Centro de Documentacion de Fundación MAPFRE - Early warning system (EWS) : modelos de inteligencia artificial para alerta temprana de riesgo "default" bancario

MAP20250004795

Early warning system (EWS) : modelos de inteligencia artificial para alerta temprana de riesgo "default" bancario / Raúl Alonso Cancino Reyes. — Madrid : Universidad Carlos III de Madrid, 2024

97 p.

Trabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Escuela de Postgrado de la Universidad Carlos III de Madrid. Tutora: Raquel Pérez Calderón. Promoción 2022-2024

Sumario: Este trabajo de investigación se e centra en el desarrollo de un Sistema de Alerta Temprana (EWS) para la evaluación del riesgo crediticio, específicamente enfocado en la predicción de la Probabilidad de Default (PD) mediante diversos modelos de Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito de crédito. Utilizando Python como plataforma de programación, se presenta un análisis exhaustivo que abarca desde la estructura de la base de datos sintética empleada hasta la implementación y evaluación de modelos predictivos.
Este estudio confirma la viabilidad y la importancia de los sistemas avanzados de alerta temprana en la gestión del riesgo crediticio, proporcionando una herramienta viable y valiosa para la toma de decisiones financieras informadas y contribuyendo a la estabilidad de las instituciones bancarias

1. Entidades financieras . 2. Riesgo crediticio . 3. Alerta . 4. Evaluación de riesgos . 5. Modelos predictivos . 6. Inteligencia artificial . 7. Programas informáticos . 8. Toma de decisiones . 9. Basilea III . 10. Trabajos de investigación . I. Pérez Calderón, Raquel . II. Universidad Carlos III de Madrid . III. Trabajos Fin de Master/de Grado/Tesis doctorales . IV. Título.