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El trabajo realiza un relevamiento de la información disponible en el BCRA, construyendo una base de datos con decenas de indicadores, considerada el eje del modelo. A partir de un conjunto de valores de variables, se busca cuantificar la probabilidad de default de la entidad analizada. También se detalla la aplicación del aprendizaje supervisado y se resumen los resultados obtenidos, incluyendo su poder 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default deentidades bancarias del sistema bancarioargentino  \nAutor:Mariano Ezequiel BozziDNI:28.280.898  \nDirector de Tesis:Mg.Ing.FedericoFilgueira  \n# Resumen\n\nA lo largo del trabajo se desarrollan distintos modelos de machine learningcon el fin de generar modelos predictivos asociados al default de entidadesbancarias.A tal efecto,se lleva a cabo un relevamiento de la informacióndisponible en el BCRA¹,cuyo resultado final es la generación de una basede información con decenas de indicadores.Esta es,junto a la metodologiadesarrollada,la piedra angular del modelo desarrollado.El objetivo final dedicho modelo es cuantificar,dado un conjunto de valores de un set de in-dicadores,la probabilidad de default que posee la entidad bancaria que seanalice.Por ot ro lado,en la sección correspondiente se detalla el modo enque se aplica el aprendizaje automático supervisado al desarrollo del modelopredictivo en cuestión y,por últ imo,se resumen los resultados alcanzados apartir del abordaje de los parámetros obtenidos y su poder explicativo.  \nPalabras clave:Machine Learning,Probabilidad de default,PD,BCRA,Entidades Bancarias Argentinas.  \nSa  \nés  \n# Agradecimientos\n\nEsta tesis es fruto de un trabajo arduo y de gran crecimiento personal.Esimportante destacar mi agradecimiento hacia las personas que ayudaron asortear las dificultades durante la investigación.  \nEn primer término a mitutor Federico Filgueira,por creer en mi,y habermebrindado su guia,compromiso y dedicación sin lo cual estetrabajo no hubiesesido posible.Además,es mi deseo agradecer a la Universidad de San Andrésy al cuerpo docente por su excelencia académica y por haber provisto elámbito necesario para crecer tanto en lo profesional y como en lo personal,especialmente a Gabriel Basaluzzo y Elsa Cortina por todo su apoyo a lolargo del proceso de aprendizaje  \nPor último,quiero agradecer al personal de la Biblioteca Prebish del BCRApor la información suministrada,haciendo una mención especial para NicolásRodriguez,cuya predisposición y colaboración en la búsqueda de informaciónfueron claves para alcanzar los resultados del presente trabajo.  \nI  \nIndice  \n1. Introducción  \n3  \n2. Revisión literaria  \n6  \n3. Construcción de las bases de datos  \n11  \n3.1. Origen de dat os y preprocesamiento…………………………………………………………11  \n3.2. Definiciones adoptadas ………………………………………………………………………………………11  \n4. Modelos  \n16  \n4.1. Análisis Discriminante Cuadrático(QDA)…………………………………16  \n4.2. Regresión logistica.....·7………………………………………18  \n4.3. Cross-Validation!…………………………………………………………………………………………………………18  \n4.4. Support Vector Machine……………………………………………………………………………19  \n5. Herramientas de evaluación  \n20  \n5.1. Accuracy./…………………………………………………………………………………………………………20  \n5.2. Precisiony Recall...RERE……………………………………………………………21  \n5.3. Curva ROC-AUC...1………………………………………………………21  \n5.4. F1-score …………………………………………………………………………………………………………………………………21  \n6. Análisis empírico  \n23  \n6.1. Asunciones generales………………………………………  \n…………………………………………23  \n6.2. Resultados sobre trabajo de Fernández-Sainz and Llaugel(2011)23  \n7. Desarrollo de metodologia propia  \n24  \n7.1. Preselección de indicadores propios…………………………………………………………24  \n7.2. Desarrollo de modelos mediante métodos de Machine Learning 26  \n8. Conclusiones  \n29  \n9. Pasos siguientes del trabajo  \n30  \nReferencias  \n31  \nApéndices  \n34  \nA.Indicadores financieros  \n34  \nB. Código en Python  \n35  \nC.Gráficos  \n36  \nC.1. Gráficos análisis indicadores Fernández-Sainz and Llaugel(2011)36  \nC.1.1. Ventana 3 en T-00……………………………………………………………………………36  \nC.1.2. Ventana 3 en T-03…………………………………………………………………………………38  \nC.1.3. Ventana 3 en T-06 ……………………………………………………………………………40  \nC.2. Gráficos análisis indicadores propios…………………………………………………………42  \nC.2.1. Ventana 3 en T-00……………………………………………………………………………42  \nC.2.2. Ventana 3 en T-03  \n…………………44  \nC.2","cbCainylyK9l4k8s","https://ap.wps.com/l/cbCainylyK9l4k8s","pdf",3186923,53,"Spanish","# Resumen\n# Agradecimientos\n# 1. Introducción\n# 2. Revisión literaria\n# 3. Construcción de las bases de datos\n## 3.1. 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