Uso de las redes neuronales en la medición del riesgo de credito
La medición del riesgo de crédito ha tenido un importante crecimiento, no sólo en su conceptualización síno en la aplicación práctica de medidas regulatorias para cuantificar sus efectos; tanto local como a escala internacional. En los mercados emergentes no sólo es necesario mantenerse a la altura...
- Autores:
-
Serrano Acevedo, María Eugenia
Rico Arias, Jaime Ángel
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2009
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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La medición del riesgo de crédito ha tenido un importante crecimiento, no sólo en su conceptualización síno en la aplicación práctica de medidas regulatorias para cuantificar sus efectos; tanto local como a escala internacional. En los mercados emergentes no sólo es necesario mantenerse a la altura de esíos avances, sino profundizar en el tema para medir y gestionar adecuadamente éste riesgo. Es importante crear conciencia de la relevancia del tema, con el fin de propiciar sistemas financieros sanos con incentivos adecuados en lo referente a la capitalización de instituciones financieras. El estudio de Riesgo de Crédito en países emergentes ha adquirido mayor importancia en años recientes. Uno de los efectos directos de las crisis financieras, es el deterioro de la calidad de los portafolios crediticios que originan problemas a las instituciones financieras. Por esta razón las empresas deben diseñar herramientas que les permita cuantificar el riesgo de incumplimiento, revisar constantemente sus objetivos y así poder mejorar la toma de decisiones puesto que el sostenimiento de la competitividad de las empresas sólo puede lograrse en favor de su orientación a la mejora continua. |
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En los mercados emergentes no sólo es necesario mantenerse a la altura de esíos avances, sino profundizar en el tema para medir y gestionar adecuadamente éste riesgo. Es importante crear conciencia de la relevancia del tema, con el fin de propiciar sistemas financieros sanos con incentivos adecuados en lo referente a la capitalización de instituciones financieras. El estudio de Riesgo de Crédito en países emergentes ha adquirido mayor importancia en años recientes. Uno de los efectos directos de las crisis financieras, es el deterioro de la calidad de los portafolios crediticios que originan problemas a las instituciones financieras. Por esta razón las empresas deben diseñar herramientas que les permita cuantificar el riesgo de incumplimiento, revisar constantemente sus objetivos y así poder mejorar la toma de decisiones puesto que el sostenimiento de la competitividad de las empresas sólo puede lograrse en favor de su orientación a la mejora continua.Credit risk measurement has grown significantly, not only in its conceptualization but also in the practical application of regulatory measures to quantify its effects; both locally and internationally. In emerging markets, it is not only necessary to keep up with these advances, but also to delve into the subject in order to properly measure and manage this risk. It is important to raise awareness of the relevance of the issue, in order to promote healthy financial systems with adequate incentives regarding the capitalization of financial institutions. The study of Credit Risk in emerging countries has become more important in recent years. One of the direct effects of financial crises is the deterioration of the quality of credit portfolios that cause problems for financial institutions. For this reason, companies must design tools that allow them to quantify the risk of non-compliance, constantly review their objectives and thus be able to improve decision-making, since maintaining the competitiveness of companies can only be achieved in favor of their orientation towards improvement. keep going.application/pdfspahttp://hdl.handle.net/20.500.12749/18184ELIZONDO, Alan. 2004. Medición Integral del riesgo de crédito. Limusa Noriega Editores.ERICSSON,Jan y RENAULT, Oliver. Liquity an Credit Risk. The Journal of finance. Vol LX, N° 5. Octubre del 2006.EREIXAS, Xavier y ROCHET, Jean Char- les Economía Bancaria. Editorial Antoni Bosh. 1997. GESTIÓN DEL RIESGO ICONTEC. 2002. Norma Técnica Colombiana NTC 5254.GREENE, William. Análisis Economáétrico. Prentice Hall. Madrid 1999.JORION, Philippe.2003. Valor en riesgo. Limusa Editores, MexDer.MARTÍNEZ, Jorge Arturo. La naturaleza del riesgo. Instituto Tecnológico de Monterrey. México.MÁRQUEZ DÍEZ-CANEDO, Javier . Una nueva visión del riesgo de crédito. Editorial Limusa. 2006. MéxicoMEJÍA QUIJANO, Rubí Consuelo. 2006. Administración del riesgo, un enfoque empresarial. Fondo Editorial Universitario EAFIT. GESTIÓN DEL RIESGO. NORMA TÉCNICA COLOMBIANA, ICONTEC. Bogotá. 2004.RODRÍGUEZ TABORDA, Eduardo.2002. Administración del Riesgo. Alfaomega.CESA.SOLEY SANS, Jorge y RAHNEMA, Ahmad.2004. Basilea 11, una nueva forma de relación banca- empresa. Mc. Graw Hill.THE INSTITUTE OF INTERNAL AUDITORS AUSTRALIA. 2004. Guía para el uso de la norma NTC 5254, gestión del riesgo dentro del proceso de auditoría interna ICONTEC.VILARIÑO SANZ, Ángel.2001. Turbulencias Financieras y riesgos de mercado. Prentice Hall.ZAPATA GALINDO, Alexander.2003. Modelando el riesgo de crédito en Colombia: Matrices de transición para la cartera comercial. Asobancaria. Apuntes de Banca y Finanzas N° 6.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Opciones : Revista del Programa de Ingeniería Financiera de la UNAB ; Volumen 03, Número 06 (Diciembre 2009); páginas 21-26Uso de las redes neuronales en la medición del riesgo de creditoUse of neural networks in credit risk measurementArticleinfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería FinancieraPublicaciones UNABNeural networksCredit riskFinancial institutionsFinance systemEconomic growthEconomic variablesMatlabArtificial intelligenceRedes neuronalesSistema financieroCrecimiento económicoInteligencia artificialRiesgo de créditoInstituciones financierasCapitalVariables económicasLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18186/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL4.pdf.jpg4.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12666https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18186/3/4.pdf.jpg25a24ae4001ce6c408a8775430b38046MD53open accessORIGINAL4.pdf4.pdfUso de las redes neuronalesapplication/pdf2020488https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/18186/1/4.pdfffa56b527b5dcb882483efc9899309d1MD51open access20.500.12749/18186oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/181862022-10-20 22:00:07.885open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |