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Titre: Essays in machine learning applications in credit risk
Auteur(s): Saavedra, Cayan Atreio Portela Bárcena
Orientador(es):: Kimura, Herbert
Assunto:: Risco de crédito
Aprendizagem de máquina
Risco (Economia)
Análise de sobrevivência
Date de publication: 5-déc-2023
Référence bibliographique: 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)
Description: 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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Collection(s) :Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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