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2021_GustavoDurãesAlmeida.pdf1,43 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Título : Modelagem de risco de crédito via LSTM
Autor : Almeida, Gustavo Durães
metadata.dc.contributor.email: gustavoduraes0@gmail.com
Orientador(es):: Nakano, Eduardo Yoshio
Assunto:: Risco de crédito
Aprendizado de máquina
Aprendizado profundo
Redes neurais recorrentes
Long Short-term Memory
Fecha de publicación : 8-dic-2021
Citación : ALMEIDA, Gustavo Durães. Modelagem de risco de crédito via LSTM. 2021. 38 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
Resumen : A modelagem de risco de crédito utiliza frequentemente de variáveis explicativas comportamentais medidas de forma longitudinal afim de estimar a probabilidade de não pagamento de uma operação de crédito. Usualmente, as informações longitudinais são sintetizadas atraváes de estatísticas resumos e em seguida são utilizadas como preditoras em modelos lineares de classificação binária. Este trabalho avalia a utilização e performance de uma rede neural recorrente (Long short-term memory), que é capaz de processar integralmente as vari ́veis explicativas longitudinais, como uma alternativa à regressão logística na modelagem de risco de crédito utilizando dados reais da instituição financeira Sicoob.
Abstract: Credit risk modelling usually utilizes longitudinal behavioural data as explanatory variables in default classification tasks. Usually, the aforementioned longitudinal data is summarized using domain appropriate summary statistics in order to transform the longitudinal data in linear data so that the information can be used as input for a logistic regression. This work assess the usability and performance of a recurrent neural network, that is capable of consuming the longitudinal data directly, as and alternative for a logistic regression model in the credit risk context using real data from a financial institution named Sicoob.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Estatística (IE EST)
Descripción : Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2021.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Estatística
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Aparece en las colecciones: Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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