http://repositorio.unb.br/handle/10482/46956
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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2023_CayanAtreioPortelaBárcenaSaavedra.pdf | 6,92 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Título : | Essays in machine learning applications in credit risk |
Autor : | Saavedra, Cayan Atreio Portela Bárcena |
Orientador(es):: | Kimura, Herbert |
Assunto:: | Risco de crédito Aprendizagem de máquina Risco (Economia) Análise de sobrevivência |
Fecha de publicación : | 5-dic-2023 |
Data de defesa:: | 31-may-2023 |
Citación : | SAAVEDRA, Cayan Atreio Portela Bárcena. Essays in machine learning applications in credit risk. 2023. 84 f. Tese (Doutorado em Administração) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
Abstract: | This dissertation explores applications of machine learning models in credit risk. Statistical and machine learning techniques are investigated, seeking to develop alternative methods in the credit risk modeling pipeline, aiming at comply with standards and regulations. We develop three papers in this dissertation, analyzing different aspects of credit risk using machine learning. In the first paper, Algorithmic Credit Analysis and the use of Discriminatory Variables, concerning machine learning fairness and the use of sensitive variables. In the second paper, Lifetime Probability of Default with Survival Analysis and Ensemble Methods, application of survival analysis models for the entire time maturity of a credit operation. Finally, in the third paper, Credit Risk Assessment with Machine Learning and Competing Risk Survival Analysis Models, an adaptation in competing risks subdistribution hazards. In the three applications, different machine learning models are explored, and the results are discussed, aiming to contribute to the credit risk literature. |
metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) Departamento de Administração (FACE ADM) |
Descripción : | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão Pública, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2023. |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Administração |
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Aparece en las colecciones: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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