
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 | Nakano, Eduardo Yoshio | - |
| Autor(es): dc.contributor | monique_lohane@hotmail.com | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Monique Lohane Xavier | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-03-18T19:21:48Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-03-18T19:21:48Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-02 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/46078 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/966235 | - |
| Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2022. | - |
| Descrição: dc.description | O objetivo desse trabalho foi propor uma modelagem bayesiana de risco de crédito para a classificação de clientes quanto ao seu risco de inadimplência. O diferencial da metodologia proposta é a possibilidade de incorporar uma informação a priori no processo de classificação dos clientes e não apenas na obtenção das estimativas dos parâmetros do modelo que gera o Escore de Risco. A principal vantagem desse procedimento se deve à simplicidade em incorporar a opinião do especialista no processo de classificação, algo que não ocorre na modelagem bayesiana tradicional, cuja informação a priori recai sobre os parâmetros dos modelos que, geralmente, são quantidades abstratas e/ou associadas à covariáveis sujeitas a problemas de multicolinearidade. Para a devida ilustração da metodologia proposta, utilizou-se um conjunto de dados na literatura e os resultados obtidos mostraram que o modelo é útil para a classificação de clientes quanto a sua probabilidade de inadimplência. | - |
| Descrição: dc.description | The aim of this work was to propose a bayesian credit risk model for classifying customers in terms of their default risk. The differential of the proposed methodology is the possibility of incorporating a priori information in the customer classification process and not just in the estimation of the customers' evaluation parameters. The main advantage of this procedure is due to the simplicity in incorporating the expert's opinion in the classification process, something that does not occur in traditional bayesian modeling, whose a priori information falls on the parameters of the models, which are usually abstract quantities and/or associated with covariates with multicollinearity problems. To illustrate the proposed methodology, a dataset in the literature was used and the results obtained showed that the model is useful for classifying customers in terms of their probability of default. | - |
| Descrição: dc.description | Instituto de Ciências Exatas (IE) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Estatística (IE EST) | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Estatística | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Escore de risco | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Regressão logística | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Inferência bayesiana | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Informação a priori | - |
| Título: dc.title | Um modelo de risco de crédito bayesiano para classificação de clientes inadimplentes | - |
| Título: dc.title | A bayesian credit risk model for rating defaulting customers | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB - Rep. 1 | |
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: