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Análise de crédito com segmentação da carteira, modelos de análise discriminante, regressão logística e classification and regression trees (CART)

dc.creatorSantos, Ernani Possato dospt_BR
dc.date.accessioned2016-03-15T19:32:56Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:17:41Z
dc.date.available2015-09-28pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:17:41Z
dc.date.issued2015-08-14pt_BR
dc.identifier.citationSANTOS, Ernani Possato dos. Análise de crédito com segmentação da carteira, modelos de análise discriminante, regressão logística e classification and regression trees (CART). 2015. 121 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Contábeis) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2015.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/26320
dc.description.abstractThe credit claims to be one of the most important tools to trigger and move the economic wheel. Once it is well used it will bring benefits on a large scale to society; although if it is used without any balance it might bring loss to the banks, companies, to governments and also to the population. In relation to this context it becomes fundamental to evaluate models of credit capable of anticipating processses of default with an adequate degree of accuracy so as to avoid or at least to reduce the risk of credit. This study also aims to evaluate three credit risk models, being two parametric models, discriminating analysis and logistic regression, and one non-parametric, decision tree, aiming to check the accuracy of them, before and after the segmentation of such sample through the criteria of costumer s size. This research relates to an applied study about Industry BASE.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectcréditopor
dc.subjectrisco de créditopor
dc.subjectanálise discriminantepor
dc.subjectregressão logísticapor
dc.subjectárvore de decisãopor
dc.subjectsegmentaçãopor
dc.subjectcrediteng
dc.subjectcredit riskeng
dc.subjectdiscriminating analysiseng
dc.subjectlogistic regressioneng
dc.subjectdecision treeeng
dc.subjectsegmentationeng
dc.titleAnálise de crédito com segmentação da carteira, modelos de análise discriminante, regressão logística e classification and regression trees (CART)por
dc.titleAnálise de crédito com segmentação da carteira, modelos de análise discriminante, regressão logística e classification and regression trees (CART)por
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentCiências Contábeispor
dc.publisher.programControladoria Empresarialpor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::CIENCIAS CONTABEISpor
dc.description.resumoO crédito se configura em uma das mais importantes ferramentas para alavancar negócios e girar a roda da economia. Se bem utilizado, trará benefícios em larga escala à sociedade, porém, se utilizado sem equilíbrio, poderá trazer prejuízos, também em larga escala, a bancos, a empresas, aos governos e aos cidadãos. Em função deste contexto, é precípuo avaliar modelos de crédito capazes de prever, com grau adequado de acurácia, processos de default, a fim de se evitar ou, pelo menos, reduzir o risco de crédito. Este estudo tem como finalidade avaliar três modelos de análise do risco de crédito, sendo dois modelos paramétricos, análise discriminante e regressão logística, e um não-paramétrico, árvore de decisão, em que se avaliou a acurácia destes modelos, antes e após a segmentação da amostra desta pesquisa por meio do critério de porte dos clientes. Esta pesquisa se refere a um estudo aplicado sobre a Indústria BASE.por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6654302681087866por
dc.contributor.advisor1Perera, Luiz Carlos Jacobpt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3386375141622007por
dc.contributor.referee1Cesar, Ana Maria Roux Valentini Coelhopt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0742721719374242por
dc.contributor.referee2Kimura, Herbertpt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2048706172366367por
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3251/Ernani%20Possato%20dos%20Santosprot.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/970/1/Ernani%20Possato%20dos%20Santosprot.pdf


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