2011-10-182011-10-182011-10-182011-10-18https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/5694Este documento describe la metodología desarrollada por Vapnik (1995), denominada máquinas de vectores de soporte (SVM, por sus siglas en inglés) y realiza dos aplicaciones al caso de clasificación de agentes para el otorgamiento de créditos a partir de sus características. El primer caso de estudio clasifica individuos de un banco alemán. En el segundo caso se pronostica el incumplimiento del pago de créditos comerciales otorgados a empresas colombianas utilizando las características iniciales del crédito. SVM se compara con dos metodologías utilizadas en el análisis de este tipo de problemas, regresión logística y análisis lineal discriminante. Los resultados arrojan un mejor desempeño en la predicción por parte de SVM respecto a las otras dos metodologías.PDFspaOpen AccessClasificaciónMáquinas de aprendizajeRiesgo de créditoSupport vector machinesWorking PaperC44 - Operations Research; Statistical Decision TheoryC50 - Econometric Modeling: GeneralC60 - Mathematical Methods; Programming Models; Mathematical and Simulation Modeling: GeneralG32 - Financing Policy; Financial Risk and Risk Management; Capital and Ownership Structure; Value of Firms; GoodwillRiesgo crediticioRiesgo financieroRiesgo bancarioMáquinas de vectores de soporteIncumplimiento de contrato -- Prónosticos -- MetodologíaCrédito -- ClasificaciónAcceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0G32 - Política de financiación; riesgo financiero y gestión de riesgos; Estructura del capital y de la propiedad; Valor de empresa; fondo de comercioC50 - Modelización econométrica: GeneralidadesC44 - Investigación operativa; Teoría de la decisión estadísticaC60 - Métodos matemáticos; Modelos de programación; Modelos matemáticos y de simulación: GeneralidadesLas 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.The 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.Objeto 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.Datos personales: El(los) autor(es) ha(n) incluido sus datos personales (nombres, correo electrónico, filiación académica, perfil académico, entre otros) en el Portal de Investigaciones o la obra remitida para publicación, y por consiguiente, manifiesta(n) que mediante el diligenciamiento y registro de sus datos personales autoriza(n) al Banco de la República el tratamiento (recolección, almacenamiento, uso, circulación o supresión) de todos los datos suministrados con la finalidad de adelantar la publicación de la obra en el Portal de Investigaciones, dar a conocer su perfil académico y medios de contacto para fines académicos y divulgativos, así como para la construcción de indicadores y estadísticas para el seguimiento y control de las actividades de divulgación del Portal de Investigaciones. Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.https://hdl.handle.net/20.500.12134/5694