35  Glosario

Términos clave del paper CRPTO

Glosario

Términos técnicos usados en el manuscrito y el dossier extendido. Se ordenan alfabéticamente. Las siglas siguen el uso de la literatura inglesa cuando esa es la convención dominante (e.g. PD, LGD, ECE) y se traducen donde la versión en español es más legible.

35.1 A

Alpha (α)

Nivel de miscoverage tolerado en conformal prediction. Para un valor α = 0.10, la garantía marginal es P(y ∈ [low, high]) ≥ 1 − α = 0.90. CRPTO reporta resultados para α ∈ {0.10, 0.05, 0.01}.

ACI (Adaptive Conformal Inference)

Recalibración secuencial del nivel conformal α_t bajo drift (Gibbs & Candès 2021). En CRPTO aparece como diagnóstico A24 sobre los vintages OOT congelados (un replay, no un stream en vivo).

APS (Adaptive Prediction Sets)

Método de conformal classification que pondera la probabilidad cumulativa de las clases más probables hasta cubrir 1 − α. Variante usada en MAPIE 1.x bajo el nombre aps.

AUC (Area Under the ROC Curve)

Métrica de discriminación de un clasificador binario. Independiente de la calibración.

35.2 B

Backtesting

Evaluación contrafactual de la política CRPTO sobre cohortes históricas, comparando el portafolio escogido vs el realizado.

Brier score

Promedio cuadrático del error de predicción probabilística. Combina calibración y discriminación; menor es mejor.

Bound-aware search

Búsqueda exhaustiva de políticas de portafolio que respeta las cotas del intervalo conformal (no sólo el punto). Es la estrategia que genera las 276 869 políticas candidatas del champion CRPTO.

35.3 C

Calibración (Venn-Abers, Isotonic, Platt)

Transformaciones que ajustan las probabilidades crudas del modelo para que P(y=1|score=p) ≈ p. CRPTO usa Venn-Abers en producción por su garantía conformal nativa.

CatBoost

Gradient boosting de Yandex. Modelo PD principal del champion.

Champion (CRPTO)

Configuración final escogida para el paper. Run tag: ijds-rebaseline-2026-06-07. Política: bound_aware_276k_economic_champion. Retorno robusto: $170 464,54.

Conformal prediction

Marco que produce intervalos [low, high] con cobertura garantizada en muestras finitas, sin asumir distribución del residual. Base teórica: intercambiabilidad.

Cobertura condicional

Cobertura que se mantiene dentro de subgrupos (e.g. por grade del préstamo) — más fuerte que la marginal. Mondrian CP la aproxima por particiones.

CIF (Cumulative Incidence Function)

Función de incidencia acumulada en un modelo de riesgos competitivos: F_k(t) = P(T ≤ t, ε = k). A diferencia de Kaplan-Meier, respeta que un préstamo prepagado ya no puede incumplir. Corrige la sobreprovisión IFRS9 de Stage 2 (ver Sección 31.1).

CQR (Conformalized Quantile Regression)

Variante conformal que usa regresión cuantil como nonconformity score. Comparado en chapters/09-spo-regret.qmd.

CVaR (Conditional Value-at-Risk)

Pérdida esperada condicionada a estar en la peor cola (e.g. peor 5 %). Métrica de riesgo de cola coherente (Rockafellar & Uryasev 2000). En CRPTO entra como diagnóstico y como restricción del challenger A22, no como objetivo del champion.

35.4 D

DagsHub

Plataforma de DVC + MLflow + Git para proyectos ML. CRPTO la usa como remote de DVC y tracking de MLflow.

Default

Evento binario y = 1 para préstamos con status Charged Off o Default en LendingClub. Default rate base: ≈ 12 %.

DPD (Demographic Parity Difference)

Métrica de fairness: |P(Å·=1|A=a) − P(Å·=1|A=b)|. Auditada por grupo demográfico proxy en chapters/10-fair-lending.qmd.

