Detección de redes de pagos anómalas: Una aproximación desde la reducción de dimensiones
La serie Borradores de Economía es una publicación de la Subgerencia de Estudios Económicos del Banco de la República. Los trabajos son de carácter provisional, las opiniones y posibles errores son responsabilidad exclusiva del autor y sus contenidos no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.
La serie Borradores de Economía, de la Subgerencia de Estudios Económicos del Banco de la República, contribuye a la difusión y promoción de la investigación realizada por los empleados de la institución. En múltiples ocasiones estos trabajos han sido el resultado de la colaboración con personas de otras instituciones nacionales o internacionales. Esta serie se encuentra indexada en Research Papers in Economics (RePEc).
Los resultados y opiniones contenidas en este documento son de responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.
RESUMEN NO TÉCNICO
Enfoque: los pagos que realizan los agentes son un insumo para el análisis y monitoreo de la economía. En vez de utilizar datos rezagados y de baja frecuencia, como la contenida en reportes contables o encuestas, los pagos están disponibles con un reducido rezago, en alta frecuencia, con gran nivel de detalle y veracidad.
Los pagos pueden ser representados como una red. En esta red los agentes aparecen como nodos que se interconectan entre ellos, donde esas interconexiones corresponden con dichos pagos. Esta representación es muy utilizada hoy día para propósitos de seguimiento de los mercados financieros, así como para propósitos de supervisión del comportamiento de las instituciones financieras. Sin embargo, esta representación trae consigo un problema: por la gran cantidad de datos contenidos en cada red, es difícil realizar comparaciones a través del tiempo para encontrar aquellas que se alejan de lo que puede ser considerado como una red “normal”.
Con base en los pagos que realizan las instituciones financieras entre sí en el sistema de pagos de alto valor, este artículo presenta una metodología que permite comparar diferentes redes de pago, así como determinar cuáles pueden ser consideradas como anómalas. Es decir, la metodología arroja señales que indican cuando una red se aleja de aquello observado en las series históricas. Para realizar esta comparación se utiliza una metodología similar a la aplicada para clasificar imágenes, la cual busca extraer las principales características de las redes y utilizarlas como parámetro de comparación.
Contribución: tener la capacidad de identificar redes de pagos que difieren de lo observado en series históricas es importante para las autoridades financieras. Esta capacidad les brinda herramientas adicionales para detectar cambios relevantes en la manera como las instituciones financieras interactúan entre ellas, ya sea como consecuencia de cambios en el comportamiento individual de dichas instituciones o de cambios en el mercado en su conjunto. Este artículo ofrece una aproximación de fácil implementación y bajo costo computacional, que puede ser de utilidad para aquellas autoridades financieras que buscan monitorear las interacciones entre las instituciones financieras o un conjunto de agentes.
Resultados: los resultados sugieren que la metodología presentada en el artículo brinda una herramienta adicional en el monitoreo de los mercados financieros. En el mejor de los escenarios explorados, la metodología consiguió clasificar exitosamente cerca del ochenta por ciento de un conjunto de redes anómalas. Esto sugiere que la metodología presentada tiene el potencial para generar alertas con base en datos de pagos entre instituciones financieras o un conjunto de agentes.
