Sistema de predicción de las tasas de Interés bancario corriente y de usura en Colombia: Oportunidades para las entidades bancarias vigiladas por la Superintendencia Financiera de Colombia - SPF

Abstract

La determinación mensual de la Tasa de Interés Bancario Corriente (TIBC) y la Tasa de Usura en Colombia genera incertidumbre para las entidades financieras que deben ajustar sus estrategias con anticipación. Con el fin de reducir este riesgo, esta investigación desarrolla un modelo predictivo capaz de anticipar el comportamiento de estas tasas, fortaleciendo la toma de decisiones y la estabilidad del sistema financiero. El estudio se estructuró bajo la metodología CRISP-DM, permitiendo un proceso ordenado de comprensión del negocio, análisis de datos, modelado y evaluación. Se utilizaron datos históricos económicos, sociales y financieros provenientes de fuentes oficiales. En la fase de modelado se emplearon métodos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático, destacándose una red neuronal LSTM (Long Short-Term Memory) por su capacidad para capturar patrones temporales complejos y dependencias a largo plazo presentes en la evolución de las tasas. Se analizaron variables como el PIB, la inflación, el desempleo y la balanza de pagos, evaluando su contribución a la variabilidad de la TIBC. Los resultados evidenciaron que el modelo LSTM supera a métodos tradicionales de series temporales en precisión predictiva y estabilidad, especialmente en la identificación de tendencias y cambios abruptos. La implementación de este tipo de modelos, enmarcada en un proceso CRISP-DM, demuestra ser una estrategia efectiva para disminuir la incertidumbre regulatoria y mejorar la planificación financiera.