¿Cómo se estima el riesgo de impago de un país cuando no se tienen todos los datos?
Este es un problema cotidiano en el análisis de riesgo soberano, especialmente en mercados emergentes. Las variables macroeconómicas clave —como reservas internacionales, inflación histórica o deuda externa – suelen llegar fragmentadas, desactualizadas o distorsionadas.
Este artículo explora una solución bioinspirada: utilizar un modelo de enjambre, basado en el comportamiento colectivo de agentes autónomos, para calibrar un modelo predictivo de riesgo soberano incluso con información parcial.
¿Qué es un modelo de enjambre?
Un modelo de enjambre se inspira en cómo los animales se coordinan en grupo para alcanzar objetivos: pájaros buscando alimento, peces esquivando depredadores o insectos explorando territorios.
Cada agente del enjambre explora una posible solución y se adapta según:
• Su propia experiencia.
• La información compartida por los miembros más exitosos del grupo.
Este enfoque es ultimate para resolver problemas donde:
• No se conoce bien la forma de la función a optimizar.
• Los datos están incompletos o contaminados.
• Existen múltiples configuraciones posibles con incertidumbre.
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Objetivo
Queremos predecir si un país está en riesgo de impago (1) o no (0) utilizando 10 variables macroeconómicas, algunas de las cuales tienen valores ausentes. Usamos datos de países latinoamericanos.
El modelo de enjambre servirá para:
• Encontrar los pesos óptimos para cada variable en un modelo de clasificación.
• Calibrar el espacio de parámetros sin necesidad de derivadas ni estructuras lineales.
• Mejorar la precisión predictiva frente a métodos clásicos que fallan con datos incompletos.
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Implementación en Python
Librerías necesarias
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from pyswarms.single.global_best import GlobalBestPSO. # modelo de enjambre
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Simulación de datos con lagunas
np.random.seed(42)
# Simulamos 200 países y 10 variables macroeconómicas
X = np.random.rand(200, 10)
# Introducimos datos ausentes en el 10% del conjunto
masks = np.random.alternative([1, 0], X.form, p=[.1, .9]).astype(bool)
X[mask] = np.nan
# Variable objetivo: 1 = impago, 0 = no impago
y = np.random.randint(0, 2, 200)
# Imputación de valores ausentes por media
imputer = SimpleImputer(technique=’imply’)
X_imputed = imputer.fit_transform(X)
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Función de evaluación del modelo
Cada agente del enjambre probará un conjunto de pesos. El objetivo es minimizar el error de clasificación:
def fitness_function(params):
. n_particles = params.form[0]
. scores = []
. for i in vary(n_particles):
. weights = params[i]
. X_weighted = X_imputed * weights. # aplicar pesos
. clf = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)
. rating = cross_val_score(clf, X_weighted, y, cv=3, scoring=’accuracy’)
. scores.append(-np.imply(rating)) # Negativo porque el enjambre minimiza
. return np.array(scores)
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Configuración y ejecución del modelo de enjambre
dimensions = X_imputed.form[1]
# Configuración del movimiento del enjambre
choices = {‘c1′: 0.5, ‘c2′: 0.3, ‘w’: 0.9}
bounds = (np.full(dimensions, 0.1), np.full(dimensions, 2.0))
# Inicialización del enjambre
optimizer = GlobalBestPSO(n_particles=20, dimensions=dimensions, choices=choices, bounds=bounds)
# Optimización del modelo de clasificación
best_cost, best_pos = optimizer.optimize(fitness_function, iters=50)
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Evaluación last con los pesos encontrados
X_best = X_imputed * best_pos
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=50, random_state=42)
rating = cross_val_score(clf, X_best, y, cv=3, scoring=’accuracy’)
print(“Pesos óptimos:”, best_pos)
print(“Precisión del modelo calibrado:”, np.imply(rating))
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Ventajas del modelo de enjambre en este contexto
• Tolerancia al ruido y a los datos incompletos.
• No requiere derivadas, a diferencia de otros métodos de optimización.
• Evita mínimos locales, gracias a su búsqueda world.
• Escalable a problemas con muchas variables.
Conclusión
El uso de un modelo de enjambre permite calibrar modelos financieros con datos incompletos de forma robusta y versatile. En el caso del análisis de riesgo soberano, esto se traduce en modelos predictivos más precisos incluso cuando la información es parcial.
Este enfoque es especialmente útil para instituciones financieras, bancos multilaterales y agencias de calificación que trabajan con datasets imperfectos, como los que abundan en mercados emergentes.
