Modelos de Risco de Crédito de Clientes: Uma aplicação a Dados Reais
N/D
Autores
Pereira, Gustavo H. A.
Orientador
Co-orientadores
Citações na Scopus
Tipo de documento
Working Paper
Data
2014
Resumo
Modelos de behavioural scoring são geralmente utilizados para estimar a probabilidade de um cliente de uma instituição financeira que já possui um determinado produto de crédito se tornar inadimplente neste produto em um horizonte de tempo pré-fixado. Porém, frequentemente, um mesmo cliente tem diversos produtos de crédito em uma única instituiçãoo e os modelos de behavioural scoring geralmente tratam cada um deles de forma independente. Para facilitar e tornar mais eficiente o gerenciamento do risco de crédito, é interessante o desenvolvimento de modelos de customer default scoring. Esses modelos buscam estimar a probabilidade de um cliente de uma instituição financeira se tornar inadimplente em pelo menos um produto em um horizonte de tempo pré-fixado. Neste trabalho, são descritas três estratégias que podem ser utilizadas para o desenvolvimento de modelos de customer default scoring. Uma das estratégias é usualmente utilizada por instituições financeiras e as duas outras são propostas neste trabalho. As performances dessas estratégias são comparadas utilizando um banco de dados real fornecido por uma instituição financeira e um estudo de simulação de Monte Carlo.
Palavras-chave
credt scoring; customer scoring; equações de estimação generalizadas; regressão logística; risco de crédito
Titulo de periódico
URL da fonte
Título de Livro
URL na Scopus
Sinopse
Objetivos de aprendizagem
Idioma
Português
Notas
Membros da banca
Área do Conhecimento CNPQ
Ciências Exatas e da Terra