Exportar registro bibliográfico

Análise de risco de crédito com o uso de modelos de regressão logística, redes neurais e algoritmos genéticos (2005)

  • Authors:
  • Autor USP: GONCALVES, ERIC BACCONI - FEA
  • Unidade: FEA
  • Sigla do Departamento: EAD
  • Subjects: ADMINISTRAÇÃO FINANCEIRA; ESTATÍSTICA APLICADA; REDES NEURAIS; ALGORITMOS GENÉTICOS
  • Language: Português
  • Abstract: Praticamente todas as instituicões brasileiras que trabalham com concessão de crédito utilizam-se de modelos para avaliar o risco de inadimplência dos poteciais contratantes de produtos de crédito. Qualquer avanço nas técnicas, que resulte no aumento da precisão de um modelo de previsão, acarreta ganhos financeiros para a instituição. Neste trabalho são apresentados, em um primeiro momento, conceitos de crédito e risco. Posteriormente, a partir de uma amostra de dados, fornecida por uma grande instituição financeira brasileira, estão desenvolvidos três modelos, aplicando-se três técnicas para a classificação de clientes: regressão logística, redes neurais e algoritmos genéticos. Em uma etapa final, são avaliadas e comparadas a qualidade e performance dos modelos desenvolvidos, onde é apontado qual o modelo que melhor se ajusta aos dados. Os dados obtidos pelos modelos de regressão logística e rede neural são satisfatórios e bastante próximos, sendo o primeiro ligeiramente superior. O modelo embasado por algoritmos genéticos apresenta também bons resultados embora num patamar inferior aos dois já citados. Este trabalho ilustra os procedimentos a serem adotados por uma empresa para identificar o melhor modelo de concessão de crédito que tenha boa aderência aos seus dados. A adoção do melhor modelo detectado permite o direcionamento da estratégia da instituição, podendo aumentar a eficiência do seu negócio
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 29.07.2005
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GONÇALVES, Eric Bacconi; GOUVÊA, Maria Aparecida. Análise de risco de crédito com o uso de modelos de regressão logística, redes neurais e algoritmos genéticos. 2005.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2005. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-09042008-144032/ >.
    • APA

      Gonçalves, E. B., & Gouvêa, M. A. (2005). Análise de risco de crédito com o uso de modelos de regressão logística, redes neurais e algoritmos genéticos. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-09042008-144032/
    • NLM

      Gonçalves EB, Gouvêa MA. Análise de risco de crédito com o uso de modelos de regressão logística, redes neurais e algoritmos genéticos [Internet]. 2005 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-09042008-144032/
    • Vancouver

      Gonçalves EB, Gouvêa MA. Análise de risco de crédito com o uso de modelos de regressão logística, redes neurais e algoritmos genéticos [Internet]. 2005 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-09042008-144032/

    Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2020