Heterogeneidad de efectos de tratamiento en comportamiento financiero a través de métodos de aprendizaje automático
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2020Metadata
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Schwartz Perlroth, Daniel
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Heterogeneidad de efectos de tratamiento en comportamiento financiero a través de métodos de aprendizaje automático
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Abstract
Hoy en día científicos, investigadores, ingenieros y grandes empresas tienen como desafío comprender la heterogeneidad de los efectos de sus tratamientos e intervenciones (que pueden variar desde la medicina personalizada hasta recomendaciones de marketing de la misma naturaleza). En la presente memoria se implementa un experimento de campo y se utilizan métodos de aprendizaje automático para determinar la heterogeneidad asociada al efecto de enviar distintos recordatorios de pagos de tarjeta de crédito, y así evaluar qué tipo de recordatorio puede focalizarse a ciertos grupos.
Los tratamientos del experimento de campo destacan los montos referenciales de pago (monto mínimo y total facturado), así como la explicación de éstos. El efecto que se estudia es la consecuencia de caer en mora, esto es, que el sujeto no haya pagado o haya pagado menos que el monto mínimo. La inferencia del efecto de tratamiento y su heterogeneidad se realiza mediante Causal Forest, que es una herramienta proveniente del área de Aprendizaje Automático, no paramétrica y que extiende el algoritmo de Random Forest de Breiman. En el marco de resultados potenciales sin confusión, los Causal Forest han mostrado ser consistentes para el verdadero efecto del tratamiento y tienen una distribución de muestreo asintóticamente gaussiana y centrada.
El resultado de utilizar este método es que al agregar los montos referenciales de pago en los recordatorios, la mora promedio disminuye en cerca del 1% (comparando con sujetos que se les ha recordado el pago, pero no expuestos a estas cifras). Al analizar a los sujetos por cuartiles según sus respuesta al tratamiento, se encuentra que no hay efecto adverso detectable en ningún cuartil (aumentar la mora), y que el cuartil donde se presenta un mayor efecto de disminución de la mora se caracteriza por presentar sujetos con porcentajes de pago bajos, irregulares y que han caído previamente en mora reiteradas veces.
Finalmente, dividiendo la muestra en sets de entrenamiento y testeo, de manera de focalizar un posible tratamiento futuro en este último, se encuentra que de enviar distintos mensajes de pago a ciertos clientes (es decir, entregar el mensaje correcto a quién corresponde según el modelo), se puede reducir la mora promedio hasta en un 7%. Se concluye que la metodología utilizada en esta memoria es capaz de detectar patrones de heterogeneidad del efecto del tratamiento.
General note
Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial
Identifier
URI: https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/176328
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