Detección de riesgo sistémico en redes financieras empleando machine learning - Romero Suárez, Boris Cristhian (Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería, 2024)
Actualmente existen iniciativas que permiten la innovación con estrategias de mitigación de riesgos en diversos ámbitos financieros tal como en esta tesis se propuso en la implementación de un método para identificar riesgos sistémicos en redes financieras empleando metodologías de Machine Learning.

Currently there are initiatives that allow innovation with risk mitigation strategies in various financial areas such as this thesis proposed in the implementation of a method to identify systemic risks in financial networks using Machine Learning methodologies.
Contenido Resumen 1. Introducción 1.1. Contexto general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.1. Riesgo Sistémico en Finanzas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 Antecedentes históricos: crisis financieras relevantes . . . . . . . . . . . .2 1.1.2. Redes complejas en sistemas financieros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3 1.1.3. Machine learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3 Graph Neural Networks (Graph Neural Networks (GNN)) en finanzas . ...4 1.2. Justificación del estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3. Formulación del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7 1.4. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.4.1. Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8 1.4.2. Objetivos específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8 1.5. Enfoque metodológico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.6. Estructura del documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9 2. Marco Teórico 2.1. Teoría de grafos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11 2.1.1. Métricas de centralidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12 Grado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12 Intermediación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13 Cercanía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13 2.2. Construcción de redes complejas financieras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14 2.2.1. Máxima entropía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14 Red interbancaria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .16 2.2.2. Densidad Mínima . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17 2.3. Evaluación del riesgo sistémico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19 2.3.1. Algoritmo DebtRank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19 2.4. Redes Neuronales de Grafos Temporales 21 2.4.1. Modelo temporal EvolveGCN 22 3. Implementación y análisis de resultados 25 3.1. Tipo de estudio y enfoque general 25 3.2. Recopilación de datos 25 3.3. Estimación de la red interbancaria y cálculo del riesgo sistémico 27 3.4. Implementación del modelo de GNN temporal 40 3.4.1. Creación del dataset de Grafo Temporal 40 3.4.2. Implementación de EvolveGCNH y entrenamiento del modelo 40 3.4.3. Evaluación del Rendimiento 41 3.5. Discusión general 42 4. Conclusiones 45 A. Código para la implementación del modelo GNN de riesgo sistémico 47 A.1. Preprocesamiento y estructuración de datos 47 A.2. Construcción de la red interbancaria mensual 48 A.3. Creación del dataset de Grafo Temporal 48 A.4. Implementación de EvolveGCNH 51 Bibliografía 57
Keywords: Gestión del riesgo financiero; Financial risk management; Crisis financiera; Financial crises; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Machine learning; Innovaciones tecnológicas; Technological innovations; Redes neuronales (Computadores); Neural networks (Computer science); Riesgo sistémico; Redes financieras; Contagio financiero; Redes complejas; Systemic risk; Financial networks; Financial contagion; Complex networks