Redes neuronales para entender calificaciones crediticias

El pasado jueves 1 de octubre el Dr. Alfonso Mendoza impartió una conferencia sobre la utilización de Redes Neuronales en Economía. Esta técnica constituye un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas. Por ejemplo, una red neuronal artificial tiene una estructura ramificiada y puede "aprender", al igual que su contraparte en la vida real. Esta técnica ha demostrado tener éxisto para modelar sistemas donde los resultados no son producto de una estrutura jerárquica centralizada.

En la conferencia el Dr. Alfonso Mendoza presentó una aplicación de este tipo de modelos para analizar cómo las empresas calificadoras de riesgo (en particular Fitch Ratings) generan su calificación para diferentes municipios de México. Adicionalmente, los resultados de pronóstico de la red neuronal se compararon con otros modelos estadísticos tales como Probit Ordenado y Análisis Discriminante.
Este trabajo cobra relavancia debido a que una calificación crediticia es una opnión que emiten una empresa calificadora sobre la fortaleza y la salud financiera de un deudor (empresas, gobiernos, personas ) y con la aparición de la crisis económica actual el papel de estas empresas ha sido duramente cuestionado. La principal razón es que a través de sus evaluaciones fueron corresponsables del otorgamiento de los créditos NINJA (No Income, No Jobs, No Assets; es decir, personas sin capacidad de pagar una deuda).

Sin embargo, y a pesar de las críticas, las opiniones de empresas calificadoras son ampliamente utilizadas para estimar la calidad crediticia de bonos, créditos, instrumentos financieros y como se observó en la confrerencia, municipios.

Por lo anterior es imperativo que se obtengan explicaciones consistentes sobre la forma en como estas empresas emiten sus evaluaciones. Para el caso de México el tema cobra también relevancia debido a la situación de insolvencia actual en la que se encuentran algunos de los municipios del país misma que se piensa enfrentar mediante la contratación de deuda.

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