Uso de redes neuronales para el reconocimiento de patrones del comportamiento de las entidades bancarias en el sistema nacional de pagos electrónicos (SINPE)
保存先:
| 著者: | |
|---|---|
| フォーマット: | tesis de maestría |
| 出版日付: | 2025 |
| その他の書誌記述: | Con el propósito de aproximar el patrón del comportamiento de las entidades del sistema bancario nacional (SBN) en el Sistema Nacional de Pagos Electrónicos (SINPE) del Banco Central de Costa Rica (BCCR) se aplicó la técnica de redes neuronales, utilizando tanto indicadores de hábitos de pago, como indicadores de centralidad de la red de transferencias de fondos y de los mercados de negociación construidos a partir de más de 336 millones de registros correspondientes al periodo comprendido entre el 2018 y el 2022. Se utilizaron técnicas de validación cruzada para evaluar el desempeño de las redes neuronales. Luego de ejecutar 100 procesos de entrenamiento independientes se seleccionó un modelo con una capa oculta y 20 neuronas con un error medio de clasificación de 0,88% en la muestra de entrenamiento y de un 3,12% en la muestra de prueba. La metodología presentada aquí es sólo una propuesta preliminar debido a la falta de evaluación en momentos de tensión de las entidades y la evaluación por parte de expertos, no obstante, puede llegar a convertirse en una importante herramienta que contribuya a mejorar las tareas de supervisión y vigilancia de las autoridades financieras, especialmente en el diseño de sistemas de alerta temprana. |
| 国: | Kérwá |
| 機関: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Kérwá |
| 言語: | Español |
| OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/102432 |
| オンライン･アクセス: | https://hdl.handle.net/10669/102432 |
| キーワード: | Reconocimiento de patrones Análisis de redes neuronales Topología de redes SINPE |