Trabalho de Conclusão de Curso | Graduação
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Trabalho de Conclusão de Curso Eficácia dos Modelos de Pontuação de Crédito na Predição de Risco de Inadimplência: Uma Revisão e Análise Comparativa de Modelos(2024) Piegas, Gustavo de Souza Sampaio MoreiraEsta monografia investiga a eficácia de diferentes modelos de credit scoring aplicados a carteiras de crédito para pessoas físicas, destacando o impacto das reformas econômicas e avanços tecnológicos, como o uso de Big Data e inteligência artificial, no período pós-2000. O estudo analisa a evolução histórica do mercado de crédito, desde os sistemas informais baseados na confiança pessoal até os sofisticados algoritmos atuais utilizados por instituições financeiras. Três metodologias principais são abordadas: redes neurais, árvores de decisão e regressão logística, comparando suas capacidades preditivas e eficácia na gestão do risco de inadimplência. Utilizando a base de dados detalhada “LendingClub Loan Data”, o trabalho revela que, embora modelos tradicionais ainda sejam robustos, técnicas avançadas, como redes neurais, oferecem melhorias incrementais na precisão das previsões. A pesquisa conclui com uma discussão sobre os desafios éticos e regulatórios associados ao uso de tecnologias emergentes na avaliação de crédito, propondo recomendações para futuras investigações e aplicações práticas no setor financeiro.Trabalho de Conclusão de Curso Modelo de previsão de falência para empresas de capital aberto no Brasil(2023) Helou Neto, NabihGraças a um mundo cada vez mais digitalizado, é ainda mais importante a tomada de decisão eficiente e assertiva. Em um contexto de instabilidade econômica e juros altos, vemos a mídia especializada cada vez mais colocando o risco de crédito das empresas nos holofotes, buscando evidenciar para a população seus impactos na sociedade. O objetivo dessa pesquisa é identificar bons preditores de falência de empresas por meio da construção de um modelo de previsão de falência para empresas de capital aberto no Brasil. O Brasil traz um grande desafio para esse tipo de pesquisa, graças ao risco político elevado e a baixa estabilidade econômica e jurídica. O modelo usado nesse trabalho foi a regressão logística, empregando os indicadores econômico-financeiros das empresas, como variáveis explicativas. Uma amostra controle foi obtida a partir do pareamento das empresas que faliram com outras empresas do mesmo setor e de tamanhos semelhantes. Como resultado, as variáveis significativas para a previsão da probabilidade de falência dizem respeito aos níveis de endividamento, liquidez e eficiência das empresas. Foi possível construir um modelo com potencial de capacidade de previsão excepcional e acerto na previsão acima de 70%, utilizando o valor de corte padrão.