Reducción de la brecha del crédito en México en un ambiente de incertidumbre generada por la pandemia COVID-19: Un enfoque de ciencia de datos (machine learning)
Por Jair Hissarly Rodríguez García, Francisco Venegas Martínez
El otorgamiento de microcréditos de forma eficiente y transparente a través de plataformas digitales a individuos que desarrollan actividades económicas y que buscan mantener su empleo y el de sus trabajadores y que no tienen acceso al sistema financiero convencional es, sin duda, un problema urgente por resolver en la crisis sanitaria por la que atraviesa actualmente México. La presente investigación desarrolla varios modelos y estrategias de riesgo de crédito que permiten promover la inclusión crediticia en México de manera justa y sostenible en un ambiente de incertidumbre generada por los estragos presentes y esperados por la pandemia COVID-19. Para ello se utiliza el enfoque de ciencia de datos de machine learning, particularmente, se emplean las herramientas: regresión del árbol de decisión, bosques aleatorios, función de base radial, boosting, K-Nearest Neigbor (KNN) y Redes Neuronales.
Fuente: MPRA
