
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Silva, José Luiz Padilha da, 1985- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Especialização em Data Science & Big Data | - |
| Autor(es): dc.creator | Henequi, Everson Luiz | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T12:41:46Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T12:41:46Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-02-07 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-02-07 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/75321 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/75321 | - |
| Descrição: dc.description | Orientador: Prof. José Luiz Padilha da Silva | - |
| Descrição: dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Especialização em Data Science & Big Data. | - |
| Descrição: dc.description | Inclui referências | - |
| Descrição: dc.description | Resumo: Este artigo oferece uma abordagem alternativa à regressão logística tradicional para gerenciamento de risco de crédito, especificamente para cobranças de clientes inadimplentes. É comum tratar esse problema com uma abordagem dicotômica entre os clientes que pagam suas dívidas e os que não pagam. No entanto, o dinheiro coletado é muitas vezes ignorado pelo processo de modelagem, considerando-se 1% e 100% do pagamento de dívidas igualmente. Portanto, há uma oportunidade para estudar o percentual esperado de pagamento da dívida. Criar um modelo que forneça tal informação ajudará muito na melhora, tanto da estratégia de abordagem aos clientes, quanto dos indicadores de desempenho. pretende-se suportar as decisões gerenciais com um modelo preditivo, utilizando o framework GAMLSS, que forneça o percentual esperado de recebimento da dívida dado o perfil comportamental e demográfico do cliente. | - |
| Descrição: dc.description | Abstract: This paper offers an alternative approach to the traditional logistic regression for credit risk management, specifically for delinquent customer collections. It is common to treat this problem with a dichotomous approach between customers who pay their debts and those who do not pay. However, the cash collected is often ignored by modeling process, considering 1% and 100% of the debts equally. Therefore, there is an opportunity to study the expected percentage of debt repayment. Creating a model that provides such information will greatly help in improving both the recovery strategy and the performance indicators. With this, it is intended to support managerial decisions with a predictive model, using GAMLSS framework, that provides the expected percentage of debt receipt given the behavioral and demographic profile of the client. | - |
| Formato: dc.format | 1 recurso online : PDF. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Bancos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Dividas - Negociação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Clientes | - |
| Título: dc.title | Modelo de projeção da taxa de pagamento em cobrança | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: