Optimización de inversión en plataformas de créditos P2P

Abstract

Las plataformas de préstamos de persona a persona como Lending Club y Prosper se han consolidado como una alternativa importante para las personas que necesitan adquirir un crédito de forma rápida y a tasas de interés competitivas. Igualmente, para los prestamistas es una forma de invertir su dinero esperando retornos más altos que los de un bono corporativo o un certificado de depósito a término fijo. Sin embargo, estudios han demostrado que las calificaciones crediticias que entregan estas plataformas son las que ofrecen los tradicionales burós de crédito cuyos scores están hechos para la banca pública y no para este nuevo esquema de préstamos. Esto hace que quien quiera invertir en dar préstamos a personas, se exponga a un riesgo no calculado correctamente. En este trabajo se presenta un método para crear una inversión en un portafolio de créditos disponibles en plataformas P2P basado en Machine Learning y Optimización de Portafolio. Se demuestra que se puede predecir la rentabilidad esperada y el riesgo asociado al portafolio escogido, dándole a los inversionistas herramientas para invertir de acuerdo a su perfil de riesgo.