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https://bdm.unb.br/handle/10483/34258
Título: | Análise e construção de variáveis para a melhoria de modelo de regressão logística de concessão de crédito do Banco de Brasília (BRB) |
Autor(es): | Farias, Ariston Dias de |
Orientador(es): | Silva, Alan Ricardo da |
Assunto: | Regressão logística (Estatística) Amostragem (Estatística) Estatística |
Data de apresentação: | Set-2022 |
Data de publicação: | 22-Mar-2023 |
Referência: | FARIAS, Ariston Dias de. Análise e construção de variáveis para a melhoria de modelo de regressão logística de concessão de crédito do Banco de Brasília (BRB). 2022. 50 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. |
Resumo: | Os modelos de concessão de crédito ou de risco de crédito são utilizados para
tentar prever se o indivíduo tomador de crédito irá ou não honrar com suas d´dividas.
Durante anos o modelo mais utilizado no mercado foi o de regressão logística, tanto
por sua facilidade quanto por sua explicabilidade. Com o aumento da potencia dos
computadores e o surgimento de novas técnicas, a regressão logística vem sendo
substituída largamente. O Banco de Brasília (BRB) ´e um exemplo de instituição
financeira que utiliza o modelo de regressão logística para suas concessões. Esse
documento realizou uma comparação entre os modelos de regressão logística simples,
onde as variáveis do modelo foram incluídas diretamente e a regressão logística
utilizando os componentes principais (ACP) como variáveis da regressão. A redução
de dimensionalidade dos dados foi satisfatória mantendo uma porcentagem razoável
da variância acumulada.
Com os resultado obtidos através do modelo de componentes principais verificou-se
que o ele possui uma maior acurácia, um maior indicador K-S (Kolmogorov-Smirnov)
e uma maior área da curva característica de operação (ROC), onde essa é a curva
que ajuda a entender o desempenho do modelo. Esses são os principais indicadores
utilizados nas análises de modelos de crédito. As variáveis escolhidas pelo modelo
são apenas uma parte de todo o espectro de variáveis fazendo com que o modelo
tenha larga possibilidade de melhoras e ganhos em seus indicadores. |
Abstract: | Credit granting or credit risk models are used to try to predict whether or not
the borrower will honor his debts. For years, the most used model in the market was
the logistic regression model, both for its ease and for its explainability. With the
increase in the power of computers and the emergence of new techniques, logistic
regression has been largely replaced. Banco de Bras´ılia (BRB) is an example of
a financial institution that uses the logistic regression model for its concessions.
This document made a comparison between logistic regression models and principal
components analysis, using data from Banco de Bras´ılia customers. The reduction in
the dimensionality of the data was satisfactory, maintaining a reasonable percentage
of the accumulated variance.
With the results obtained through the principal components model, it was verified
that the model has a greater accuracy, a greater K-S indicator (Kolmogorov-Smirnov)
and the greater area of the Receiver Operator Characteristc Curve (ROC) where
this is the curve that helps understand the performance of the model. These are the
main indicators used in the analysis of credit models. The variables chosen by the
model are just a part of the entire spectrum of variables, making the model have a
large possibility of improvements and gains in its indicators. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2022. |
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Aparece na Coleção: | Estatística
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