El uso de técnicas de machine learning en finanzas se ha convertido en un “hot topic” dentro de la literatura financiera. Lo anterior, se explica por los modernos desarrollos computacionales que han permitido la estimación de modelos, anteriormente desafiantes, con niveles satisfactorios de precisión. En consecuencia, se presenta un aumento significativo en la producción académica que hace uso de este tipo de metodologías en finanzas. El presente trabajo busca explorar las tendencias en términos de producción académica, la concentración por países y autores e identificar la estructura temática dentro de esta área a través de metodologías novedosas como K-means.
El uso de técnicas de machine learning en finanzas se ha convertido en un “hot topic” dentro de la literatura financiera. Lo anterior, se explica por los modernos desarrollos computacionales que han permitido la estimación de modelos, anteriormente desafiantes, con niveles satisfactorios de precisión. En consecuencia, se presenta un aumento significativo en la producción académica que hace uso de este tipo de metodologías en finanzas. El presente trabajo busca explorar las tendencias en términos de producción académica, la concentración por países y autores e identificar la estructura temática dentro de esta área a través de metodologías novedosas como K-means.
