Título:	Fronteira entre risco operacional e risco de crédito : classificação de eventos de perdas operacionais
Autor(es):	Barros, Sheilla Pereira de
Orientador(es):	Kimura, Herbert
Assunto:	Aprendizagem de máquina Classificação supervisionada Perda operacional
Data de publicação:	5-Set-2022
Data de defesa:	15-Jun-2022
Referência:	BARROS, Edson Luiz de Carvalho. Fronteira entre risco operacional e risco de crédito: classificação de eventos de perdas operacionais. 2022. 57 f., il. Dissertação (Mestrado em Economia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Abstract:	In this study, we evaluated the application of machine learning techniques to classify operational loss events with a probable impact on credit risk. For this, we used a database of losses from a Brazilian financial institution. Next, we selected a combination of probabilistic models (näive bayes and logistic regression) and machine learning (decision tree and random forest) to evaluate the classification accuracy. The results were satisfactory for most of the algorithms tested, especially those with Decision Tree metrics. The present study intends to contribute not only academically (in view of the scarcity of bibliographic reference directly related to Border Risk between Operational Risk and Credit Risk), but also corporately by optimizing the classification of information by financial institutions, which can lead to in improving operational efficiency, improving risk management (in an integrated manner) and qualifying operational loss data.
Unidade Acadêmica:	Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) Departamento de Economia (FACE ECO)
Informações adicionais:	Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas, 2022.
Programa de pós-graduação:	Programa de Pós-Graduação em Economia
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Aparece nas coleções:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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