Modelos de classificação e definição de montante de crédito de clientes : caso do Grupo Nors

• Autor(a) principal: Silva, Pedro Carvalho Neto Gabriel
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.14/23574
• topic: Modelos de classificação de crédito; Redes neuronais artificiais; Regressão logística; Análise discriminante; Algoritmos genéticos; Plafond de crédito de clientes; Credit scoring models; Artificial neural networks; Logistic regression; Discriminant analysis; Genetic algorithms; Customer credit plafond; Domínio/Área Científica::Ciências Sociais::Economia e Gestão

A análise financeira é um fator preponderante na atribuição de crédito, por parte das instituições financeiras. Os modelos de classificação de crédito surgem como forma de facilitar a análise financeira, ao classificar os clientes em categorias de pagador. A aplicação destes modelos tem sido uma prática corrente em instituições financeiras, porque permitem poupar tempo e recursos. O Grupo Nors concede crédito aos clientes, como forma de fomentar a sua faturação. Assim, a área das Contas a Receber (CaR), dos Serviços Partilhados, está encarregue da análise de crédito dos clientes e tomar as decisões de conceder ou não crédito e que montante disponibilizar ao cliente. Assim, o presente trabalho tem como objetivo construir e propôr um modelo de classificação de crédito que seja útil à tomada de decisão de crédito da área das CaR e uma ferramenta que indique o montante de crédito a disponibilizar aos clientes que solicitam crédito. Desta forma, foram criados vários modelos de classificação de crédito diferentes, construídos a partir de três métodos distintos, Análise Múltipla Discriminante, Regressão Logística e Redes Neuronais Artificiais. Também, foi criado um modelo que indica o montante de crédito a conceder a cada cliente, baseado em algoritmos genéticos. Constatou-se que as Redes Neuronais Artificiais são o método de classificação com melhores resultados para o caso de classificação de crédito do Grupo Nors e que o modelo de definição do montante de crédito de clientes pode constituir uma ferramenta útil para o Grupo, uma vez que os indicadores correntemente utilizados não estão orientados especificamente para esse efeito.