El Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) estima que se debe alcanzar el objetivo de cero emisiones netas a escala global para el año 2050. A fin de conseguirlo, muchas empresas privadas se han comprometido a lograr las cero emisiones netas para 2050. El Comité...

Construimos una base de datos de indicadores de incertidumbre de política económica (economic policy indicators: EPU, por sus siglas en inglés) de acceso público basada en la metodología propuesta por Azqueta-Gavaldón, Hirschbühl, Onorante y Saiz (2023), que utiliza técnicas de topic...

El uso de métodos cuantitativos es fundamental en la gestión de carteras de inversores institucionales. En la última década, se han realizado diversos estudios empíricos que emplean modelos probabilísticos o de clasificación para predecir los rendimientos del mercado de valores, modelar...

Informes recientes muestran la creciente adopción en el sector financiero de técnicas de aprendizaje automático o machine learning (ML) en la gestión del riesgo de crédito. En este entorno, los supervisores se encuentran ante el reto de permitir que se maximicen las oportunidades derivadas...

En este artículo estudiamos el rendimiento de diferentes modelos de aprendizaje automático —machine learning (ML)— en la predicción de incumplimiento crediticio. Para ello hemos utilizado una base de datos única y anónima de uno de los bancos españoles más importantes. Hemos comparado...

Summary of Banco de España Working Paper no. 2105

Uno de los principales retos en el uso de modelos de aprendizaje automático, o machine learning en inglés (ML), en finanzas es cómo explicar sus resultados. Recientemente han aparecido técnicas de interpretabilidad con este objetivo, pero existe discusión sobre su fiabilidad. En este...