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dc.creatorSiqueira, Vânia Rosatti dept_BR
dc.date.accessioned2016-03-15T19:25:42Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:03:49Z
dc.date.available2012-01-06pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:03:49Z
dc.date.issued2011-02-10pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/23376
dc.description.abstractThe Grameen Bank experiences with microcredit operations have been imitated in various countries, mainly the ones related to the two great innovations in this market: the credit agent s role and the solidary group mechanism. The massification of the operations and the reduction in their costs become vital for economies of scale to be achieved, as well as a greater appetite for the MFIs to expand their activity in the microcredit market. In this context, the next great innovation in the microcredit market will be the introduction of credit scoring models in such operations. This will speed up the process, reduce the risks and consequently the costs. Historical information about microcredit operations was taken into account for the creation of a credit model. It was then possible to identify key variables that help to distinguish between the good and the bad borrowers. The results show that as machine learning techniques bagging and boosting are added to the traditional methods of credit analysis discriminant analysis and logistic regression , an improvement in the performance of the credit scoring models for microcredit can be achieved.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectmicrocréditopor
dc.subjectcredit scoringpor
dc.subjectinovaçãopor
dc.subjectbaggingpor
dc.subjectboostingpor
dc.subjectmicrocrediteng
dc.subjectcredit scoringeng
dc.subjectinnovationeng
dc.subjectbaggingeng
dc.subjectboostingeng
dc.titleUm modelo de credit scoring para microcrédito: uma inovação no mercado brasileiropor
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentAdministraçãopor
dc.publisher.programAdministração de Empresaspor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::ADMINISTRACAO DE EMPRESASpor
dc.description.resumoAs experiências do Grameen Bank com operações de microcrédito têm sido reproduzidas em vários países, principalmente as relacionadas com as duas grandes inovações neste mercado: o papel do agente de crédito e o mecanismo de grupo solidário. A massificação das operações e a redução de custos tornam-se imprescindíveis para que haja economia de escala e maior apetite para as IMFs ampliarem sua atuação neste mercado. Neste cenário, a implantação de modelos de credit scoring será a próxima inovação do microcrédito e proporcionará agilidade, redução de riscos e, conseqüentemente, redução dos custos. Com base em informações históricas de operações de microcrédito foi elaborado um modelo de crédito. Foram identificadas variáveis chave que permitem distinguir os bons e maus pagadores. Os resultados mostram que, acoplando-se técnicas de linguagem de máquina bagging e boosting aos métodos tradicionais de análise de crédito análise discriminante e regressão logística , obtém-se melhora na performance dos modelos de credit scoring para microcrédito.por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6075994616274657por
dc.contributor.advisor1Kimura, Herbertpt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2048706172366367por
dc.contributor.referee1Basso, Leonardo Fernando Cruzpt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1866154361601651por
dc.contributor.referee2Lima, Fabiano Guastipt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1431793297800110por
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/2930/Vania%20Rosatti%20de%20Siqueira.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/546/1/Vania%20Rosatti%20de%20Siqueira.pdf


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