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CLASIFICACIÓN DE RIESGOS DE BONOS CORPORATIVOS MEDIANTE REDES NEURONALES
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2006) AHUMADA ESCOBAR, MAURICIO GABRIEL; KRISTJANPOLLER RODRÍGUEZ, WERNER DAVID; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Industrias; ARANEDA ZANZI, ALDO ALEJANDRO
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.