Modelación en riesgo financiero: aplicaciones con bibliometría y Latent Dirichlet Allocation
Descripción del Articulo
El presente tiene como objetivo explorar la importancia de la modelación en el riesgo financiero, un aspecto clave para la estabilidad de las instituciones financieras y las empresas en un entorno global caracterizado por incertidumbres económicas. Utilizando herramientas de bibliometría y Latent Di...
| Autores: | , |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Nacional de Trujillo |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional de Trujillo |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.revistas.unitru.edu.pe:article/6755 |
| Enlace del recurso: | https://revistas.unitru.edu.pe/index.php/SCIENDO/article/view/6755 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Riesgo financiero modelación Latent Dirichlet Allocation big data insolvencia |
| Sumario: | El presente tiene como objetivo explorar la importancia de la modelación en el riesgo financiero, un aspecto clave para la estabilidad de las instituciones financieras y las empresas en un entorno global caracterizado por incertidumbres económicas. Utilizando herramientas de bibliometría y Latent Dirichlet Allocation (LDA), se analizan los avances recientes en el campo, desde el uso de big data y algoritmos genéticos mejorados hasta la adopción de modelos predictivos avanzados. Este enfoque permite identificar patrones de investigación y tendencias clave, destacando el papel de la colaboración internacional y el crecimiento de la producción científica en la gestión del riesgo financiero. Los resultados subrayan la necesidad de seguir desarrollando modelos más sofisticados para predecir insolvencias y mejorar la capacidad de respuesta ante riesgos financieros en mercados cada vez más interconectados. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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