En el ámbito de las microfinanzas, surge la necesidad imperante de anticipar el riesgo crediticio de los clientes debido al crecimiento de los incumplimientos de pagos y la morosidad. Este estudio se enfoca en la predicción del riesgo crediticio tanto para individuos como para negocios, mediante un modelo de calificación basado en análisis de ecuaciones estructurales y redes neuronales. El objetivo es discernir entre clientes de buen y mal perfil crediticio. Se empleó una base de datos construida a partir de los registros de desembolsos de préstamos efectuados por una entidad financiera de provincia durante el período 2022-2023. Para el análisis mediante ecuaciones estructurales, se seleccionó una muestra de 382 analistas de crédito y se evaluaron 28 variables distribuidas en 5 dimensiones (características del cliente, nivel de endeudamiento, datos demográficos, aspectos oper...

El presente trabajo de investigación analiza el premio de riesgo que se viene incorporando en los contratos forward de divisas. Para lo cual se modela el activo subyacente del derivado financiero, el tipo de cambio spot, como una ecuación diferencial estocástica, a partir del cual valorizamos el derivado utilizando la medida de probabilidad de riesgo neutro. Se desarrolla una metodología para estimar el precio de mercado del riesgo, el cual es un factor esencial para estimar el precio de derivados financieros cuyo activo subyacente es un activo de inversión, como es el caso del tipo de cambio. El precio de mercado del riesgo es el factor que relaciona el premio de riesgo esperado al negociar un derivado financiero, con la magnitud de volatilidad (riesgo) de ese derivado. En analogía con el Capital Asset Pricing Model (CAPM) – donde el factor beta define la proporción de la volat...