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| Título: | Escore de risco via regressão logística ordinal |
| Autor(es): | Ribeiro, Filipe Oliveira do Vale |
| Orientador(es): | Nakano, Eduardo Yoshio |
| Assunto: | Regressão logística (Estatística) |
| Data de apresentação: | 2022 |
| Data de publicação: | 8-Mai-2023 |
| Referência: | RIBEIRO, Filipe Oliveira do Vale. Escore de risco via regressão logística ordinal. 2022. 42 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. |
| Resumo: | O objetivo deste trabalho foi propor um escore de risco com base no modelo de
regressão logística ordinal para classificação de clientes tomadores de crédito. Uma das
principais vantagens de se considerar respostas com três ou mais níveis de risco ´e poder
definir dois ou mais pontos de cortes para a classificação de risco. Isso permite controlar
os dois principais erros cometidos nesse tipo de modelagem: taxa de falsos negativos e
falsos positivos. A metodologia proposta foi ilustrada por meio de um conjunto de dados
obtido na literatura e os resultados mostraram que o escore de risco proposto ´e útil para
a classificação dos clientes, apresentando uma taxa de acertos geral de 70% ao limitar
os falsos negativos e falsos positivos em 10% e 20%, respectivamente. Assim, o escore
de risco proposto neste trabalho se mostrou uma boa alternativa para a classificação de
clientes. |
| Abstract: | The objective of this work was to propose a risk score based on the ordinal
logistic regression model for classifying credit applicants. One of the main advantages of
considering responses with three or more levels of risk is being able to define two or more
cut-off points for the risk classification. This allows controlling the two main mistakes
made in this type of modeling: false negative and false positive rate. The proposed
methodology was illustrated through a set of data obtained in the literature and the
results showed that the proposed risk score is useful for classifying customers, presenting
an overall hit rate of 70% by limiting false negatives and false positives at 10% and 20%,
respectively. Thus, the risk score proposed in this work proved to be a good alternative
for classifying customers. |
| 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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