Modelos lineares generalizados: aplicação em risco de crédito

• Autor(a) principal: Kim, Andrea
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/217394
• topic: Modelos lineares generalizados; Regressão logística; Risco de crédito; Generalized linear models; Logistic regression; Credit risk

Modelos lineares generalizados é uma extensão dos modelos lineares gerais (regressão simples e múltipla, planejamento de experimentos, análise multivariada, etc.) cujas distribuições de probabilidades envolvidas no modelo pertencem à família exponencial, no qual é colocado uma função de ligação relacionando a média da variável resposta com as variáveis explicativas. A estimação dos parâmetros desse modelo pode ser realizada pelo método de estimação de máxima verossimilhança. Nesse vasto campo da estatística, existe um grande interesse das instituições, em especial as financeiras, em encontrar um modelo preditivo para o tema risco de crédito, que é a possibilidade de uma contraparte da operação não honrar a dívida, ou seja, a inadimplência. Na inadimplência, um cliente pode ser considerado bom ou mau pagador. Utilizou-se, portanto, modelos lineares generalizados para ajustar um modelo cuja variável resposta pertence a uma distribuição binomial. Os dados utillizados neste trabalho foram apresentados no artigo “The comparisons of data mining techniques for the predictive accuracy of probability of default of credit card clients. Expert Systems with Applications” (Yeh, I. C., & Lien, C. H.) (2009).