Exportar registro bibliográfico

Estratégias para tratamento de variáveis com dados faltantes durante o desenvolvimento de modelos preditivos (2012)

  • Authors:
  • Autor USP: ASSUNÇÃO, FERNANDO - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAE
  • Assunto: AMOSTRAGEM
  • Language: Português
  • Abstract: Modelos preditivos têm sido cada vez mais utilizados pelo mercado a fim de auxiliarem as empresas na mitigação de riscos, expansão de carteiras, retenção de clientes, prevenção a fraudes, entre outros objetivos. Entretanto, durante o desenvolvimento destes modelos é comum existirem, dentre as variáveis preditivas, algumas que possuem dados não preenchidos (missings), sendo necessário assim adotar algum procedimento para tratamento destas variáveis. Dado este cenário, este estudo tem o objetivo de discutir metodologias de tratamento de dados faltantes em modelos preditivos, incentivando o uso de algumas delas já conhecidas pelo meio acadêmico, só que não utilizadas pelo mercado. Para isso, este trabalho propõe uma metodologia simples e descreve outras seis. Todas elas foram submetidas a uma aplicação empírica utilizando uma base de dados referente ao desenvolvimento de um modelo de Credit Score. Sobre esta base foram desenvolvidos sete modelos (um para cada metodologia descrita) e seus resultados foram avaliados e comparados através de índices de desempenho amplamente utilizados pelo mercado (KS, Gini, ROC e Curva de Aprovação). Nesta aplicação, as técnicas que apresentaram melhor desempenho foram a que tratam os dados faltantes como uma categoria à parte (técnica já utilizada pelo mercado) e a nova metodologia proposta, que consiste em agrupar os dados faltantes na categoria conceitualmente mais semelhante. Já a que apresentou o pior desempenho foi a metodologia que simplesmente não utiliza a variável com dados faltantes, outro procedimento comumente visto no mercado.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 09.05.2012
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ASSUNÇÃO, Fernando; BARROSO, Lúcia Pereira. Estratégias para tratamento de variáveis com dados faltantes durante o desenvolvimento de modelos preditivos. 2012.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2012. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15082012-203206 >.
    • APA

      Assunção, F., & Barroso, L. P. (2012). Estratégias para tratamento de variáveis com dados faltantes durante o desenvolvimento de modelos preditivos. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15082012-203206
    • NLM

      Assunção F, Barroso LP. Estratégias para tratamento de variáveis com dados faltantes durante o desenvolvimento de modelos preditivos [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15082012-203206
    • Vancouver

      Assunção F, Barroso LP. Estratégias para tratamento de variáveis com dados faltantes durante o desenvolvimento de modelos preditivos [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15082012-203206

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

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