Informal financial cooperation in underprivileged communities using reinforcement learning

Abstract

La toma de decisiones financieras es una de las tareas más complicadas en comunidades desfavorecidas debido a sus escasas habilidades financieras y a la falta servicios financieros y de salud que puedan ayudarlos cuando les ocurren eventos negativos impredecibles. Las estrategias de cooperación financiera basadas en asociaciones rotativas de ahorro y crédito se han convertido en una herramienta importante para enfrentar estos panoramas desafiantes. En este documento, proponemos varias metodologías para mejorar el rendimiento de estos esquemas de cooperación y políticas financieras individuales basadas en el aprendizaje por refuerzo. A través de simulaciones y análisis matemático, mostramos que las estrategias de cooperación, reguladas por políticas desarrolladas a partir de métodos de aprendizaje por refuerzo, pueden ser útiles en aquellos casos en los que los individuos no tienen una capacitación suficiente en la toma de decisiones financieras

Financial decision making is a challenging task in underprivileged communities due to lack of actuarial skills and health and financial services that can help them when negative unpredictable events happen. Community cooperation strategies based on rotating saving and credit associations have become an important tool to deal with such challenges. In this paper, we propose several methodologies to improve the performance of these cooperation schemes and individual financial policies based on reinforcement learning. Through mathematical and simulation analyses, we show that cooperation strategies ruled by policies developed by reinforcement learning methods can be helpful in those cases where individuals do not have training in financial decision making