Modelagem de risco de crédito via LSTM

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Almeida, Gustavo Durães
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/42580
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2021.
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spelling Modelagem de risco de crédito via LSTMRisco de créditoAprendizado de máquinaAprendizado profundoRedes neurais recorrentesLong Short-term MemoryDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2021.A modelagem de risco de crédito utiliza frequentemente de variáveis explicativas comportamentais medidas de forma longitudinal afim de estimar a probabilidade de não pagamento de uma operação de crédito. Usualmente, as informações longitudinais são sintetizadas atraváes de estatísticas resumos e em seguida são utilizadas como preditoras em modelos lineares de classificação binária. Este trabalho avalia a utilização e performance de uma rede neural recorrente (Long short-term memory), que é capaz de processar integralmente as vari ́veis explicativas longitudinais, como uma alternativa à regressão logística na modelagem de risco de crédito utilizando dados reais da instituição financeira Sicoob.Credit risk modelling usually utilizes longitudinal behavioural data as explanatory variables in default classification tasks. Usually, the aforementioned longitudinal data is summarized using domain appropriate summary statistics in order to transform the longitudinal data in linear data so that the information can be used as input for a logistic regression. This work assess the usability and performance of a recurrent neural network, that is capable of consuming the longitudinal data directly, as and alternative for a logistic regression model in the credit risk context using real data from a financial institution named Sicoob.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaNakano, Eduardo Yoshiogustavoduraes0@gmail.comAlmeida, Gustavo Durães2021-12-09T03:55:32Z2021-12-09T03:55:32Z2021-12-082021-09-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfALMEIDA, Gustavo Durães. Modelagem de risco de crédito via LSTM. 2021. 38 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.https://repositorio.unb.br/handle/10482/42580A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-01T16:22:34Zoai:repositorio.unb.br:10482/42580Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-01T16:22:34Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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