Caso de Éxito
Modelo de proyección de spread

Modelo de forecast diseñado para anticipar la evolución del spread en créditos bancarios, incorporando variables macroeconómicas para mejorar la precisión de las proyecciones.

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El Desafío

El banco necesitaba proyectar la evolución del spread en operaciones de crédito para apoyar decisiones comerciales y de pricing. El comportamiento del spread no depende solo de su historia, sino también de factores externos como variables macroeconómicas, lo que dificulta generar proyecciones precisas con modelos tradicionales.

Volatilidad Histórica Gráfico de Serie de Tiempo
timeline Evolución
3.0 2.5 2.0 1.5
2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024
Fuerzas Macro:
TPM north
Inflación north
Actividad económica south
Variables del Modelo Importancia Relativa
model_training Features
TPM
Inflación
IMACEC
Tasa desempleo
Tipo de cambio
Macro
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Modelo Forecast
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Proyección Spread
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Nuestra Solución

En StatDeep desarrollamos un modelo de forecast con variables exógenas macroeconómicas que permite anticipar la evolución del spread bajo distintos escenarios económicos. El modelo integra información histórica del spread junto con variables como tasas, inflación y actividad económica, generando proyecciones más robustas y alineadas con el contexto del mercado.

insights

Enfoque Analítico

El modelo combina técnicas de series de tiempo con variables exógenas para capturar tanto la dinámica histórica como el impacto del entorno económico. Se evaluaron distintos modelos y configuraciones, seleccionando aquel con mejor desempeño en términos de precisión y estabilidad en escenarios futuros. Esto permitió pasar de proyecciones basadas solo en tendencias históricas a un enfoque más completo, incorporando señales del entorno económico.

Arquitectura Pipeline del Modelo
account_tree Estructura
storage

Datos históricos

Spread + variables macro

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cleaning_services

Limpieza y preparación

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functions

Modelo de series de tiempo

SARIMAX / ML

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mediation

Generación de escenarios

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insights

Proyección del Spread

Output para negocio

Mejora en precisión Proyección vs Real
trending_down Menor Error
3.0 2.5 2.0 1.5
2020 2022 2024 2026
Real
Tradicional
Nuevo Modelo
Modelo Tradicional 12.0%
Nuevo Modelo 9.0%
Mejora Error
arrow_downward -25%
trending_up

El Impacto Real

La solución permitió mejorar la precisión en la proyección del spread, incorporando información macroeconómica relevante en el proceso de estimación. Esto permitió anticipar cambios en el comportamiento del spread y apoyar decisiones comerciales con mayor información y menor incertidumbre.

Con esta solución logramos

Un modelo de forecast que integra variables macroeconómicas para anticipar la evolución del spread en el negocio bancario.

category

Mayor precisión en el forecast

El modelo permitió reducir el error de proyección del spread, mejorando la confiabilidad de las estimaciones.

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Incorporación de variables macroeconómicas

Se integraron variables externas relevantes, permitiendo anticipar cambios en el entorno económico.

insights

Mejor toma de decisiones

Las proyecciones generadas permiten apoyar decisiones comerciales y de pricing con mayor información.

format_quote

"StatDeep desarrolló un modelo que nos permitió anticipar la evolución del spread considerando el entorno macroeconómico. Esto mejoró la precisión de nuestras proyecciones y fortaleció nuestras decisiones comerciales."

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Gerencia Comercial
Cómo trabajamos

Metodología Ágil y Centrada en Valor

1

Diagnóstico

Entendemos tus datos y objetivos.

2

Prototipado

Desarrollo rápido de MVPs.

3

Implementación

Despliegue robusto en producción.

4

Evolución

Mejora continua y soporte.

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