dc.contributor.author | Souza, Crystiane Fernanda | |
dc.date.accessioned | 2023-09-22T12:48:36Z | |
dc.date.available | 2023-09-22T12:48:36Z | |
dc.date.issued | 2023-08-18 | |
dc.identifier.citation | SOUZA, Crystiane Fernanda. Modelos de regressão defeituosos zero ajustados aplicados a dados de risco de crédito. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18614. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18614 | |
dc.description.abstract | With the increase in consumption of goods, services, and credit granting, it becomes necessary to control the risk of the process. This measure aims to prevent a possible default rate higher than what financial institutions can bear and, at the same time, allows for profit generation. Several statistical techniques can be used to build models that provide an overview of the risk, and one of them is survival analysis. The application of this technique in the financial market seeks to study, for example, the time an individual takes to recover credit after the end of a financial crisis in their country. The use of such data can support the prediction of the ideal credit amount to be provisioned in possible crisis scenarios and infer when credit operations are likely to resume. In this context, this work aims to study two defective regression models for adjusted zero survival data modeling in the credit risk scenario. This approach allows for the accommodation of three types of units, such as customers with 'zero' survival times, i.e., early failures, customers susceptible and not susceptible to the event of interest. The methodology studied will be applied to a database provided by a leading institution in credit services and information in Brazil. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Modelos de regressão | por |
dc.subject | Modelo defeituoso | por |
dc.subject | Risco de credito | por |
dc.subject | Modelo de fração de cura | por |
dc.title | Modelos de regressão defeituosos zero ajustados aplicados a dados de risco de crédito | por |
dc.title.alternative | Zero-adjusted defective regression models applied to credit risk data | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Tomazella, Vera Lucia Damasceno | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8870556978317000 | por |
dc.description.resumo | Com o aumento do consumo de bens, serviços e concessão de crédito, torna-se necessário controlar o risco do processo. Essa medida visa evitar uma possível inadimplência maior do que a suportada pelas instituições financeiras e, ao mesmo tempo, possibilita a geração de lucros. Várias técnicas estatísticas podem ser utilizadas para a construção de modelos que apresentem o panorama de risco, sendo uma delas é a análise de sobrevivência. A aplicação dessa técnica no mercado financeiro busca estudar, por exemplo, o tempo que um indivíduo leva para recuperar um crédito após a finalização de uma crise financeira em seu país. A utilização desse tipo de dado pode embasar a previsão do valor de crédito ideal a ser provisionado nos possíveis cenários de crise e inferir em que prazo poderá ocorrer a retomada das operações de crédito. Neste contexto, este trabalho tem por objetivo estudar dois modelos de regressão defeituosos para modelagem de dados de sobrevivência zero ajustado no cenário de risco de crédito. Essa abordagem, permite que três tipos de unidades sejam acomodadas, como os clientes com tempos de sobrevida ``zero'', ou seja, falhas precoces, os clientes suscetíveis e não suscetíveis ao evento de interesse. A metodologia estudada será aplicada a uma base de dados fornecida por uma instituição líder em serviços e informações para crédito no Brasil. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/3524168272243917 | por |
dc.publisher.course | Estatística - Es | por |
dc.contributor.advisor1orcid | https://orcid.org/0000-0002-6780-2089 | por |