Risco de crédito de municípios brasileiros : uma abordagem utilizando métodos computacionais
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| Data de Publicação: | 2021 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
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| Título da fonte: | Repositório Institucional da UnB |
| Texto Completo: | https://repositorio.unb.br/handle/10482/43580 |
Resumo: | Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2021. |
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Risco de crédito de municípios brasileiros : uma abordagem utilizando métodos computacionaisMineração de dadosRisco de créditoProbabilidade de defaultSetor públicoDissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2021.A crise de 2008, também conhecida como “Subprime”, afetou negativamente não só o sistema financeiro mundial, como também a economia produtiva dos países. Muitas corporações e empresas tiveram sua saúde financeira afetada, gerando uma onda voltada ao fortalecimento da gestão de riscos nas organizações, particularmente nas instituições financeiras. A crise também impactou fortemente os governos, central e local (municípios) que, de maneira geral, tiveram suas políticas fiscais influenciadas por altos níveis de dívida pública e de inadimplência. Esse fenômeno tem captado a atenção de pesquisadores e gestores de instituições públicas. O objetivo desta pesquisa é propor um modelo de decisão para classificar de forma massificada os municípios brasileiros quanto ao risco de crédito, observando as características dos entes públicos, tais como: nível de gestão pública, informações econômico-financeiras, características sociodemográficas e desenvolvimento social. O processo de desenvolvimento do modelo se baseou na norma ISO 31000 e no modelo de processo CRISP-DM, tido como o padrão em projetos de mineração de dados. Os resultados apresentados, mostraram que modelos desenvolvidos utilizando informações de dados abertos e métodos computacionais de machine learning (XGBoost) e métodos estatísticos tradicionais (Regressão Logística) são alternativas viáveis e com bons resultados, quanto à performance e à classificação e mensuração da probabilidade associada ao risco de crédito dos municípios. Apesar do grande avanço tecnológico e maior disponibilidade de informações nos últimos anos, este trabalho contribuiu para a redução do gap científico em relação a abordagens que utilizam esse tipo de técnica para o objetivo de estimar a inadimplência municipal.The 2008 crisis, also known as “Subprime”, negatively affected not only the world financial system, but also the productive economy of countries. Many corporations and companies had their financial health affected, generating a wave aimed at strengthening risk management in organizations, particularly in financial institutions. The crisis also had a strong impact on central and local governments (municipalities), which, in general, had their fiscal policies influenced by high levels of public debt and defaults. This phenomenon has attracted the attention of researchers and managers of public institutions. The objective of this research is to propose a decision model to massively classify Brazilian municipalities in terms of credit risk, observing the characteristics of public entities, such as: level of public management, economic and financial information, sociodemographic characteristics and social development. The model development process was based on the ISO 31000 standard and the CRISP-DM process model, considered the standard in data mining projects. The results presented showed that models developed using information from open data and computational methods of machine learning (XGBoost) and traditional statistics (Logistic Regression) are viable alternatives with good results, regarding performance and classification and measurement of probability associated with the credit risk of the municipalities. Despite the great technological advances and greater availability of information in recent years, this work has contributed to reducing the scientific gap in relation to approaches that use this type of technique for the purpose of estimating municipal default.Oliveira, Edgard CostaMachado, Werley Antonio Mendonça2022-04-29T20:14:15Z2022-04-29T20:14:15Z2022-04-292021-11-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfOLIVEIRA, Edgard Costa. Métodos de autenticação considerando aspectos de segurança, privacidade e experiência de uso: a visão dos usuários finais. 2021. xiv, 123 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.https://repositorio.unb.br/handle/10482/43580A 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:UNB2023-07-14T18:59:40Zoai:repositorio.unb.br:10482/43580Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-14T18:59:40Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
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