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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/24680
Type: | TCC |
Title: | Construção e validação de um modelo de classificação de risco de crédito |
Title in English: | Construction and validation of a credit risk classification model |
Authors: | Andrade, Bruno Pinheiro de |
Advisor: | Farias, Rafael Bráz Azevedo |
Keywords: | Análise de regressão logística;Análise de crédito |
Issue Date: | 2013 |
Citation: | ANDRADE, Bruno Pinheiro de. Construção e validação de um modelo de classificação de risco de crédito. 2013. 73 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. |
Abstract in Brazilian Portuguese: | A análise de crédito é uma técnica bastante comum na área financeira. Quando uma instituição financeira vende um crédito a um cliente ela estará comprando um risco, em que esse risco é medido pela probabilidade do cliente não cumprir com suas obrigações. A fim de prever o risco em uma operação de crédito, foi desenvolvido o modelo de risco de crédito por meio de análise de regressão logística. A partir desses modelos de crédito as instituições financeiras vendem crédito a um risco menor maximizando os lucros com segurança. Esse trabalho visa apresentar as principais técnicas estatísticas para uma análise de risco de crédito e uma aplicação como exemplo didático. Os resultados encontrados na aplicação, mostram que o modelo ajustado conseguiu classificar bem os indivíduos. |
Abstract: | The credit analysis is a common technique in finance. When a financial institution sells a credit to a customer, it will be buying a risk, which is the likelihood that the customer does not meet its obligations. In order to predict risk in a credit transaction, a the credit risk model was proposed using logistic regression analysis. From these models credit financial institutions selling loans to a lower risk maximizing profits safely. This work presents the main statistical techniques for analysis of credit risk and an application as a illustrative example. The results in the application show that the model was able to rank well adjusted individuals. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/24680 |
Appears in Collections: | ESTATÍSTICA - Monografias |
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