Browsing by Subject "Dimensionality"

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    Detecting anomalous payments networks: A dimensionality reduction approach
    (Banco de la República) León-Rincón, Carlos Eduardo
    Los métodos para detección de anomalías buscan identificar observaciones que se desvían ostensiblemente de lo esperado. Esos métodos suelen utilizarse con datos de baja dimensionalidad, tales como las series de tiempo. Sin embargo, la creciente importancia de las series de redes de pagos y exposiciones –series de alta dimensionalidad- en el seguimiento de los mercados financieros exige métodos aptos para detectar redes anómalas. Para detectar una red anómala, la reducción de dimensiones permite cuantificar qué tan diferentes son las características conectivas de una red (i.e. su estructura) con respecto a aquellas que pueden ser consideradas como normales. Esto se consigue gracias a que la reducción de dimensiones permite reconstruir los datos con un error; ese error sirve de parámetro para determinar qué tan diferentes son las características conectivas de las redes. La descomposición por componentes principales es utilizada como método para reducir dimensionalidad, y un algoritmo de agrupamiento clasifica los errores de reconstrucción en normales o anómalos. Con base en datos del sistema de pagos de alto valor colombiano y un conjunto de redes de pagos anómalas creadas artificialmente a partir de métodos de simulación de pagos intradía, los resultados sugieren que la detección de redes de pagos anómalas es posible y prometedor para propósitos de seguimiento de los mercados financieros.
    Documentos de Trabajo. 2019-12-02
    Borradores de Economía; No.1098