Evaluación de la Gestión de las Finanzas Públicas, el Endeudamiento y la Sostenibilidad Fiscal - Financiera, se establecieron 8 Pilares de Desempeño y 34 Indicadores de Monitoreo y Detección de Riesgos Financieros, los cuales fueron procesados a través del algoritmo de Clustering, Índice Global de Desempeño, Análisis Envolvente de Datos y la Red Neuronal Artificial con una precisión del 98,7%. Asimismo, se establecieron parámetros para asignar Calificaciones de Riesgo y se definieron criterios para realizar un Análisis Financiero Prospectivo. Los resultados obtenidos permitirán identificar preventivamente a las Entidades Subnacionales con Riesgos Financieros, evitando la interrupción de servicios públicos o que el Gobierno Central tome medidas costosas como los bailouts.