Probabilidades de máquina y aplicaciones al caso de default en portafolios de crédito

Abstract

Este trabajo final de maestría, modalidad de profundización, consiste en la elaboración de un problema de simulación de carteras de crédito utilizando distribuciones de probabilidad aplicadas a conceptos de matemática financiera, con ello se busca estimar probabilidades de incumplimiento por medio de modelos de probabilidades de maquina como son k-NN, bosques aleatorios y máquinas de soporte vectorial. El trabajo pretende comparar los resultados de cada modelo a través de la optimización de los puntajes de corte pb(0)j, el cálculo de medidas de precisión que evalúen el rendimiento y el valor de las provisiones calculadas usando la cuantificación del riesgo de crédito por medio del Valor en Riesgo (VaR). Así mismo se quiere ilustrar: (1) Los efectos econ+omicos y monetarios derivados de la estimación de probabilidades de incumplimiento incorrecta, (2) las implicaciones de la optimalidad de pb(0)j y (3) el comportamiento de los costos totales o agregados (S) de la cartera de crédito simulada. (Texto tomado de la fuente)

This final master’s work, deepening modality, consists of the elaboration of a simulation problem of loan portfolios using probability distributions applied to financial mathematics concepts with this aim to estimate default probabilities using machine probability models such as k-NN, random forests, and vector support machines. The work intends to compare the results of each model through the optimization of the cutoff scores pb(0)j, the calculation of precision measures that evaluate the performance and the value of the provisions calculated using the quantification of credit risk through Value at Risk (V aR). Likewise, we want to illustrate: (1) The economic and monetary effects derived from estimating the probability of incorrect default, (2) the implications of the optimization of pb(0)j and (3) the behavior of the total or aggregate costs (S) of the simulated loan portfolio