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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2003.tde-20210729-132841
Document
Auteur
Nom complet
Claudia Ohtoshi
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2003
Directeur
Titre en portugais
Uma comparação de regressão logística, árvores de classificação e redes neurais: analisando dados de crédito
Mots-clés en portugais
Análise Multivariada
Resumé en portugais
Este trabalho tem como finalidade comparar quatro técnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvore de Classificação Binária, Real Attribute Learning Algorithm (REAL) e Regressão Logística, aplicadas para definir um modelo de classificação que permita avaliar o risco do cliente de uma dada instituição financeira se tornar inadimplente. Para construção desses modelos foram utilizadas variáveis cadastrais e de utilização, ou seja, são modelos baseados não somente nas características do cliente, mas também no seu perfil de comportamento quanto à utilização de conta-corrente e cheque especial. Tais modelos têm sido utilizados por empresas que concedem crédito massificado, para classificar clientes quanto ao nível de risco e conceder novos créditos ou definir limites em função desse risco. Como resultado do estudo, foi observado que as Redes Neurais Artificiais e a Regressão Logística tiveram acerto superior às demais técnicas
Titre en anglais
not available
Resumé en anglais
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OhtoshiClaudia.pdf (10.04 Mbytes)
Date de Publication
2021-07-29
 
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