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dc.creatorLeón-Rincón, Carlos Eduardo
dc.creatorBarucca, Paolo
dc.creatorOscar, Acero
dc.creatorGerardo, Gage
dc.creatorOrtega, Fabio
dc.date.created2020-09-08
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9901
dc.descriptionPresentamos una metodología general de aprendizaje automático supervisado para representar el comportamiento de pago de las instituciones financieras a partir de una base de datos de transacciones del sistema de pagos de alto valor de Colombia. La metodología utiliza una red neuronal artificial para representar los patrones de pago de instituciones financieras a través de 113 características que corresponden a su contribución a los pagos, hábitos de fondeo, momento de pagos, concentración de pagos, centralidad en la red de pagos, e impacto sistémico debido a la imposibilidad de pagar. Esta representación es utilizada para probar la coherencia de los patrones de pago fuera de muestra de una institución financiera con sus patrones de pago característicos. El desempeño del modelo es notable, con un error de clasificación fuera de muestra cercano a tres por ciento. El desempeño es robusto a reducciones en el número de características con base en la selección no supervisada de características. También se comprueba que la centralidad en la red de pagos y el impacto sistémico son características que efectivamente mejoran el desempeño de la metodología. Para las autoridades financieras este es un primer paso hacia la detección automatizada de anomalías en el comportamiento de las instituciones financieras como participantes en sistemas de pago.
dc.description.abstractWe present a general supervised machine learning methodology to represent the payment behavior of financial institutions starting from a database of transactions in the Colombian large-value payment system. The methodology learns a feedforward artificial neural network parameterization to represent the payment patterns through 113 features corresponding to financial institutions’ contribution to payments, funding habits, payments timing, payments concentration, centrality in the payments network, and systemic impact due to failure to pay. The representation is then used to test the coherence of out-of-sample payment patterns of the same institution to its characteristic patterns. The performance is remarkable, with an out-of-sample classification error around three percent. The performance is robust to reductions in the number of features by unsupervised feature selection. Also, we test that network centrality and systemic impact features contribute to enhancing the performance of the methodology definitively. For financial authorities, this is the first step towards the automated detection of individual financial institutions’ anomalous behavior in payment systems.
dc.format.extent29 páginas : gráficas, tablas
dc.format.mimetypePDF
dc.language.isoeng
dc.publisherBanco de la República de Colombia
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajo
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economía
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No.1130
dc.rights.accessRightsOpen Access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectPagos
dc.subjectRedes neuronales
dc.subjectSelección de características
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectReconocimiento de patrones
dc.titlePattern recognition of financial institutions’ payment behavior
dc.title.alternativeReconocimiento de patrones en el comportamiento de pagos de instituciones financieras
dc.typeWorking Paper
dc.subject.jelC45 - Neural Networks and Related Topics
dc.subject.jelE42 - Monetary Systems; Standards; Regimes; Government and the Monetary System; Payment Systems
dc.subject.jelG21 - Banks; Depository Institutions; Micro Finance Institutions; Mortgages
dc.audiencePolicymakers
dc.audienceResearchers
dc.audienceStudents
dc.audienceTeachers
dc.subject.keywordPayments
dc.subject.keywordNeural networks
dc.subject.keywordFeature selection
dc.subject.keywordMachine learning
dc.subject.keywordPattern recognition
dc.subject.lembSistema monetario -- Colombia
dc.subject.lembRedes neuronales -- Estudio -- Colombia
dc.subject.lembSistemas de pago -- Colombia
dc.type.spaDocumentos de trabajo
dc.rights.spaAcceso abierto
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0
dc.subject.jelspaC45 - Redes neuronales y temas relacionados
dc.subject.jelspaE42 - Sistemas monetarios; Patrones; Regímenes; Gobierno y sistema monetario; Sistemas de pago
dc.subject.jelspaG21 - Bancos; Instituciones de depósito; Instituciones Microfinancieras; Hipotecas
dc.type.hasversionPublished Version
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1130
dc.rights.disclaimerLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.
dc.rights.disclaimerThe opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1130
dc.rights.ObjetoObjeto de publicación: La obra de mí (nuestra) autoría tiene por objeto ser publicada en el Portal de Investigaciones del Banco de la República e incluirla en el repositorio institucional de esa misma entidad. La obra podrá consistir en documento escrito, audiovisual, audio, gráfico, fotográfico, infográfico, podcasts, etc., y podrá estar en cualquier formato conocido o por conocerse.
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dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1130.html
dc.relation.portalhttps://www.banrep.gov.co/es/borrador-1130
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/9901
dc.creator.firmaCarlos León
dc.creator.firmaPaolo Barucca
dc.creator.firmaOscar Acero
dc.creator.firmaGerardo Gage
dc.creator.firmaFabio Ortega
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:1130
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/be-1130
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/d7vx


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