http://repositorio.unb.br/handle/10482/30982| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| 2017_RogérioGomesLopes.pdf | 1,3 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Predição da recuperação da inadimplência em operações de crédito |
| Autor(es): | Lopes, Rogério Gomes |
| Orientador(es): | Ladeira, Marcelo |
| Assunto: | Mineração de dados (Computação) Inadimplência (Finanças) Aprendizagem de máquina |
| Data de publicação: | 4-Jan-2018 |
| Data de defesa: | 31-Jul-2017 |
| Referência: | LOPES, Rogério Gomes. Predição da recuperação da inadimplência em operações de crédito. 2017. xv, 82 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. |
| Resumo: | Este trabalho propôs a indução de classificadores, a partir da aplicação de técnicas de mineração de dados,para identificar clientes inadimplentes com potencial de regularização da dívida visando auxiliar uma instituição financeira a reduzir a Provisão para Créditos de Liquidação Duvidosa (PCLD). Estes modelos poderão contribuir para reversão de despesas da instituição financeira. Foram utilizados as técnicas Generalized Linear Models (GLM), Distributed Random Forest (DRF), Deep Learning (DL) e Gradient Boosting Methods (GBM), implementados na plataforma H2O.ai. Alguns aspectos que afetam o comportamento do cliente inadimplente foram identificados, como o perfil de sua renda e a época do ano. Estratégias de recuperação de crédito foram propostas e simulações identificaram possibilidades de redução de despesas operacionais. |
| Abstract: | This works proposes the induction of classifiers, from the application of data mining techniques, to identify defaulting clients with debt settlement potential to assist a financial institution in reducing its provision for doubtful debits. These models may contribute to the reversal of expenses of the financial institution. The techniques Generalized Linear Models (GLM), Distributed Random Forest (DRF), Deep Learning (DL) and Gradient Boosting Methods (GBM) algorithms implemented in the H2O.ai platform were used. Some aspects that affect the behavior of the defaulting customer, such as the profile of their income and the period of the year, have been identified. Strategies of credit recovery strategies were proposed and simulations identified possibilities of reducing operating expenses. |
| Unidade Acadêmica: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) |
| Informações adicionais: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado Profissional |
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| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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