Regresión logística: ¿cuáles son sus claves en el área financiera?

En este mundo que se encuentra en constante evolución del aprendizaje automático, uno de los algoritmos que destaca por su utilidad es la regresión logística. Por lo tanto, dicho modelo se ha convertido en una herramienta esencial para tomar decisiones basadas en datos aplicados en gran variedad de campos. ¿Por qué es tan importante para las instituciones financieras?

Beneficios del machine learning y la regresión logística

En el ámbito bancario, el machine learning es una tecnología disruptiva que puede emplearse para generar información valiosa a partir de las extensas bases de datos que las instituciones financieras recopilan. Ya sea que se trate de:

• Registros de transacciones.
• Conversaciones con agentes bancarios.
• Documentación corporativa.

Por consiguiente, dichos modelos permiten a las entidades financieras procesar y analizar estos datos para obtener una comprensión más profunda de sus clientes y sus procesos internos (Lei et al., 2022). Entonces, ¿qué beneficios conlleva esta herramienta de la inteligencia artificial (IA)?

Por su parte, dentro de la industria financiera tiene el potencial de:

• Incrementar la satisfacción del cliente.
• Lograr operaciones más efectivas.
• Disminuir gastos.
• Tomar decisiones más informadas.
• Maximizar la utilización de recursos.

Entre los tipos de algoritmos del aprendizaje automático se tiene a la regresión logística. Este algoritmo de clasificación binaria utiliza la función logística para predecir la probabilidad de pertenencia a una de dos clases.

La regresión logística en el análisis financiero

Este método estima la posibilidad de que ocurra un evento, como éxito o fracaso, en función de un conjunto específico de variables independientes. Dado que el resultado se expresa como una probabilidad, la variable dependiente se encuentra limitada entre 0 y 1 (IBM, s.f).

A diferencia del árbol de decisión, divide un conjunto de datos en dos: sí / no; blanco / negro, entre otros. La selección de uno u otro debe realizarse después de tener una buena comprensión de la difusión de datos.

Asimismo, los modelos de regresión logística se emplean principalmente como una herramienta para analizar y obtener conclusiones a partir de datos. Su propósito es comprender cómo las variables de entrada influyen en la explicación del resultado (Ossa y Jaramillo, 2021).

Su clave principal radica en que es apropiado para modelos que cubren asuntos de toma de decisiones. Por ello, es empleado frecuentemente en análisis estadísticos relativos a la economía y finanzas (Strzelecka et al., 2020).

En el caso de las empresas financieras, estas deben analizar sus diversas transacciones. Para ello, la técnica es adecuada porque permite la obtención de resultados discretos como:

• Alto o bajo riesgo.
• Fraudulento o no fraudulento.

En otras palabras, desempeña un papel fundamental debido a:

• Su capacidad para convertir cálculos complicados relacionados con la probabilidad en problemas aritméticos más simples.
• Si bien, el propio proceso de cálculo puede ser algo complejo se automatiza gran parte de esta tarea compleja.
• Minimiza la influencia de factores que pueden generar confusiones.
  
  

¿Cómo funciona el modelo?

Para comprender la regresión logística, primero es necesario conocer su procedimiento:

1. Formulación de una interrogante con una pregunta específica. Es fundamental formularla para obtener resultados concretos: ¿qué tipo de actividad de tarjeta de crédito realiza el cliente? (Autorizado, fraudulento o potencialmente fraudulento).
2. Recopilación de datos históricos de cada factor. Por ejemplo, para responder a la pregunta anterior, podría ser necesario recopilar información sobre los datos del historial crediticio del cliente.
3. Entrenamiento del modelo de análisis de regresión. Se procesan los datos dependiendo de los tipos de inteligencia artificial para la utilización del software de análisis de regresión.
4. Realización de predicciones. El software utiliza la ecuación previamente establecida para realizar pronósticos.
   
   

Características a considerar al usar dicha técnica

Este tipo de regresión se caracteriza por:

• Menor complejidad y demanda reducida de recursos computacionales.
• Debido a la naturaleza controlada por máquinas del aprendizaje profundo, los desarrolladores tienen oportunidades limitadas para investigar o modificar sus cálculos.
• Los cálculos relacionados con la regresión logística son transparentes y más accesibles para su resolución.

Sus limitantes incluyen:

• Dificultad para manejar grandes espacios de características o un alto número de variables categóricas.
• Dependencia de transformaciones para características no lineales.
• Sensibilidad ante los datos faltantes.

Para obtener el máximo provecho de los resultados de esta técnica, se necesita un enfoque riguroso. Tanto desde la preparación de los datos hasta la interpretación y comunicación de los resultados. En definitiva, es una herramienta valiosa si se utiliza adecuadamente y se comprenden sus limitaciones (Strzelecka et al., 2020).

En conclusión

La regresión logística destaca en el ámbito financiero al revelar información crucial. Su habilidad para analizar el riesgo crediticio, detectar fraudes y comprender el comportamiento del mercado es invaluable. ¿Qué oportunidades podrías descubrir al utilizar esta poderosa herramienta en tu próximo análisis financiero?

Referencias bibliográficas

Strzelecka, A., Kurdyś-Kujawska, A., & Zawadzka, D. (2020). Application of logistic regression models to assess. Procedia Computer Science household financial decisions regarding debt, 3418–3427. https://acortar.link/gVtSrV

IBM. (s.f). ¿Qué es la regresión logística? https://www.ibm.com/topics/logistic-regression

Lei, X., Mohamad, U., Sarlan, A., Shutaywi, M., Daradkeh, Y., & Mohammed, H. (2022). Development of an intelligent information system for financial analysis depend on supervised machine learning algorithms. Information Processing & Management, 59. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306457322001455

Ossa, W., & Jaramillo, V. (2021). Machine Learning para la estimación del riesgo de crédito en una cartera de consumo. Medellín: Universidad EAFIT. https://repository.eafit.edu.co/bitstream/handle/10784/29589/Wbeimar_OssaGiraldo_Veronica_JaramilloMarin_2021.pdf?sequence=2&isAllowed=y