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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | pt |
| Published: |
Universidade Federal de Minas Gerais
2013
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=197033497006 |
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Table of Contents:
- ANÁLISE DE RISCO DE CRÉDITO COM APLICAÇÃO DE REGRESSÃO LOGÍSTICA E REDES NEURAIS Maria Aparecida Gouvêa Eric Bacconi Gonçalves Daielly Melina Nassif Mantovani Administración y Contabilidad Crédito redes neurais regressão logística O objetivo deste estudo foi aplicar e comparar as técnicas regressão logística e redes neurais no desenvolvimento de modelos de predição de credit scoring com base em dados de uma grande instituição financeira brasileira . A questão - pro blema deste estudo é relevante , pois contribui para o aprimoramento das previsões e fornece apoio para as instituições financeiras tomarem decisões mais precisas sobre concessões de crédito.A base de dados correspondeu a o período de agosto de 2009 a fevere iro de 2010 , período em que o Brasil vivenciou notável expansão da oferta de crédito no mercado . A partir de uma amostra de 20 .000 dados, foram aplicadas as duas técnicas. A amostra foi dividida em três sub - amostras provenientes do mesmo universo de interess e: uma para construção do modelo ( 8.000 dados ) ; a segunda para validação do modelo construído ( 6.000 dados ) e a terceira também com 6.000 dados para testar o modelo obtido. Nas 3 sub - amostras houve uma distribuição eq u itativa de bons e maus clientes , class ificados nestas categorias de acordo com padrõe s da instituição . Os dois modelos testados apresentaram estatísticas de desempenho satisfatórias e poderão ser empregados pela instituição bancária interessada na identificação de bons e maus pagadores de empré stimos. O processo de tomada de decisões de concessão de crédito bancário poderá ser agilizado com o apoio dos modelos analisados neste trabalho. 2013 artículo científico 0103-734X https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=197033497006 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=1970 Contabilidade Vista & Revista application/pdf Universidade Federal de Minas Gerais Contabilidade Vista & Revista (Brasil) Num.4 Vol.24