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We postulate a nonlinear DSGE model with a financial sector and heterogeneous households. In our model, the interaction between the supply of bonds by the financial sector and the precautionary demand for bonds by households produces significant endogenous aggregate risk. This risk induces an...
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En este artículo estudiamos el rendimiento de diferentes modelos de aprendizaje automático —machine learning (ML)— en la predicción de incumplimiento crediticio. Para ello hemos utilizado una base de datos única y anónima de uno de los bancos españoles más importantes. Hemos comparado...
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Summary of Banco de España Working Paper no. 2105
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Evitar la materialización del cambio climático es uno de los principales retos de nuestro tiempo. En esta tarea, el sector financiero desempeña un papel fundamental, motivando a economistas académicos a desarrollar un nuevo campo de investigación, las finanzas climáticas. A la vez, el uso...
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Informes recientes muestran la creciente adopción en el sector financiero de técnicas de aprendizaje automático o machine learning (ML) en la gestión del riesgo de crédito. En este entorno, los supervisores se encuentran ante el reto de permitir que se maximicen las oportunidades derivadas...
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Uno de los principales retos en el uso de modelos de aprendizaje automático, o machine learning en inglés (ML), en finanzas es cómo explicar sus resultados. Recientemente han aparecido técnicas de interpretabilidad con este objetivo, pero existe discusión sobre su fiabilidad. En este...
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The past two decades have witnessed the rapid development of machine learning techniques, which have proven to be powerful tools for the construction of predictive models, such as those used in credit risk management. A considerable volume of published work has looked at the utility of machine...
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El propósito de este documento es presentar el trabajo sobre la sectorización y clasificación de Holdings usando Machine Learning (en español, Aprendizaje Automático) que se ha desarrollado en la Central de Balances en el Banco de España durante el último año. Este trabajo también ha...
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The past two decades have witnessed the rapid development of machine learning techniques, which have proven to be powerful tools for the construction of predictive models, such as those used in credit risk management. A considerable volume of published work has looked at the utility of machine...
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