Resumen:
En este trabajo se estudia el problema de evaluación de riesgo crediticio tomando en cuenta antecedentes históricos de comportamiento y se analiza la posibilidad de su tratamiento mediante redes neuronales artificiales. Tres técnicas de esta naturaleza se proponen e implementan: una basada en aprendizaje supervisado (perceptrón multicapa con backpropagation), otra que utiliza aprendizaje no supervisado (modelo de Kohonen), y una tercera técnica híbrida que combina un aprendizaje hebbiano no supervisado con un perceptrón multicapa y backpropagation. Los resultados obtenidos son evaluados y comparados.
Abstract:
This work studies the problem of credit scoring taking into account historical behavior and analyzes the possibility of its treatment by means of artificial neural networks. Three different techniques are proposed and implemented: one is based on supervised learning (multilayer perceptron with backpropagation), another one uses unsupervised learning (Kohonen feature mapping), and the third is a hybrid technique which combines both types of learning (unsupervised hebbian learning with a multilayer perceptron and backpropagation). The results of these applications are evaluated and compared.
Citación:
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Aquerman, Gabriela; Sánchez, Verónica. (1999). Tratamiento de un problema de análisis de riesgo crediticio usando técnicas de redes neuronales. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000801_AquermanSanchez
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Aquerman, Gabriela; Sánchez, Verónica. "Tratamiento de un problema de análisis de riesgo crediticio usando técnicas de redes neuronales". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 1999.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000801_AquermanSanchez
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