Sistema de inferencia difuso para determinar el perfil de riesgo de los inversionistas en el sistema financiero colombiano

• Autores: Milton Samuel Camelo Rincón, Mónica Patricia Enciso Pulido
• Localización: Ingeniare, ISSN-e 2390-0504, Nº. 33, 2022, págs. 89-110
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Fuzzy inference system for determining the risk profile of investors in the Colombian financial system
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• Resumen
  • español

    Las entidades financieras determinan el perfil de riesgo de los inversionistas mediante encuestas que simplifican en exceso la complejidad en las preferencias del individuo, lo que limita la oferta de sus portafolios hacia sus clientes. De ahí surge la necesidad de emplear métodos alternativos para brindar una mayor pertinencia en los portafolios que ofrecen estas entidades. En ese sentido, se parte de la siguiente pregunta: ¿cómo estructurar un sistema para determinar de forma más adecuada el perfil de riesgo de los inversionistas? Como respuesta, esta investigación desarrolla una propuesta metodológica basada en la lógica difusa, según la cual los inversionistas se categorizan en escalas no discretas de riesgo, considerando la vaguedad y heterogeneidad en las características de cada individuo.

    Los resultados muestran que el sistema de inferencia difuso propuesto mejora potencialmente la clasificación del perfil de riesgo, capturando las particularidades del inversionista.

  • English

    Financial institutions determine the risk profile of investors through surveys that oversimplify the complexity of individual preferences, which limits the portfolio of these institutions. Thus arises the need to use alternative methods to provide greater relevance in the portfolios offered by the financial system. In this sense, the starting point is the following question: how to structure a system to more adequately determine the risk profile of investors? In response, this research develops a methodological proposal based on fuzzy logic, according to which investors are categorized within non-discrete risk scales, considering the vagueness and heterogeneity in the characteristics of each individual.

    The results show that the proposed fuzzy inference system potentially improves the risk profile classification, capturing the particularities of the investor