http://repositorio.unb.br/handle/10482/53590| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| 2025_FilipeOliveiraDoValeRibeiro_DISSERT.pdf | 469,79 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Modelagem de risco de crédito via modelo de chances de riscos proporcionais |
| Autor(es): | Ribeiro, Filipe Oliveira do Vale |
| Orientador(es): | Nakano, Eduardo Yoshio |
| Assunto: | Análise de sobrevivência Escore de risco Inadimplência Risco de crédito |
| Data de publicação: | 5-jan-2026 |
| Data de defesa: | 20-jun-2025 |
| Referência: | RIBEIRO, Filipe Oliveira do Vale. Modelagem de risco de crédito via modelo de chances de riscos proporcionais. 2025. 56 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Resumo: | Este trabalho investiga a gestão do risco de inadimplência na concessão de crédito, uma preocupação central para instituições financeiras. O objetivo principal foi aplicar o Modelo de Chances de Riscos Proporcionais (MCRP) para a modelagem do risco de crédito, desenvolvendo um escore capaz de classificar clientes com base em sua probabilidade de inadimplência. O MCRP foi escolhido por sua flexibilidade em lidar com a natureza discreta do tempo até a inadimplência e por sua capacidade de extrair informações detalhadas sobre o comportamento do cliente. A metodologia foi validada com dados simulados, demonstrando que o escore de risco proposto ´e robusto, apresenta desempenho consistente e superior a técnicas tradicionais como o modelo logístico. Conclui-se que o escore é uma contribuição eficaz para a literatura de modelagem de risco de crédito, oferecendo uma ferramenta prática para a tomada de decisões na concessão de crédito. |
| Abstract: | This study addresses the critical issue of default risk in credit granting, a central concern for financial institutions. The main objective was to apply the Proportional Odds Hazard Model (POHM) for credit risk modeling, developing a score capable of classifying clients based on their probability of default. The POHM was chosen for its flexibility in handling the discrete nature of time-to-default and its ability to extract detailed information about customer behavior. The methodology was validated with simulated data, demonstrating that the proposed risk score is robust, exhibits consistent performance, and surpasses traditional techniques like the logistic model. It is concluded that the score is an effective contribution to the credit risk modeling literature, offering a practical tool for credit granting decision-making. |
| Unidade Acadêmica: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Estatística (IE EST) |
| Informações adicionais: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2025. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Estatística |
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| Agência financiadora: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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