Diseno de un Sistema Experto Difuso: evaluacion de riesgo crediticio en firmas comisionistas de bolsa para el otorgamiento de recursos financieros *.
| Autor | Medina Hurtado, Santiago |
RESUMEN
Esta investigación estudia y modela un sistema de asignación de recursos financieros a compañias comisionistas de bolsa, con el fin de que dichos recursos sean invertidos a nombre de la empresa (inversionista), de tal forma que se disminuya el riesgo de impago del capital asignado y además; que estos capitales generen rendimientos adicionales para la empresa. El modelo planteado basado en Sistemas Expertos Difusos permite soportar estas decisiones de asignación de recursos financieros. Inicialmente se describe el marco conceptual necesario para el posterior entendimiento del sistema; seguidamente se aborda la descripción general del sistema de inferencia, considerando la elección de variables de entrada y el establecimiento de tres macro--evaluaciones integradas (análisis de riesgo, análisis fundamental y análisis financiero), que posteriormente permitirán calcular el recurso financiero o cupo asignado a cada firma comisionista de bolsa. Por último se hace un estudio para diez firmas elegidas de manera aleatoria, con el fin de probar y validar el modelo, de tal modo que éste entregue resultados consistentes con la evaluación que haría un experto,
PALABRAS CLAVE
Sistema de inferencia difuso, riesgo crediticio, cupo de contraparte, análisis de riesgo.
ABSTRACT
Design of a fuzzy expert system: Credit risk assessment of stock brokerage firms in granting financial resources.
This research work reviews and describes the model of a system to allocate financial resources to stock brokerage companies and ensure that resources are invested for the benefit of the company (investor) in such a way that it not only mitigates the risk of not receiving equity payments, but also generates additional yields to the company from the equity investment.
The model based on fuzzy expert systems allows sustaining these decisions of allocating financial resources. The paper initially provides a description of the necessary conceptual framework to ensure proper understanding of the system. Then it discusses a general description of the inference system, thereby taking into account the selection of entry variables and the creation of 3 integrated macro-assessments (risk analysis, fundamental analysis, and financial analysis). These assessments allow calculating the financial resources or credit limits allocated to each stock brokerage firm.
The last section provides a review of 10 randomly selected firms to prove and validate the model and ensure that it yields results that are consistent with an expert assessment. The results can then be used in the everyday assessment of brokerage firms.
KEYWORDS
Fuzzy Inference System, risk analysis, tally quota, credit risk.
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INTRODUCCIÓN
Los problemas del mundo real pueden ser demasiado complejos para ser considerados en un modelo formal, esto se hace más palpable en el ámbito de la economía de negocios donde la mayoría de los empresarios toman sus decisiones basados en esquemas no "cuantitativos" o "subjetivos" y consideran el conocimiento que tienen del fenómeno. En este sentido, las investigaciones llevadas a cabo en este ámbito sugieren modelos que permitan capturar estos esquemas y sistemas de razonamiento experto, y que puedan ser aplicados con éxito en la toma de decisiones. Precisamente, dándole validez a esta concepción, se presenta la Lógica Difusa, en la cual se utilizan conceptos relativos de la realidad, definiendo grados, variables de pertenencia y siguiendo patrones de razonamiento similares a los del pensamiento humano. Los sistemas de lógica difusa permiten abordar el problema de decisión en un sentido riguroso y a la vez admiten el tratamiento de la incertidumbre y la vaguedad.
Con la Lógica Difusa se abre la posibilidad de dar solución a problemas expresados desde la perspectiva humana y que, por esta simple condición, no pueden tener una solución única desde lo "falso" o "verdadero" sino que pueden tomar condiciones intermedias para dar soluciones satisfactorias a los problemas presentados. Por estas razones, la lógica difusa abre actualmente un campo de amplia investigación en temas relacionados con las ciencias sociales como la administración, la economía, la sociología, la psicología, entre otras.
El desarrollo de la aplicación de tecnologías como la lógica difusa, las redes neuronales, los sistemas expertos y los algoritmos genéticos en la solución de problemas industriales, económicos y financieros, ha producido un sinnúmero de cambios en las organizaciones, las cuales pueden contar actualmente con una diversidad de modelos que controlan diferentes tipos de información y por lo tanto ser más flexibles que los modelos basados en la lógica formal. Los retos del cambio tecnológico obligan a las organizaciones a estar en una constante revisión de paradigmas, de tal manera que les permita mantener su competitividad y su consolidación en el mercado.
