‘Hay muchos análisis que predicen con un año de antelación la quiebra de los bancos; sin embargo, este es un margen a menudo demasiado corto para tomar acciones que lo puedan evitar’, señala Iván Pastor, uno de los autores del estudio publicado en la revista Expert Systems with Applications que predice con un periodo de dos o tres años la probabilidad de que un banco quiebre.
Iván Pastor junto a su compañero Félix J. López Iturriaga, economistas de la Universidad de Valladolid, partieron de los ratios o índices financieros de las entidades estadounidenses a lo largo del periodo 2002-2012. Y es que, Estados Unidos cuenta con una extensa base de datos en la que aparecen las 7.000 entidades financieras del país. Pero además, en el país se publica diariamente la información que proporciona la Federal Deposit Insurance Corporation sobre los bancos que entran en bancarrota.
A partir de ahí, los científicos se inspiraron en el mecanismo de aprendizaje de las neuronas para crear sus algoritmos. Es decir, crearon un modelo empleando un conjunto de algoritmos que funciona imitando el comportamiento del sistema nervioso humano y que resultan muy útiles en la detección de patrones.
Con estos datos y, operando en distintos espacios temporales, el modelo logró deducir cuantos bancos quebrarían entre mayo de 2012 y diciembre de 2013. Las predicciones fueron acertadas en el 96% de los casos. La metodología también permite generar un mapa bidimensional para visualizar el conjunto del sistema financiero y las entidades problemáticas
Gracias a estos análisis también se pudo observar los diferentes caminos que llevan a la quiebra a una entidad financiera. Al aplicar el modelo se ha observado que las que presentaban mayor riesgo fueron las que tenían una alta concentración en préstamos a la construcción, las que tuvieron un proceso de crecimiento muy rápido, sin una capitalización adecuada y con bajos niveles de provisiones.
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