Restrepo Tobón, Diego Alexander2020-04-232020http://hdl.handle.net/10784/16060El 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.Systemic 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.application/pdfspaRiesgo sistémicoRiesgo de contagioTécnicas de aprendizaje de máquinaTransaccionalidadmasterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessRIESGO (ECONOMÍA)ADMINISTRACIÓN DE CRÉDITOSRIESGO (FINANZAS)Systemic riskContagion RiskMachine learning techniquesAcceso abierto2020-04-23Cadavid Betancur, Lixander Felipe332.7 C121