Resumen

Las calificaciones de la deuda soberana proporcionadas por las agencias de calificacin miden la solvencia de un pas, segn la apreciacin de un prestamista o un inversor. Es una indicacin del riesgo que entraa la inversin y debe determinarse correctamente y en el momento oportuno. El sistema actual carece de transparencia en cuanto a criterios y mecanismos de calificacin. El presente estudio reconstruye las calificaciones de la deuda soberana mediante el anlisis lgico de datos (LAD), que se basa en la teora de las funciones booleanas. Organiza grupos de pases segn 20 variables definidas por el Banco Mundial para el periodo 20122015. Se utiliza como caso de estudio la agencia de calificacin Fitch, una de las tres grandes agencias de calificacin mundiales. Un algoritmo aproximado fue crucial para explorar el mtodo de calificacin, corregir los errores de la agencia y determinar la calificacin estimada de pases que, de otro modo, no estaran calificados. El resultado fue un rbol de decisin para cada ao. A cada pas se le asign una calificacin. Por trmino medio, el algoritmo alcanz casi un 98% de coincidencia de calificaciones en el conjunto de entrenamiento y se verific en un 84% en el conjunto de prueba.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:calificación de la deuda soberana; agencias de calificación; solvencia; riesgo; transparencia; criterios de calificación
• Keywords:sovereign debt ratings; rating agencies; solvency; risk; transparency; rating criteria