Un modelo estadístico español predice la quiebra bancaria a tres años con un 96% de acierto
Dos investigadores de la Universidad de Valladolid han desarrollado un método para evaluar el riesgo de una entidad financiera, pero la falta de transparencia dificulta su introducción en España
Sólo en EEUU, más de 300 bancos han quebrado desde que comenzó la crisis en 2008. En España, la última entidad intervenida, en marzo de 2015, fue el Banco de Madrid. Predecir con años de antelación si la situación de una de estas empresas se hace insostenible serviría para vigilar a aquellas con un riesgo mayor. Con este objetivo, dos investigadores de la Universidad de Valladolid han desarrollado un modelo estadístico capaz de acertar la quiebra en un 96% de las ocasiones.
“Estos modelos ya existen, pero predicen sólo con un año de antelación, lo cual es mucho más sencillo”, explica a Teknautas Iván Pastor, coautor del estudio publicado en la revista Expert Systems with Applications. La novedad de su sistema radica en que permite hacer predicciones no sólo a corto plazo, sino también a medio y largo. El investigador asegura que de esta forma se pueden dar resultados a uno, dos y tres años, donde “el 90% de los métodos fallan”.
La clave del éxito se encuentra en los modelos de redes neuronales, una serie de algoritmos que imita el funcionamiento del cerebro humano y las interconexiones con las que las neuronas se comunican entre ellas. “Así es posible detectar relaciones no lineales entre variables”, aclara Pastor. Esto quiere decir que es el modelo el que se adapta a los datos, por lo que no es necesario traducir la información para que se adecúe al programa.