Análise de credit scoring utilizando redes neurais
Fecha
2017Autor
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Nivel académico
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Tipo
Materia
Resumo
Bancos e instituições financeiras usualmente desejam saber quais clientes pagarão o crédito concedido. Para tanto, usam modelos estatísticos de credit scoring.Nos últimos anos, redes neurais se estabeleceram como uma das ferramentas com melhores resultados em desenvolvimento de modelos de credit scoring. A fim de aprimorar a precisão de modelos de credit scoring, esse artigo tem como objetivo analisar o uso de variáveis dummy e seleção stepwise de variáveis no desenvolvimento de modelos de cred ...
Bancos e instituições financeiras usualmente desejam saber quais clientes pagarão o crédito concedido. Para tanto, usam modelos estatísticos de credit scoring.Nos últimos anos, redes neurais se estabeleceram como uma das ferramentas com melhores resultados em desenvolvimento de modelos de credit scoring. A fim de aprimorar a precisão de modelos de credit scoring, esse artigo tem como objetivo analisar o uso de variáveis dummy e seleção stepwise de variáveis no desenvolvimento de modelos de credit scoring com redes neurais. Para isso, foram desenvolvidos a partir de uma base de dados de um banco de Taiwan, 4 modelos, com variações de uso/não uso de variáveis dummy e seleção stepwise .Comparando-os, constatou-se que ambos os modelos com uso de variáveis dummy , com ou sem uso de seleção stepwise, tiveram resultados melhores comparados à base padrão. Também se verificou que a seleção stepwise traz um ganho pequeno se considerado o aumento do tempo necessário para sua aplicação. ...
Institución
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Curso de Engenharia de Produção.
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