Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Nakano, Eduardo Yoshio | - |
dc.contributor.author | Berçott, Rodrigo Dantas | - |
dc.identifier.citation | BERÇOTT, Rodrigo Dantas. Modelo de Credit Scoring via Regressão de Poisson. 2022. 51 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2022. | pt_BR |
dc.description.abstract | O objetivo desse trabalho foi propor um escore de risco com base no modelo
de regressão de Poisson para classificação de bons e maus e clientes. A metodologia
proposta foi ilustrada por meio de um conjunto de dados obtido na literatura sobre clientes
solicitantes de crédito. Os resultados mostraram que o escore de risco proposto ´e útil para
a classificação dos clientes e considerado bom pelos analistas, apresentando uma taxa de
acertos geral de 76,57%. Esse valor se aproximou muito da taxa de acertos obtida pelo
escore de risco baseado no modelo logístico (76,71%), que é atualmente o modelo mais
popular para a modelagem de risco. Assim, a modelagem de risco via modelo de regressão
Poisson se mostrou uma boa alternativa para a classificação de clientes. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Regressão logística (Estatística) | pt_BR |
dc.subject.keyword | Escore de risco | pt_BR |
dc.title | Modelo de Credit Scoring via Regressão de Poisson | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-05-08T15:31:50Z | - |
dc.date.available | 2023-05-08T15:31:50Z | - |
dc.date.submitted | 2022 | - |
dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/34710 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | The objective of this work was to propose a risk score based on the Poisson
regression model to classify good and bad customers. The proposed methodology was
illustrated through a set of data obtained from the literature on credit requesting custo mers. The results showed that the proposed risk score is useful for classifying customers
and considered good by analysts, with an overall hit rate of 76.57%. This value was very
close to the hit rate obtained by the risk score based on the logistic model (76.71%), which
is currently the most popular model for risk modeling. Thus, risk modeling via Poisson
regression model proved to be a good alternative for classifying customers. | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Estatística
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