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dc.contributor.advisorSelau, Lisiane Priscila Roldãopt_BR
dc.contributor.authorMoraes, Luciane de Godóipt_BR
dc.date.accessioned2012-10-25T01:36:22Zpt_BR
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/60381pt_BR
dc.description.abstractCom o crescimento progressivo nos volumes de concessão de crédito no Brasil, as empresas estão buscando melhorar na assertividade da concessão e agilidade na análise do crédito, não somente para novos clientes como também para clientes antigos. Técnicas quantitativas vêm sendo difundidas para a construção de modelos de previsão de risco de crédito que, baseadas tanto em informações cadastrais, quanto no histórico de relacionamento do cliente na empresa, predizem um comportamento padrão de risco. O objetivo deste artigo é propor uma sistemática para construção de modelos de previsão de risco de crédito baseados em dados comportamentais (Behavioral Scoring), utilizando um processo de modelagem híbrida de dois estágios com regressão logística e redes neurais e avaliar seu desempenho. Todas as etapas de construção do modelo são discutidas detalhadamente, sendo abordado desde o planejamento e definições do modelo até a validação da fórmula de pontuação. O modelo foi aplicado em uma amostra de 9.070 clientes de uma instituição financeira de atuação nacional. Os resultados para esse estudo específico apontaram que o método de modelagem híbrida desenvolvido apresentou superioridade às técnicas tradicionais, ressaltando que o apoio dos resultados da regressão logística, como nós de entrada da rede neural, contornaram as características indesejáveis das redes neurais, como processamento lento e dificuldade na interpretação das variáveis.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectAnálise de créditopt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectRegressão logísticapt_BR
dc.titleUma abordagem alternativa de behavioral scoring usando modelagem híbrida de dois estágios com regressão logística e redes neuraispt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000862465pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemática. Departamento de Estatísticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2012pt_BR
dc.degree.graduationEstatística: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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