Medición del riesgo sistémico intra-bancario

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dc.contributor.advisorRestrepo Tobón, Diego Alexanderspa
dc.contributor.authorCadavid Betancur, Lixander Felipe
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Administración Financieraspa
dc.creator.emaillixandercad@gmail.comspa
dc.date.accessioned2020-04-23T20:29:53Z
dc.date.available2020-04-23T20:29:53Z
dc.date.issued2020
dc.descriptionEl riesgo sistémico se entiende como aquel que hace que un sistema complejo colapse como consecuencia de las decisiones y acciones que toman los agentes individuales que hacen parte del sistema. En este trabajo se utilizan técnicas de aprendizaje de máquinas con el objetivo de analizar desde la transaccionalidad y riesgo crediticio el impacto esperado ante las dificultades financieras que se presentan en clientes con quienes se tienen altas exposiciones de cartera y tienen riesgo de contagiar otros clientes con obligaciones financieras en el sistema bancario. Desde un enfoque de la administración del riesgo crediticio, se proponen recomendaciones sobre buenas prácticas para contribuir con la mitigación de este tipo de riesgo.spa
dc.description.abstractSystemic risk is understood as the risk that a complete complex system collapses as a result of the decisions and actions taken by the individual agents that are part of the system. It is a subject of high importance for both the real sector and the financial system, since a contribution is made to the management, administration and mitigation of credit and contagion risk. A model is proposed through machine learning techniques with the objective of analyzing from the transactional and credit risk, the expected impact of financial difficulties that arise in clients with high portfolio exposures and contagion risk with other customers. From a credit risk management and machine learning approach, recommendations of good practices are proposed in this article to contribute to the mitigation of this type of risk.spa
dc.formatapplication/pdfeng
dc.identifier.ddc332.7 C121
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/16060
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Economía y Finanzasspa
dc.publisher.placeMedellínspa
dc.publisher.programMaestría en Administración Financieraspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectRiesgo sistémicospa
dc.subjectRiesgo de contagiospa
dc.subjectTécnicas de aprendizaje de máquinaspa
dc.subjectTransaccionalidadspa
dc.subject.keywordSystemic riskspa
dc.subject.keywordContagion Riskspa
dc.subject.keywordMachine learning techniquesspa
dc.subject.lembRIESGO (ECONOMÍA)spa
dc.subject.lembADMINISTRACIÓN DE CRÉDITOSspa
dc.subject.lembRIESGO (FINANZAS)spa
dc.titleMedición del riesgo sistémico intra-bancariospa
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa

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