Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2004.tde-28122004-224257
Document
Author
Full name
Gustavo Henrique de Araujo Pereira
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2004
Supervisor
Committee
Artes, Rinaldo (President)
Barroso, Lucia Pereira
Minardi, Andrea Maria Accioly Fonseca
Title in Portuguese
"Modelos de risco de crédito de clientes: Uma aplicação a dados reais"
Keywords in Portuguese
credit scoring
customer scoring
funções de estimação
risco de crédito
Abstract in Portuguese
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.
Title in English
Customer Scoring Models: An application to Real Data
Keywords in English
credit risk
credit scoring
customer scoring
estimating functions
Abstract in English
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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Publishing Date
2005-02-02