Problema 3

Modelos de regresión para la predicción de la probabilidad de incumplimiento

Descripción breve del desafío:

La probabilidad de incumplimiento (a lo largo de un año) en el pago de un préstamo bancario (PD) es una de las métricas decisivas para evaluar una economía en general. Se proporciona un archivo Excel con datos cada 3 meses durante las últimas 3 décadas con posibles variables explicativas y la variable objetivo mencionada (esto solo hasta 2020) y el objetivo es obtener modelos de regresión que permitan estimaciones para diferentes retrasos de tiempo.

Este problema no encaja en una dinámica usual, ya que la variable objetivo en una fecha determinada solo se puede estimar durante el año siguiente. Por lo tanto, el objetivo consiste en evaluar varios modelos utilizando diferentes retrasos y adelantos para las diversas variables, de modo que la previsión se realice de manera realista con la información disponible en un momento dado.

Conocimiento matemático:

Los estudiantes deben ser capaces de obtener modelos de regresión lineal y logística y posiblemente otros tipos de modelos más robustos, como redes neuronales (aunque la información disponible sea sustancialmente reducida y escasa) o árboles de decisión. Un análisis de las diferentes series temporales también se puede desarrollar dentro del ámbito de los modelos clásicos de previsión, evaluando la presencia de estacionalidad o autorregresión.

Coordinador:

Ricardo Enguiça, Departamento de Matemática, Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, Portugal.