dc.contributor.author | Oliveira Júnior, Mauro Ribeiro de | |
dc.date.accessioned | 2017-04-19T14:13:26Z | |
dc.date.available | 2017-04-19T14:13:26Z | |
dc.date.issued | 2016-09-27 | |
dc.identifier.citation | OLIVEIRA JÚNIOR, Mauro Ribeiro de. Models for inflated data applied to credit risk analysis. 2016. Tese (Doutorado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2016. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8631. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/8631 | |
dc.description.abstract | In this thesis, we introduce a methodology based on zero-inflated survival data for the
purposes of dealing with propensity to default (credit risk) in bank loan portfolios. Our
approach enables us to accommodate three different types of borrowers: (i) individual
with event at the starting time, i.e., default on a loan at the beginning; (ii) non-susceptible
for the event of default, or (iii) susceptible for the event. The information from borrowers
in a given portfolio is exploited through the joint modeling of their survival time, with
a multinomial logistic link for the three classes. An advantage of our approach is to
accommodate zero-inflated times, which is not possible in the standard cure rate model
introduced by Berkson & Gage (1952). The new model proposed is called zero-inflated
cure rate model. We also extend the promotion cure rate model studied in Yakovlev &
Tsodikov (1996) and Chen et al. (1999), by incorporating excess of zeros in the modelling.
Despite allowing to relate covariates to the fraction of cure, the current approach does
not enable to relate covariates to the fraction of zeros. The new model proposed is called
zero-inflated promotion cure rate model. The second part of this thesis aims at proposing
a regression version of the inflated mixture model presented by Calabrese (2014) to deal
with multimodality in loss given default data. The novel methodology is applied in four
retail portfolios of a large Brazilian commercial bank. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | por |
dc.language.iso | eng | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights.uri | Acesso aberto | por |
dc.subject | Análise de sobrevivência | por |
dc.subject | Modelo mistura | por |
dc.subject | Modelo tempo promoção | por |
dc.subject | Gestão de risco de crédito | por |
dc.title | Models for inflated data applied to credit risk analysis | eng |
dc.type | Tese | por |
dc.contributor.advisor1 | Louzada Neto, Francisco | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0994050156415890 | por |
dc.description.resumo | Nesta tese de doutorado, introduzimos uma metodologia baseada em dados de sobrevivência
inflacionados em zero com o objetivo de lidar com propensão à inadimplencia (ou
seja, risco de crédito) em carteiras de empréstimos bancários. Nossa abordagem permite
acomodar (extrair informações de) três tipos diferentes de clientes bancários: (i) indivíduo
com empréstimo inadimplente logo no início; (ii) cliente não suscetível ao evento de inadimplência,
ou (iii) cliente suscetível ao evento de inadimplir. A informação dos empréstimos
em um determinado portfólio é explorada através da modelagem conjunta do seu tempo de
sobrevivência, com uma ligação logística multinomial para as três classes. Uma vantagem
da nossa abordagem é acomodar tempos inflados em zero, o que não é possível no modelo
de fração de cura padrão introduzido por Berkson & Gage (1952). Também estendemos o
modelo com fração de cura estudado por Yakovlev & Tsodikov (1996) e Chen et al. (1999),
incorporando excesso de zeros na modelagem. Apesar de permitir relacionar covariáveis à
fração de cura do modelo, a abordagem padrão não permite relacionar covariáveis com
a proporção de zeros dos dados. A segunda parte desta tese visa propor uma versão de
regressão do modelo de mistura inflada apresentada por Calabrese (2014), visando extrair
informações referentes a multimodalidade apresentada em dados relacionados à perda dado
a inadimplência (LGD). A nova metodologia é aplicada em quatro carteiras de empréstimo
de varejo de um grande banco comercial brasileiro. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | por |
dc.description.sponsorshipId | CAPES: BEX 10583/14-9 | por |
dc.ufscar.embargo | Online | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/6557207621229352 | por |