Modelo de Scoring aplicado à JAPGest

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Sara Filipa Nunes
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/13243
Resumo: Hoje em dia, a procura de crédito tem sido cada vez mais frequente. Este aumento da procura é influenciado por vários fatores tais como a melhoria das condições na concessão de crédito por parte das instituições financeiras, as melhores medidas de avaliação e, claro, as baixas taxas de juro atraem mais clientes junto dos concessores. Com a crescente procura de crédito, cada instituição financeira tem de se destacar face à concorrência nos mecanismos de controlo de risco de crédito, isto é, na forma rápida e eficaz em analisar cada solicitação de crédito. E, para além de manter os bons clientes, é necessários atrair ainda mais. O credit scoring é o mecanismo de controlo de risco que dá resposta rápida e automática na concessão de crédito e na quantificação e gestão de riscos associados ao mesmo, que responde às necessidades das instituições financeiras. Este mecanismo, através de scorescards, ou seja, tabelas de pontuação, permite às instituições financeiras prever qual o grau de incumprimento, ou a probabilidade de um cliente não cumprir o pagamento do crédito. Mediante determinadas condições e panoramas, como indicadores socioeconómicos, é possível prever o nível de incumprimento de um cliente. Depois de selecionadas as variáveis, é-lhes atribuída uma pontuação, ou score, em função dos atributos de cada característica em estudo e, se o cliente tem uma pontuação baixa não lhe é atribuído o crédito, se for alta, é-lhe concedido o crédito. A coerência e a metodologia do credit scoring permite, em muitas situações, reduzir a necessidade de avaliar um cliente devido a padrões já conhecidos em casos anteriores que permitem tirar as mesmas conclusões, isto é, conceder ou não o crédito. Assim, um modelo de scoring permite ao lado da oferta de crédito a tomada de mais e melhores decisões de concessão, o economizar do tempo e o aumento da produtividade. Estas características tornam o mercado mais competitivo.
id RCAP_d9262aeb4f5937d5dfc8fdace573da27
oai_identifier_str oai:recipp.ipp.pt:10400.22/13243
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Modelo de Scoring aplicado à JAPGestCréditoModelo de scoringVariáveisPontuaçãoCreditScoring modelScoreVariablesContabilidadeHoje em dia, a procura de crédito tem sido cada vez mais frequente. Este aumento da procura é influenciado por vários fatores tais como a melhoria das condições na concessão de crédito por parte das instituições financeiras, as melhores medidas de avaliação e, claro, as baixas taxas de juro atraem mais clientes junto dos concessores. Com a crescente procura de crédito, cada instituição financeira tem de se destacar face à concorrência nos mecanismos de controlo de risco de crédito, isto é, na forma rápida e eficaz em analisar cada solicitação de crédito. E, para além de manter os bons clientes, é necessários atrair ainda mais. O credit scoring é o mecanismo de controlo de risco que dá resposta rápida e automática na concessão de crédito e na quantificação e gestão de riscos associados ao mesmo, que responde às necessidades das instituições financeiras. Este mecanismo, através de scorescards, ou seja, tabelas de pontuação, permite às instituições financeiras prever qual o grau de incumprimento, ou a probabilidade de um cliente não cumprir o pagamento do crédito. Mediante determinadas condições e panoramas, como indicadores socioeconómicos, é possível prever o nível de incumprimento de um cliente. Depois de selecionadas as variáveis, é-lhes atribuída uma pontuação, ou score, em função dos atributos de cada característica em estudo e, se o cliente tem uma pontuação baixa não lhe é atribuído o crédito, se for alta, é-lhe concedido o crédito. A coerência e a metodologia do credit scoring permite, em muitas situações, reduzir a necessidade de avaliar um cliente devido a padrões já conhecidos em casos anteriores que permitem tirar as mesmas conclusões, isto é, conceder ou não o crédito. Assim, um modelo de scoring permite ao lado da oferta de crédito a tomada de mais e melhores decisões de concessão, o economizar do tempo e o aumento da produtividade. Estas características tornam o mercado mais competitivo.Nowadays, the demand of credit has been increasing. The increasement of demand is influenced by a number of factors, such as improved credit conditions by financial institutions, better valuation measures and, of course, lower interest rates attract more customers to dealers. With the growing demand of credit, each financial institution has to stand out from the competition on credit risk control mechanisms, that is, the fast and efficient way to analyze each credit request. And it is important to attract more customers and keep the older ones. Credit scoring is the risk control mechanism that responds quickly an