Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marcos Hissashi Iguti
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://doi.org/10.11606/D.92.2005.tde-27032023-142112
Resumo: Scoring de crédito é um método de avaliação do risco de crédito dos pedidos de empréstimo. Tornou-se uma ferramenta popular de bancos e emissores de cartões de crédito que emprestam dinheiro diretamente aos consumidores, onde grandes volumes de transações tornam a alta velocidade e os altos padrões de qualidade um requisito importante. Neste trabalho, apresentamos e comparamos duas estratégias utilizadas para desenvolver modelos de scoring de crédito, a regressão logística e as redes neurais.
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais Credit scoring models: logistic regression and neural networks 2005-11-28Gerson FranciscoFernando Fagundes FerreiraRenato VicenteMarcos Hissashi IgutiUniversidade de São PauloModelagem Matemática em FinançasUSPBR Credit Crédito Crédito direto ao consumidor Direct consumer credit Logistic regression Neural networks Redes neurais Regressão logistica Scoring de crédito é um método de avaliação do risco de crédito dos pedidos de empréstimo. Tornou-se uma ferramenta popular de bancos e emissores de cartões de crédito que emprestam dinheiro diretamente aos consumidores, onde grandes volumes de transações tornam a alta velocidade e os altos padrões de qualidade um requisito importante. Neste trabalho, apresentamos e comparamos duas estratégias utilizadas para desenvolver modelos de scoring de crédito, a regressão logística e as redes neurais. Credit scoring is a method of evaluating the credit risk of loan applications. It became a popular tool of banks and credit card issuers that lend money directly to consumers, where huge volumes of transactions made high speed and high quality standards an important requirement. In this work, we present and compare two strategies used to develop credit scoring models, the logistic regression and the neural networks. https://doi.org/10.11606/D.92.2005.tde-27032023-142112info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2023-12-21T20:16:15Zoai:teses.usp.br:tde-27032023-142112Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-12-22T13:22:53.989802Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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