DVC

Data Version Control. Versiona artefactos grandes (parquets, modelos) fuera de Git, con remoto compartido.

35.5 E

EAD (Exposure at Default)

Exposición al momento del default. En este proyecto se aproxima por el monto del préstamo (loan_amnt) y es uno de los factores de la fórmula ECL.

ECE (Expected Calibration Error)

Métrica de calibración. Promedio ponderado del gap entre frecuencia observada y probabilidad media por bin. CRPTO usa n_bins = 15.

ECL (Expected Credit Loss)

Provisión contable IFRS9: ECL = PD_eff × LGD × EAD × DF. La PD efectiva depende del stage. CRPTO propaga la incertidumbre conformal hasta el ECL (ver Capítulo 32): baseline $875.9M, severe $1 487.9M (+69.9 %).

EOdds (Equalized Odds)

Métrica de fairness: igualdad de TPR y FPR entre grupos.

35.6 F

Fairness audit

Evaluación sistemática de DPD/EOdds/DIR por grupo demográfico (proxy: zip, employment, purpose). Resultados en reports/mrm/.

Freddie/Mendeley FM48

Réplica externa de hipotecas unifamiliares derivada del dataset loan-level de Freddie Mac y del paquete procesado Mendeley (ventana de default a 48 meses, grupos red/green, splits train/OOS/OOT). Promovida como evidencia económica externa: 3 173 355 filas, 1 396 053 candidatos OOT, certificado all-candidate (ver Capítulo 9).

Funded set

Préstamos escogidos por la política CRPTO bajo presupuesto fijo. Composición analizada en chapters/12-funded-set.qmd.

35.7 G

Gamma (γ)

Peso de blending entre PD puntual y cota conformal en las políticas blended_uncertainty. γ = 0 = punto; γ = 1 = peor caso conformal.

Γ_CP (Gamma_CP)

Brecha conformal observada del punto pool93 body/default: 0.162616 para α = 0.01. Mide la diferencia ponderada entre el endpoint conformal superior y la PD puntual del funded set.

Grade

Calificación crediticia de LendingClub (A–G). Usada como variable Mondrian para conformal condicional.

35.8 I

IV (Information Value)

Métrica de discriminación univariada para WoE-encoded features. CRPTO la usa para ranking de features en chapters/04-resultados.qmd.

35.9 L

LGD (Loss Given Default)

Fracción del exposure pérdida cuando ocurre default. En CRPTO se trata como punto fijo 0.45 (proxy estándar) y como upper bound conformal en algunas variantes robustas.

35.10 M

MAPIE

Librería Python de conformal prediction. CRPTO la usa en versión 1.4 con las clases SplitConformalRegressor, SplitConformalClassifier, CrossConformalRegressor y VennAbersCalibrator.

Mondrian CP

Variante de split conformal que estratifica por una variable categórica (e.g. grade). Da cobertura condicional aproximada.

MDCP (Multi-Distribution Conformal Prediction)

Conformal prediction con cobertura uniforme cuando el test proviene de una fuente desconocida o mezcla de fuentes (Yang & Jin 2026). En CRPTO motiva el diagnóstico A23, no una recalibración (es trabajo futuro).

MRM (Model Risk Management)

Marco regulatorio (SR 11-7 en EE. UU., BCBS-239 globalmente) que define expectativas de gobernanza para modelos. CRPTO entrega un dossier MRM en reports/mrm/ y chapters/11-mrm.qmd.

35.11 O

OCE (Optimized Certainty Equivalent)

Medida de riesgo convexa de Ben-Tal & Teboulle (2007) que generaliza el valor esperado penalizando la cola vía una función de desutilidad. En CRPTO acompaña a CVaR como resumen de cola post-hoc (A22), no como objetivo optimizado.

35.12 P

PD (Probability of Default)

Probabilidad que el préstamo entre en default antes del horizonte. Output principal del modelo CatBoost canónico.