Debido a los limitantes empresariales asociados a la normatividad legal, el presupuesto, la especialización y/o experiencia que se requiere para actuar en el mercado público de valores, se presenta el problema de la asignación de recursos provenientes de los excesos de liquidez en las empresas (inversores) y con lo cual se busca aumentar sus niveles de rentabilidad asociados a niveles adecuados de riesgo. El problema de decisión anterior puede modelarse mediante técnicas de lógica difusa. Las decisiones gerenciales buscan establecer cuál es el plazo y la cantidad de capital que se otorgará a las firmas comisionistas de bolsa como una función del nivel de riesgo con el fin de que tomen posiciones en el mercado público de valores. Con lo anterior se busca garantizar la rentabilidad y la seguridad de los recursos otorgados.
Las empresas que destinan sus recursos a terceros, deben disminuir su riesgo realizando un análisis adecuado de las compañías comisionistas de bolsa, de manera que se conozca en qué condiciones se están delegando responsabilidades. Dentro del contexto anterior, durante mucho tiempo la selección de la firma comisionista, se realizaba solamente teniendo en cuenta la calificación de riesgo crediticio entregada por la Superintendecia Financiera, y efectuada por entidades dedicadas a ello. Sin embargo, es conocido por los expertos que esta escala de valoración se queda corta al momento de medir los riesgos de las firmas comisionistas; por lo que de manera intuitiva y asociada a la experiencia y conocimiento del sistema, se empezaron a desarrollar esquemas de valoración de las firmas que incorporaban otro tipo de información, tanto cuantitativa como cualitativa y ampliaba el panorama de análisis a otros niveles. Sin embargo, no se contaba con un esquema formal que permitiera realizar las conexiones entre las variables hasta llegar a la conclusión. La complejidad al momento de minimizar niveles de riesgo, maximizando rentabilidad a través de la asignación de excesos de liquidez, estimula a desarrollar una investigación con el fin de aportar al perfeccionamiento de los métodos actuales.
El surgimiento de nuevas corrientes académicas basadas en la inteligencia artificial, otorgó un espacio de grandes consideraciones y adelantos en todas las áreas del conocimiento, y específicamente la lógica difusa es actualmente utilizada como herramienta que permite la modelación e interacción entre las variables de difícil entendimiento; para la toma de decisiones gerenciales en el área de la economía empresarial y respecto al problema que se intenta resolver, nos permitirá evaluar las firmas comisionistas con el fin de determinar el recurso financiero que debe otorgarse.
El resultado final es una mezcla poco común dentro de los procesos financieros, y que adopta elementos que históricamente no habían sido considerados o que se habían tenido en cuenta desde una perspectiva subjetiva en las decisiones finales, tales como juicios lingüísticos y el desempeño fundamental de las firmas; es decir, lo que se entrega con este estudio es la posibilidad de reducir las equivocaciones eventuales debidas a la subjetividad en un proceso administrativo, sin obviar la opinión del director de la organización, además permite abreviar el trabajo, dar explicaciones coherentes de la decisiones tomadas y reducir el error debido a fallos humanos. Lo que se pretende a fondo no es reemplazar el juicio de la decisión que proviene de los dirigentes, sino permitir un mejor nivel de certeza sobre la decisión final.
El presente estudio se enmarca en la evaluación de firmas comisionistas de bolsa, con el objetivo de determinar su solvencia basándose en criterios técnico financieros, fundamentales y de riesgo; los cuales están representados por variables que incorporan diferente tipo de incertidumbre. Se propone el uso de sistemas de inferencia difusos interconectados que definen una red difusa, la cual evalúa cada uno de los criterios mencionados hasta llegar a la evaluación final.
El artículo está organizado de la siguiente forma: en la sección dos se presenta el marco teórico básico relacionado con la lógica difusa, que da una idea muy general del tema; en la sección tres se muestra el desarrollo del modelo. Las variables seleccionadas para este propósito deberán calificar tres aspectos, el primero relacionado con el análisis técnico financiero, el segundo relacionado con el análisis fundamental y el último que se refiere a los niveles de riesgo, cubriendo el carácter operativo y de incumplimiento. De esta agrupación se obtendrán tres macroevaluaciones con las cuales se determinará el nivel de cupo otorgado. En la sección cuatro se presenta el análisis de algunos casos y en la sección cinco las conclusiones obtenidas de la realización del modelo.
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MARCOTEÓRICO
2.1. Lógica Difusa Un sistema de inferencia difuso se puede definir como un sistema que modela funciones no lineales teniendo unas variables lingüísticas de entrada las cuales convierte en variables de salida mediante la lógica borrosa y grupos de reglas (Figura 1).
[FIGURA 1 OMITIR]
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