Construção de modelos de previsão de risco de crédito

• Autor(a) principal: Selau, Lisiane Priscila Roldão
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/12572
• topic: Redes neurais artificiais; Engenharia econômica; Modelos estatísticos; Credit Analysis; PRC Model; Discriminat analysis; Logistic regression; Neural networks

A presente dissertação tem como objetivo propor uma sistemática para a construção de modelos de previsão de risco de crédito e também comparar o desempenho de três técnicas estatísticas multivariadas utilizadas para sua construção: análise discriminante, regressão logística e redes neurais. O método proposto (denominado Modelo PRC) é composto de seis etapas: (i) delimitação da população; (ii) seleção da amostra; (iii) análise preliminar; (iv) construção do modelo; (v) escolha do modelo e (vi) passos para implantação. O Modelo PRC foi aplicado em uma amostra de 17.005 clientes de uma rede de farmácias com crediário próprio. Os resultados encontrados demonstram uma superioridade das redes neurais em relação às outras duas técnicas, o que era esperado devido a sua abordagem nãolinear na combinação das variáveis. Considerando a venda anual aos clientes da base em estudo e utilizando o modelo neural desenvolvido, estima-se um acréscimo de 65% nos lucros.