Un par de economistas de la Universidad de Valladolid ha desarrollado un modelo capaz de predecir la posibilidad de quiebra de entidades bancarias, basado en el empleo de redes neuronales, un conjunto de algoritmos que funciona imitando el comportamiento del sistema nervioso humano.

Se ha conocido que esta propuesta enfocada a la detección de patrones, ya ha tiene en su haber un vaticinio acertado concerniente a bancos estadounidenses.

Según los reportes, los investigadores han logrado atinar -en el 96% de los casos- cuántos bancos en la nación norteamericana entrarían en quiebra entre mayo de 2012 y diciembre de 2013; y todo, a través de los índices financieros de las instituciones a lo largo del periodo 2002-2012, aportados por la Federal Deposit Insurance Corporation –organización que dispone de la base de datos de los miles de bancos en EE.UU. y a diario anuncia aquellos que han entrado en quiebra.

En lo que respecta a cómo marcha esta metodología, que ofrece incluso la posibilidad de predicción de algoritmos a corto, medio y largo plazo, es de mencionar que uno de sus autores ha destacado que a través de ella se puede generar un mapa bidimensional que ayude tanto a autoridades bancarias como a reguladores, a visualizar el conjunto del sistema financiero e identificar entidades problemáticas en muy corto plazo y aquellas más solventes pero que a largo plazo podrían presentar inconvenientes.

Por otra parte, es menester reseñar que a través de este modelo es posible conocer la probabilidad de quiebra de bancos de diversas naciones, con las respectivas modificación y adecuación a las características propias de cada país.

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