PIT (Pre-Issuance Test)

No aplica a CRPTO en el sentido bancario — se menciona sólo cuando se cita literatura de calibración secuencial.

Price of robustness

Campo congelado price_of_robustness, definido con signo como el retorno esperado (point-PD) de la baseline no-robusta menos el de la política robusta. Para el champion vale −$14 465,69 (−10,56 %); el signo negativo indica que la robustez mejora el retorno esperado frente a la baseline (ver Capítulo 7). En las réplicas externas congeladas la prima es positiva y crece con la tasa de default del panel (+1,00 % a +9,46 %; ver Capítulo 9): el champion favorable es el caso seleccionado, no la aplicación ciega. No confundir con el Γ de Bertsimas-Sim ni con Γ_CP.

Prosper

Réplica externa de préstamos personales de marketplace con estados finales, monto y tasa/yield observables. Promovida como evidencia económica externa: 54 807 filas, 10 531 candidatos OOT, LP robusto resuelto sobre todo el universo (ver Capítulo 9).

Política CRPTO

Función (pd_point, pd_low, pd_high, lgd, presupuesto) → asignación. CRPTO compara 7 modos (point_estimate, hard_worst_case, blended_uncertainty, capped_blended_uncertainty, tail_blended_uncertainty, segment_tail_blended_uncertainty, segment_relative_tail_blended_uncertainty). Ver src/optimization/policy.py.

35.13 R

Región robusta

Superficie finita de políticas evaluadas alrededor del punto promovido. En el cierre pool93 A35, CRPTO reporta 50,010 políticas semánticas deduplicadas y 27,508 políticas all-alpha above-floor.

Retorno robusto

Retorno realizado del portafolio promovido bajo auditoría OOT. Para el punto pool93 body/default: $184,832.48.

RAPS (Regularized Adaptive Prediction Sets)

Variante de APS con regularización para reducir el tamaño promedio del set. Comparado en chapters/08-ablacion-mondrian.qmd.

35.14 S

Satisficing (robusto)

Criterio de decisión que exige que una política satisfaga un conjunto de umbrales (retorno, V, cola) en lugar de optimizar uno solo. En CRPTO aparece como pantalla diagnóstica en A20; en el cierre IJDS pool93, la comparación principal es la frontera retorno–bound A35.

SHAP (SHapley Additive exPlanations)

Atribución de aportes por feature al score individual. Usado en chapters/04-resultados.qmd para explicabilidad del champion.

SICR (Significant Increase in Credit Risk)

Disparador IFRS9 que mueve un préstamo de Stage 1 a Stage 2 (PD a 12 meses → lifetime). CRPTO añade una señal conformal: un intervalo ancho con PD no decreciente migra a Stage 2 aunque el incremento absoluto de PD no cruce el umbral clásico (ver Capítulo 32).

SPO+ (Smart Predict-then-Optimize)

Loss decision-aware de Elmachtoub & Grigas (2022). Comparador del enfoque CRPTO en chapters/09-spo-regret.qmd.

SR 11-7

Supervisory Guidance on Model Risk Management de la Reserva Federal (2011). Marco MRM canónico en EE. UU.

35.15 T

Temporal holdout

Particionamiento out-of-time del dataset: train hasta cierto año, test desde el año siguiente. Estrategia de validación principal de CRPTO (vs train aleatorio).

35.16 V

V (alpha_weighted_miscoverage)

Métrica de miscoverage del punto pool93 body/default. Para α = 0.01, vale 0.035350. Mide la fracción ponderada de loans donde y_true ∉ [pd_low, pd_high].

Venn-Abers

Calibrador conformal que produce intervalos [p₀, p₁] con garantía de cobertura. Usado por CRPTO como calibrador del PD canónico. Wrapper en src/models/venn_abers.py.

35.17 W

WoE (Weight of Evidence)

Transformación supervisada de variables categóricas: WoE(x) = log(P(x|y=1) / P(x|y=0)). CRPTO usa OptBinning para WoE de grade, purpose, home_ownership.