Tengo dos opciones principales para calcular la PD de un préstamo en un banco comercial; con y sin aprendizaje automático.
Por un lado, están los métodos tradicionales como Merton o KVM. Por otro lado, podría utilizar el aprendizaje automático con bosques aleatorios.
¿Cuáles son los pros y los contras de utilizar o no utilizar el aprendizaje automático? ¿Hay alguna normativa que se incline por una u otra?
El modelo de Merton ha sido muy criticado en la literatura académica por su precisión, aunque proporciona una buena clasificación del riesgo de crédito, no logra cuantificarlo. Yo diría que hay que utilizar el aprendizaje automático o, mejor aún, el aprendizaje profundo. Utilicé una red neuronal recurrente con entradas de series temporales como la cantidad adeudada y los ingresos mensuales cambiantes, entre muchos otros. Proporcionó una buena estimación, pero modelar el riesgo de crédito no es sólo una tarea cuantitativa, los modelos de caja negra sólo pueden llevarte hasta cierto punto a menos que entiendas el negocio en el que estás invirtiendo.
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