Análise de risco de crédito com o uso de modelos de regressão logística, redes neurais e algoritmos genéticos

• Autor(a) principal: Gonçalves, Eric Bacconi
• Data de Publicação: 2005
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-09042008-144032/
• topic: Algoritmos genéticos; Credit risk; Credit scoring models; Genetic algorithms; Logistic regression; Modelos de credit scoring; Neural networks; Redes neurais; Regressão logística; Risco de crédito

Praticamente todas as grandes instituições brasileiras que trabalham com concessão de crédito utilizam-se de modelos para avaliar o risco de inadimplência dos potenciais contratantes de produtos de crédito. Qualquer avanço nas técnicas, que resulte no aumento da precisão de um modelo de previsão, acarreta ganhos financeiros para a instituição. Neste trabalho são apresentados, em um primeiro momento, conceitos de crédito e risco. Posteriormente, a partir de uma amostra de dados, fornecida por uma grande instituição financeira brasileira, estão desenvolvidos três modelos, aplicando-se três técnicas para a classificação de clientes: Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos. Em uma etapa final, são avaliadas e comparadas a qualidade e performance dos modelos desenvolvidos, onde é apontado qual o modelo que melhor se ajusta aos dados. Os resultados obtidos pelos modelos de regressão logística e rede neural são satisfatórios e bastante próximos, sendo o primeiro ligeiramente superior. O modelo embasado por algoritmos genéticos apresenta também bons resultados embora num patamar inferior aos dois já citados. Este trabalho ilustra os procedimentos a serem adotados por uma empresa para identificar o melhor modelo de concessão de crédito que tenha boa aderência aos seus dados. A adoção do melhor modelo detectado permite o direcionamento da estratégia da instituição, podendo aumentar a eficiência do seu negócio.