Regressão Logística Geograficamente Ponderada aplicada a modelos de Credit Scoring

Abstract

A presente dissertação de mestrado teve como objetivo principal verificar a aplicabilidade da metodologia Regressão Logística Geograficamente Ponderada (GWLR) para a construção de modelos de credit scoring. As fórmulas do melhor conjunto de modelos locais estimados via GWLR foram comparadas entre si, em termos de valor dos coeficientes e significância das variáveis, e frente ao modelo global estimado via Regressão Logística. Foram utilizados dados reais referentes às operações de Crédito Direto ao Consumidor (CDC) de uma instituição financeira pública nacional concedidas a clientes domiciliados no Distrito Federal (DF). Os resultados encontrados demonstraram a viabilidade da utilização da técnica GWLR para desenvolver modelos de credit scoring. Os modelos estimados para cada região do DF se mostraram distintos em suas variáveis e coeficientes (parâmetros) e três dos cinco indicadores do modelo via GWLR se mostraram superiores aos do modelo via Regressão Logística.