Modelo de red neuronal para la simulacion del riesgo crediticio de pymes de la ciudad de La Paz

Abstract

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.