Modelo predictivo basado en indicadores financieros históricos para clasificar riesgo en cooperativas ecuatorianas segmento uno
DOI:
https://doi.org/10.62452/ew9ns279Palavras-chave:
Modelo predictivo, indicadores financieros, riesgo financiero, aprendizaje automático, cooperativas de ahorro y crédito, Random ForestResumo
Este artículo presenta un modelo de clasificación supervisada basado en el algoritmo Random Forest para estimar el nivel de riesgo de las cooperativas de ahorro y crédito del segmento uno en Ecuador. Se analizaron doce indicadores financieros históricos —suficiencia patrimonial, calidad de activos, morosidad, eficiencia operativa, rentabilidad, liquidez y vulnerabilidad patrimonial— obtenidos de los boletines anuales de la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria (SEPS) para el período 2021-2025. Los resultados muestran que la intermediación financiera, la liquidez, el índice de capitalización, el retorno sobre activos (ROA) y la morosidad son los predictores con mayor capacidad discriminante. La curva ROC multiclase confirma un desempeño robusto del modelo, con un AUC macro de 0,956 (alto: 0,973; bajo: 0,979; medio: 0,917), superando el umbral convencional de discriminación excelente. Los hallazgos ofrecen una herramienta de análisis aplicable a la supervisión preventiva del sistema financiero popular y solidario del Ecuador.
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