automatically to credit granting and the quantification and management of risks associated with it, which responds to the needs of financial institutions. This mechanism, through scorecards, that is, scoring tables, allows financial institutions to predict the degree of default, or the probability the customer failing the payment of the credit. Under certain conditions and scenarios, such as socio-economic indicators, it is possible to predict the level of default by costumer. After selecting the variables, they are assigned a score, according to the attributes of each characteristics under study and, if the customer has a low score, is not assigned the credit, if high, it is conceded the credit. The consistency and methodology of credit scoring allows in many situations to reduce the need to evaluate a client due to standards already know in previous cases that allow the same conclusions to be drawn, that is, to grant credit. Thus, a scoring model allows the offer of credit to make more and better decisions on the concession, saving time and increasing productivity. These characteristics make the market more competitivePereira, Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro AndradeRepositório Científico do Instituto Politécnico do PortoAlmeida, Sara Filipa Nunes2019-03-29T14:28:43Z2018-12-102018-12-10T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.22/13243TID:202207153porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-03-13T12:55:11Zoai:recipp.ipp.pt:10400.22/13243Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T17:33:23.032544Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Modelo de Scoring aplicado à JAPGest
title Modelo de Scoring aplicado à JAPGest
spellingShingle Modelo de Scoring aplicado à JAPGest
Almeida, Sara Filipa Nunes
Crédito
Modelo de scoring
Variáveis
Pontuação
Credit
Scoring model
Score
Variables
Contabilidade
title_short Modelo de Scoring aplicado à JAPGest
title_full Modelo de Scoring aplicado à JAPGest
title_fullStr Modelo de Scoring aplicado à JAPGest
title_full_unstemmed Modelo de Scoring aplicado à JAPGest
title_sort Modelo de Scoring aplicado à JAPGest
author Almeida, Sara Filipa Nunes
author_facet Almeida, Sara Filipa Nunes
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Pereira, Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade
Repositório Científico do Instituto Politécnico do Porto
dc.contributor.author.fl_str_mv Almeida, Sara Filipa Nunes
dc.subject.por.fl_str_mv Crédito
Modelo de scoring
Variáveis
Pontuação
Credit
Scoring model
Score
Variables
Contabilidade
topic Crédito
Modelo de scoring
Variáveis
Pontuação
Credit
Scoring model
Score
Variables
Contabilidade
description Hoje em dia, a procura de crédito tem sido cada vez mais frequente. Este aumento da procura é influenciado por vários fatores tais como a melhoria das condições na concessão de crédito por parte das instituições financeiras, as melhores medidas de avaliação e, claro, as baixas taxas de juro atraem mais clientes junto dos concessores. Com a crescente procura de crédito, cada instituição financeira tem de se destacar face à concorrência nos mecanismos de controlo de risco de crédito, isto é, na forma rápida e eficaz em analisar cada solicitação de crédito. E, para além de manter os bons clientes, é necessários atrair ainda mais. O credit scoring é o mecanismo de controlo de risco que dá resposta rápida e automática na concessão de crédito e na quantificação e gestão de riscos associados ao mesmo, que responde às necessidades das instituições financeiras. Este mecanismo, através de scorescards, ou seja, tabelas de pontuação, permite às instituições financeiras prever qual o grau de incumprimento, ou a probabilidade de um cliente não cumprir o pagamento do crédito. Mediante determinadas condições e panoramas, como indicadores socioeconómicos, é possível prever o nível de incumprimento de um cliente. Depois de selecionadas as variáveis, é-lhes atribuída uma pontuação, ou score, em função dos atributos de cada característica em estudo e, se o cliente tem uma pontuação baixa não lhe é atribuído o crédito, se for alta, é-lhe concedido o crédito. A coerência e a metodologia do credit scoring permite, em muitas situações, reduzir a necessidade de avaliar um cliente devido a padrões já conhecidos em casos anteriores que permitem tirar as mesmas conclusões, isto é, conceder ou não o crédito. Assim, um modelo de scoring permite ao lado da oferta de crédito a tomada de mais e melhores decisões de concessão, o economizar do tempo e o aumento da produtividade. Estas características tornam o mercado mais competitivo.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-12-10
2018-12-10T00:00:00Z
2019-03-29T14:28:43Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10400.22/13243
TID:202207153
url http://hdl.handle.net/10400.22/13243
identifier_str_mv TID:202207153
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799131426759639040