Diseño e implementación de un modelo de aprendizaje automático para predecir la cartera en mora de tarjetas de crédito en el sector bancario comercial de Honduras dic-2018 a sept-2023

Abstract

El presente estudio se enfoca en el desarrollo y aplicación de un modelo predictivo de aprendizaje automático para examinar la relación entre las siguientes variables: La colocación de las tarjetas de crédito, la cantidad de tarjetas de crédito activas por periodo y el comportamiento de la cartera de tarjetas de crédito en mora en el sector bancario comercial de Honduras, así mismo el modelo a desarrollar realizará predicciones en data set para ofrecer una herramienta funcional en la toma de decisiones basada en datos para periodos posteriores. Esto se realizará a partir del análisis de conjuntos de datos detallados y de carácter “open source” obtenidos de la página web de la Comisión Nacional de Bancos y Seguros, (en adelante CNBS); se implementarán técnicas avanzadas de Machine Learning en busca de proporcionar una compresión de cómo las variables anteriormente mencionadas pueden influir en la dinámica financiera de las entidades bancarias en este contexto específico. Este enfoque investigativo se alinea con la necesidad de anticipar y comprender las tendencias del mercado financiero para tomar decisiones estratégicas informadas.