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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2004.tde-28122004-224257
Documento
Autor
Nome completo
Gustavo Henrique de Araujo Pereira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2004
Orientador
Banca examinadora
Artes, Rinaldo (Presidente)
Barroso, Lucia Pereira
Minardi, Andrea Maria Accioly Fonseca
Título em português
"Modelos de risco de crédito de clientes: Uma aplicação a dados reais"
Palavras-chave em português
credit scoring
customer scoring
funções de estimação
risco de crédito
Resumo em português
Modelos de customer scoring são utilizados para mensurar o risco de crédito de clientes de instituições financeiras. Neste trabalho, são apresentadas três estratégias que podem ser utilizadas para o desenvolvimento desses modelos. São discutidas as vantagens de cada uma dessas estratégias, bem como os modelos e a teoria estatística associada a elas. Algumas medidas de performance usualmente utilizadas na comparação de modelos de risco de crédito são descritas. Modelos para cada uma das estratégias são ajustados utilizando-se dados reais obtidos de uma instituição financeira. A performance das estratégias para esse conjunto de dados é comparada a partir de medidas usualmente utilizadas na avaliação de modelos de risco de crédito. Uma simulação também é desenvolvida com o propósito de comparar o desempenho das estratégias em condições controladas.
Título em inglês
Customer Scoring Models: An application to Real Data
Palavras-chave em inglês
credit risk
credit scoring
customer scoring
estimating functions
Resumo em inglês
Customer scoring models are used to measure the credit risk of financial institution´s customers. In this work, we present three strategies that can be used to develop these models. We discuss the advantages of each of the strategies, as well as the models and statistical theory related with them. We fit models for each of these strategies using real data of a financial institution. We compare the strategies´s performance through some measures that are usually used to validate credit risk models. We still develop a simulation to study the strategies under controlled conditions.
 
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diss1GP.pdf (678.48 Kbytes)
Data de Publicação
2005-02-02
 
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