Este estudio examina la caída de préstamos hipotecarios utilizando datos proporcionados por una institución financiera líder. Al predecir con precisión la caída de préstamos hipotecarios, los prestamistas pueden proteger su rentabilidad, mantener la estabilidad financiera y contribuir a una economía más saludable. El documento emplea varios modelos de aprendizaje automático para predecir la caída hipotecaria en función de las características del préstamo, del mercado, de la propiedad y del prestatario. Se analizó un gran conjunto de datos de solicitudes de hipotecas bloqueadas de un importante prestamista de EE. UU. El modelo de bosque aleatorio demostró una eficiencia predictiva y estabilidad superiores. Para comprender los factores que influyen en la caída hipotecaria, se utilizó el método SHAP, junto con un análisis empírico con regresión logística, para identificar los determinantes clave. El documento discute las implicaciones de estos hallazgos para los prestamistas hipotecarios y la investigación futura.