Modelos de Risco de Crédito de Clientes: Uma aplicação a Dados Reais
dc.contributor.author | Pereira, Gustavo H. A. | |
dc.contributor.author | RINALDO ARTES | |
dc.coverage.cidade | São Paulo | pt_BR |
dc.coverage.pais | Brasil | pt_BR |
dc.creator | Pereira, Gustavo H. A. | |
dc.date.accessioned | 2023-07-26T13:23:46Z | |
dc.date.available | 2023-07-26T13:23:46Z | |
dc.date.issued | 2014 | |
dc.description.abstract | 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. | pt_BR |
dc.format.extent | 26 p. | pt_BR |
dc.format.medium | Digital | pt_BR |
dc.identifier.issue | BEWP 208/2014 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/5975 | |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.publisher | Insper | pt_BR |
dc.relation.ispartofseries | Insper Working Paper | pt_BR |
dc.rights.license | O INSPER E ESTE REPOSITÓRIO NÃO DETÊM OS DIREITOS DE USO E REPRODUÇÃO DOS CONTEÚDOS AQUI REGISTRADOS. É RESPONSABILIDADE DO USUÁRIO VERIFICAR OS USOS PERMITIDOS NA FONTE ORIGINAL, RESPEITANDO-SE OS DIREITOS DE AUTOR OU EDITOR | pt_BR |
dc.subject | credt scoring | pt_BR |
dc.subject | customer scoring | pt_BR |
dc.subject | equações de estimação generalizadas | pt_BR |
dc.subject | regressão logística | pt_BR |
dc.subject | risco de crédito | pt_BR |
dc.title | Modelos de Risco de Crédito de Clientes: Uma aplicação a Dados Reais | pt_BR |
dc.type | working paper | |
dspace.entity.type | Publication | |
local.subject.cnpq | Ciências Exatas e da Terra | pt_BR |
local.type | Working Paper | pt_BR |
relation.isAuthorOfPublication | 8b791c94-f3e5-4e04-af26-594195a8f576 | |
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 8b791c94-f3e5-4e04-af26-594195a8f576 |
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