Utilizando análise de sobrevivência no crédito : um modelo de behavioral scoring
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/149696 |
Resumo: | Com o aumento do consumo de bens e serviços e da concessão de crédito, faz-se necessário o controle de risco. Tal medida visa evitar uma possível inadimplência maior que a suportada pelas instituições financeiras e, também, possibilita a geração de lucros. Sendo assim, a utilização de modelos de credit scoring mostra-se benéfica por diversos fatores, como consistência nas decisões, automatização na concessão, aumento no volume de análises e capacidade de monitorar e administrar o risco de uma carteira de crédito. Várias técnicas estatísticas podem ser utilizadas para a construção desses modelos e dentre elas destaca-se a análise de sobrevivência. Essa técnica apresenta a vantagem de poder prever quando ocorrerá o evento de interesse, diferente de outras técnicas tradicionalmente utilizadas, como a regressão logística. Nesse sentido, o objetivo do presente artigo é apresentar um método, composto de cinco etapas, para a construção de modelos comportamentais utilizando a técnica de análise de sobrevivência. A aplicação do método em uma situação real, com 25.858 clientes, proveniente de uma instituição financeira, comprova a sua eficácia e utilidade como suporte à construção de modelos comportamentais, o que permitiria a redução de custos para a instituição. Ao realizar-se a comparação entre o modelo atualmente utilizado pela empresa, proveniente de um bureau externo, e o modelo utilizando análise de sobrevivência, construído com o método proposto, têm-se uma melhora de aproximadamente 20% na discriminação entre bons e maus pagadores. |
id |
UFRGS-2_d0345add0a037a40904976b61d66f5a5 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/149696 |
network_acronym_str |
UFRGS-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
repository_id_str |
|
spelling |
Pacheco, Jonas de SouzaSelau, Lisiane Priscila Roldão2016-11-18T02:14:55Z2013http://hdl.handle.net/10183/149696000915015Com o aumento do consumo de bens e serviços e da concessão de crédito, faz-se necessário o controle de risco. Tal medida visa evitar uma possível inadimplência maior que a suportada pelas instituições financeiras e, também, possibilita a geração de lucros. Sendo assim, a utilização de modelos de credit scoring mostra-se benéfica por diversos fatores, como consistência nas decisões, automatização na concessão, aumento no volume de análises e capacidade de monitorar e administrar o risco de uma carteira de crédito. Várias técnicas estatísticas podem ser utilizadas para a construção desses modelos e dentre elas destaca-se a análise de sobrevivência. Essa técnica apresenta a vantagem de poder prever quando ocorrerá o evento de interesse, diferente de outras técnicas tradicionalmente utilizadas, como a regressão logística. Nesse sentido, o objetivo do presente artigo é apresentar um método, composto de cinco etapas, para a construção de modelos comportamentais utilizando a técnica de análise de sobrevivência. A aplicação do método em uma situação real, com 25.858 clientes, proveniente de uma instituição financeira, comprova a sua eficácia e utilidade como suporte à construção de modelos comportamentais, o que permitiria a redução de custos para a instituição. Ao realizar-se a comparação entre o modelo atualmente utilizado pela empresa, proveniente de um bureau externo, e o modelo utilizando análise de sobrevivência, construído com o método proposto, têm-se uma melhora de aproximadamente 20% na discriminação entre bons e maus pagadores.application/pdfporAnálise de créditoAnálise de sobrevivênciaUtilizando análise de sobrevivência no crédito : um modelo de behavioral scoringinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de Matemática. Departamento de EstatísticaPorto Alegre, BR-RS2013Estatística: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000915015.pdf000915015.pdfTexto completoapplication/pdf740950http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/149696/1/000915015.pdf80229e9f21947f0ff6da28ec29b22e8fMD51TEXT000915015.pdf.txt000915015.pdf.txtExtracted Texttext/plain59939http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/149696/2/000915015.pdf.txt9ac0d14f7d5cf7564fd16799205a3b95MD52THUMBNAIL000915015.pdf.jpg000915015.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1309http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/149696/3/000915015.pdf.jpg01d3ceb6ec140e10fcb7568e05b44aefMD5310183/1496962018-10-29 09:22:25.63oai:www.lume.ufrgs.br:10183/149696Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2018-10-29T12:22:25Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Utilizando análise de sobrevivência no crédito : um modelo de behavioral scoring |
title |
Utilizando análise de sobrevivência no crédito : um modelo de behavioral scoring |
spellingShingle |
Utilizando análise de sobrevivência no crédito : um modelo de behavioral scoring Pacheco, Jonas de Souza Análise de crédito Análise de sobrevivência |
title_short |
Utilizando análise de sobrevivência no crédito : um modelo de behavioral scoring |
title_full |
Utilizando análise de sobrevivência no crédito : um modelo de behavioral scoring |
title_fullStr |
Utilizando análise de sobrevivência no crédito : um modelo de behavioral scoring |
title_full_unstemmed |
Utilizando análise de sobrevivência no crédito : um modelo de behavioral scoring |
title_sort |
Utilizando análise de sobrevivência no crédito : um modelo de behavioral scoring |
author |
Pacheco, Jonas de Souza |
author_facet |
Pacheco, Jonas de Souza |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Pacheco, Jonas de Souza |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Selau, Lisiane Priscila Roldão |
contributor_str_mv |
Selau, Lisiane Priscila Roldão |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Análise de crédito Análise de sobrevivência |
topic |
Análise de crédito Análise de sobrevivência |
description |
Com o aumento do consumo de bens e serviços e da concessão de crédito, faz-se necessário o controle de risco. Tal medida visa evitar uma possível inadimplência maior que a suportada pelas instituições financeiras e, também, possibilita a geração de lucros. Sendo assim, a utilização de modelos de credit scoring mostra-se benéfica por diversos fatores, como consistência nas decisões, automatização na concessão, aumento no volume de análises e capacidade de monitorar e administrar o risco de uma carteira de crédito. Várias técnicas estatísticas podem ser utilizadas para a construção desses modelos e dentre elas destaca-se a análise de sobrevivência. Essa técnica apresenta a vantagem de poder prever quando ocorrerá o evento de interesse, diferente de outras técnicas tradicionalmente utilizadas, como a regressão logística. Nesse sentido, o objetivo do presente artigo é apresentar um método, composto de cinco etapas, para a construção de modelos comportamentais utilizando a técnica de análise de sobrevivência. A aplicação do método em uma situação real, com 25.858 clientes, proveniente de uma instituição financeira, comprova a sua eficácia e utilidade como suporte à construção de modelos comportamentais, o que permitiria a redução de custos para a instituição. Ao realizar-se a comparação entre o modelo atualmente utilizado pela empresa, proveniente de um bureau externo, e o modelo utilizando análise de sobrevivência, construído com o método proposto, têm-se uma melhora de aproximadamente 20% na discriminação entre bons e maus pagadores. |
publishDate |
2013 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2013 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2016-11-18T02:14:55Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/149696 |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
000915015 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/149696 |
identifier_str_mv |
000915015 |
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 Institucional da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
collection |
Repositório Institucional da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/149696/1/000915015.pdf http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/149696/2/000915015.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/149696/3/000915015.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
80229e9f21947f0ff6da28ec29b22e8f 9ac0d14f7d5cf7564fd16799205a3b95 01d3ceb6ec140e10fcb7568e05b44aef |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1815447184556949504 |