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Type: Working Paper
Title: Modelos de Risco de Crédito de Clientes: Uma aplicação a Dados Reais
Author: Pereira, Gustavo H. A.
Artes, Rinaldo
Publication Date: 2014
Original 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.
Keywords in original language : credt scoring
customer scoring
equações de estimação generalizadas
regressão logística
risco de crédito
Language: Português
CNPq Area: Ciências Exatas e da Terra
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