Clasificación de riesgos de bonos corporativos mediante redes neuronales
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TextoDetalles de publicación: Valparaíso : UTFSM, 2006Descripción: 59 h. : ilTema(s): INSTRUMENTOS FINANCIEROS | RIESGO (Economía) | REDES NEURONALES (ciencia de la computación) | BC / MEM (memorias UTFSM con resúmenes)Clasificación CDD: M 332.63234 Nota de disertación: Tesis (Ing. Civil Industrial) - - Prof. guía: Werner kristjanpoller R. ; prof. corref. : Aldo Araneda Z. Tema: La presente memoria aborda el problema de clasificación de riesgo de bonos corporativos, tópico conocido internacionalmente como "Bond rating". Para ello, se describe el mercado de bonos en el mercado chileno, con especial énfasis en aspectos relativos a la clasificación de riesgo de las colocaciones. De este modo, y debido al hecho que el proceso precitado obedece a una clasificación ordinal, sin la existencia de un modelo funcional establecido, se hace uso de redes neuronales artificiales a fin de explorar su aplicación al problema. A partir del análisis, se identifican las inscripciones de bonos corporativos entre 2001 y el primer trimestre de 2006, se estima un set de 26 ratios financieros para cada inscripción, a partir del cual se selecciona el input para la red, y se calculan los parámetros de distintas tipologías de una red neuronal multicapa. Los resultados indican porcentajes de aciertos similares a los reportados en literatura internacional comparada, alcanzando hasta un 61,7% de los casos examinados.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | número de clasificación | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Memorias
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Biblioteca Central | Memorias | M 332.63234 A287 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | 3560900118902 |
CD Rom incluye tesis en formato PDF
Tesis (Ing. Civil Industrial) - - Prof. guía: Werner kristjanpoller R. ; prof. corref. : Aldo Araneda Z.
h. 34-36
La presente memoria aborda el problema de clasificación de riesgo de bonos corporativos, tópico conocido internacionalmente como "Bond rating". Para ello, se describe el mercado de bonos en el mercado chileno, con especial énfasis en aspectos relativos a la clasificación de riesgo de las colocaciones. De este modo, y debido al hecho que el proceso precitado obedece a una clasificación ordinal, sin la existencia de un modelo funcional establecido, se hace uso de redes neuronales artificiales a fin de explorar su aplicación al problema. A partir del análisis, se identifican las inscripciones de bonos corporativos entre 2001 y el primer trimestre de 2006, se estima un set de 26 ratios financieros para cada inscripción, a partir del cual se selecciona el input para la red, y se calculan los parámetros de distintas tipologías de una red neuronal multicapa. Los resultados indican porcentajes de aciertos similares a los reportados en literatura internacional comparada, alcanzando hasta un 61,7% de los casos examinados.
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