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Tese

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
  • DOI: 10.11606/D.45.2012.tde-15082012-203206
  • 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 fonteAcesso à fonteDOI

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    Status:
    Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
    Versão do Documento:
    Versão publicada (Published version)
    Acessar versão aberta:
    How to cite
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    • ABNT

      ASSUNÇÃO, Fernando. Estratégias para tratamento de variáveis com dados faltantes durante o desenvolvimento de modelos preditivos. 2012. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2012. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15082012-203206. Acesso em: 18 mar. 2026.

    • APA

      Assunção, F. (2012). Estratégias para tratamento de variáveis com dados faltantes durante o desenvolvimento de modelos preditivos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15082012-203206

    • NLM

      Assunção F. Estratégias para tratamento de variáveis com dados faltantes durante o desenvolvimento de modelos preditivos [Internet]. 2012 ;[citado 2026 mar. 18 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15082012-203206

    • Vancouver

      Assunção F. Estratégias para tratamento de variáveis com dados faltantes durante o desenvolvimento de modelos preditivos [Internet]. 2012 ;[citado 2026 mar. 18 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15082012-203206

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