Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Iguti, Marcos Hissashi
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/92/92131/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.
id USP_a5c9d61f60e8e7e8d9499a36a4ac50cb
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-27032023-142112
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neuraisCredit scoring models: logistic regression and neural networksCreditCréditoCrédito direto ao consumidorDirect consumer creditLogistic regressionNeural networksRedes neuraisRegressão logisticaScoring 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.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPFrancisco, GersonIguti, Marcos Hissashi2005-11-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/92/92131/tde-27032023-142112/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2023-03-27T17:25:30Zoai: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:27212023-03-27T17:25:30Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais
Credit scoring models: logistic regression and neural networks
title Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais
spellingShingle Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais
Iguti, Marcos Hissashi
Credit
Crédito
Crédito direto ao consumidor
Direct consumer credit
Logistic regression
Neural networks
Redes neurais
Regressão logistica
title_short Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais
title_full Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais
title_fullStr Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais
title_full_unstemmed Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais
title_sort Modelos de credit scoring: regressão logística e redes neurais
author Iguti, Marcos Hissashi
author_facet Iguti, Marcos Hissashi
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Francisco, Gerson
dc.contributor.author.fl_str_mv Iguti, Marcos Hissashi
dc.subject.por.fl_str_mv Credit
Crédito
Crédito direto ao consumidor
Direct consumer credit
Logistic regression
Neural networks
Redes neurais
Regressão logistica
topic Credit
Crédito
Crédito direto ao consumidor
Direct consumer credit
Logistic regression
Neural networks
Redes neurais
Regressão logistica
description 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.
publishDate 2005
dc.date.none.fl_str_mv 2005-11-28
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/92/92131/tde-27032023-142112/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/92/92131/tde-27032023-142112/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809091119355527168

Registros relacionados