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- W3083314018 abstract "Presentamos una metodologia general de aprendizaje automatico supervisado para representar el comportamiento de pago de las instituciones financieras a partir de una base de datos de transacciones del sistema de pagos de alto valor de Colombia. La metodologia utiliza una red neuronal artificial para representar los patrones de pago de instituciones financieras a traves de 113 caracteristicas que corresponden a su contribucion a los pagos, habitos de fondeo, momento de pagos, concentracion de pagos, centralidad en la red de pagos, e impacto sistemico debido a la imposibilidad de pagar. Esta representacion es utilizada para probar la coherencia de los patrones de pago fuera de muestra de una institucion financiera con sus patrones de pago caracteristicos. El desempeno del modelo es notable, con un error de clasificacion fuera de muestra cercano a tres por ciento. El desempeno es robusto a reducciones en el numero de caracteristicas con base en la seleccion no supervisada de caracteristicas. Tambien se comprueba que la centralidad en la red de pagos y el impacto sistemico son caracteristicas que efectivamente mejoran el desempeno de la metodologia. Para las autoridades financieras este es un primer paso hacia la deteccion automatizada de anomalias en el comportamiento de las instituciones financieras como participantes en sistemas de pago." @default.
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