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Redes neuronales de unidades producto


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Alumno 1 (desaprobado)
Título (copiado de Internet)

LAS REDES NEURONALES EN UNIDADES PRODUCTO: TEORÍA DEL MODELO Y SU APLICACIÓN A PROBLEMAS DE CLASIFICACIÓN DEL RIESGO


RESUMEN
Este trabajo combina un tipo de red neuoronale llamadas “red neuronal basada en unidades producto” con un modelo evolutivo. El objetivo es la resolución, en ámbito económico, del problema de clasificación del riesgo de impago de tarjete de crédito. La base de datos que hemos utilizado es la “German Credit Card”: gracias a 20 variabiles podemos poner 1000 personas que tienen una tarjeta de crédito, en dos categorías, según que exista o no el riesgo de impago. El análisis que hemos realizado muestra que el algoritmo evolutivo basado en unidades producto obitene mejor resultados de los que resultan de otrtas metodologías consideradas y que es una alternativa interesante a los modelos clásicos. El buen éxito de esta experimentación incita, en futuro, a continuar el estudio de este modelo.

Palabras Claves: algoritmo evloutivo – clasificación – no lineal – red neuronal – riesgo


INTRODUCCIÓN


Con seguridad, de los problemas que afligen quien se ocupa de gestión financiera, los que conciernen la cuantificación y la eventual sostenibilidad del riesgo han recibido mucha atención, especialmente en los ultimos años. En efecto, la posibilidad de predecir un resultado, con una aproximación bastante correspondiente a la realidad, como por ejemplo saber si un préstamo tiene un riesgo elevado de impago o no, puede ser de importancia crucial para una entidad financiera. Por eso, se han esudiado herramientas más o menos eficientes para lograr estos objectivos. Sin duda, entre ellas, las redes neuronales han demostrado que son eficientes para la resolución de problemas de tipo económico.

Podemos decir que los metodos de clasificación, que hoy se utilizan, son diversos. Por ejemplo, se va de los más clásicos, como el análisis discriminante, en el cual se supone que las variables de entrada siguen distribuciones normales, o la regresión logística, muy utilizada en ámbito de clasificación binaria. Las debilidades de estos pero están en sus perdida de eficacia cuando se aplican a problemas más complexos. Por eso existen otros modelos que ayudan cuando la no linealidad está alta, como los de aprendizaje siguiendo la proyección, modelos aditivos generalizados y PolyMARS, o un método híbrido específico para la clasificación basado en funciones de tipo spline, o en fin las propuestas de Bose.

La intención de este trabajo es mostrar un tipo particular de red neuronal denominada Red Neuronal basada en Unidades Producto (RNUP), un modelo no lineal el cual estudio ha indicado ser una valida alternativa, para la resolucción de los problemas tipicos de la economía, a los clásicos que hemos dicho. En verdad, la RNUP no ha sido mucho utilizada en área económica y financiera, aunque Durbin y Rumelhart lo introdujeron para la primera vez en 1989, mientras existen mayores aplicaciones con redes neuronales formuladas en manera clásica, determinada por el preceprtón multicapa (MLP). La RNUP se diferencia sobre todo por el tipo de nodos, que son en forma multiplicativa y no aditiva.

Lo que presetaremos en estas páginas será la RNUP aplicada al especifico problema de la clasificación del riesgo de impago de las tarjetas de crédito, a traves de una base de datos llamada German Credit Card, asociando 20 variabiles a 1000 poseedores de tarjeta de crédito y ponendolos en dos categorías, según que exista o no el riesgo de impago.

En primer lugar se mostrará detalladamente la teoría de este modelo, comprensiva de un cuadro de sus vantajas y desvantajas, y lo aplicaremos al problema que iremos a afrontar. Para continuar, explicaremos como hemos optimizado la RNUP aplicando un algoritmo evolutivo, que consiste en la realización de la red simultáneamente a la cuantificación de los corrispondentes pesos, permitiendo de trabajar mejor en situación de discontinuidad. Para terminar, hemos realizado una experimentación donde hemos comparados los resultados que hemos obtenido utiliazando el modelo en examen, la RNUP, y los clásicos como el análisis discriminante y la regresión logística. No nos olvidaremos además de ofrecer un esquema donde son resumidas las principales carateristicas de los modelos clásicos.

Para concluir, como se puede evaluar da la comparación de los datos obtenidos con el utilizo de más metodologías, la que presenta resultados mejores es la red neuronal basada en unidad producto. Además, este estudio no se puede decir ya concluso. En efecto, en futuro, se podrá realizar una investigación más completa que permitiría la simplificación del modelo y una su meyor interpretación.




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