O objetivo do trabalho é apresentar os métodos mais consagrados de Análise Discriminante quando temos uma mistura de variáveis categóricas e contínuas. / The purpose of this dissertation is to analyze and compare Discriminant Analysis techniques in the presence of mixed categorical and continuous data.

O objetivo do trabalho é apresentar os métodos mais consagrados de Análise Discriminante quando temos uma mistura de variáveis categóricas e contínuas. / The purpose of this dissertation is to analyze and compare Discriminant Analysis techniques in the presence of mixed categorical and continuous data.

Modelos de customer scoring são utilizados para mensurar o risco de crédito de clientes de instituições financeiras. Neste trabalho, são apresentadas três estratégias que podem ser utilizadas para o desenvolvimento desses modelos. São discutidas as vantagens de cada uma dessas estratégias, bem como os modelos e a teoria estatística associada a elas. Algumas medidas de performance usualmente utilizadas na comparação de modelos de risco de crédito são descritas. Modelos para cada uma das estratégias são ajustados utilizando-se dados reais obtidos de uma instituição financeira. A performance das estratégias para esse conjunto de dados é comparada a partir de medidas usualmente utilizadas na avaliação de modelos de risco de crédito. Uma simulação também é desenvolvida com o propósito de comparar o desempenho das estratégias em condições controladas. / Customer scoring models are used to measure the credit risk of financial institution´s customers. In this work, we present three strategies that can be used to develop these models. We discuss the advantages of each of the strategies, as well as the models and statistical theory related with them. We fit models for each of these strategies using real data of a financial institution. We compare the strategies´s performance through some measures that are usually used to validate credit risk models. We still develop a simulation to study the strategies under controlled conditions.

Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnología de Información / Chile se encuentra inmerso en el complejo fenómeno de la globalización. Uno de los aspectos que destaca en este escenario es la coexistencia de empresas locales y extranjeras, las cuales tienen grandes diferencias operativas, causadas principalmente por el desnivel que existe en el desarrollo económico, industrial, tecnológico, de investigación y desarrollo (I+D) entre el país de origen y el nuestro. Es por ello que la innovación y el cambio tecnológico se consideran como factores clave para el crecimiento económico de los países y guardan una íntima relación con el gasto que las empresas y los gobiernos destinan a I+D, que se refleja en número de patentes ó el número de innovaciones obtenidas. Este proyecto propone un rediseño de los procesos de modelo venta proveedor en BancoEstado Microempresas, contar con un Modelo de atención especializado que eficiente la relación de los microempresarios que compran en los proveedores de bienes y equipamientos asociados a su rubro. Para lograr lo anterior, el proyecto integra a las evaluaciones de clientes un modelo de credit scoring. Para materializar lo anterior se genera un modelo de atención, basado en un canal de venta alternativo a la plataforma comercial, que implique: Curse de créditos en forma centralizada Agilidad en el cierre de negocio Aportar en el volumen de operaciones Generar mayor satisfacción en el Cliente final. Con todo esto podemos establecer una clara hipótesis la que indica que para obtener financiamiento, no es necesario que el cliente concurra a una sucursal del Banco para gestionarlo, el Banco a través de la atención descentralizada y oportuna en el punto de compra de los bienes de inversión, puede entregar el financiamiento requerido, acotando los tiempos de atención y mejorando la satisfacción del cliente. El rediseño de procesos se basa en la metodología de diseño a partir de patrones de procesos, y detalla desde la arquitectura de procesos hasta el diseño del apoyo computacional y lógicas de negocio requeridos para implementarlo.

1997年爆發的亞洲金融危機起因之一為金融機構信用過度擴充，隨著企業紛紛倒閉，金融機構的逾放比迅速攀升，因此，提高放款的質與量，便成了目前各金融機構經營的首重目標。為降低逾放比率、提高放款量、爭取放款時效、減少審核時間，使用自動化的審核制度是有必要的，而客觀科學化的評分方法更能使徵信資料得到迅速的整理與分析，以利放款決策的有效釐定。 本研究以國內某金融機構為研究對象，採用Logistic Regression Model為信用評等模式，針對其目前所使用之個人擔保放款的信用評分表表列變數和表外變數，深入探討並從中找出影響授信成敗之顯著變數，建立最適之信用評等模式。

Abstract According to a survey conducted by Rock (1984), the major factors of influenced credit risk are (1) the relationship with other creditor, (2) income, (3) loan-income ration, (4) profession, (5) immovable property, (6) check & deposit account. And, the sure way to score with lenders are (1) rules of thumb & subjective judgment, (2) credit rating system, (3) credit scoring system, and (4) expert system. The purpose of the present study is to examine the relationships between sex, age, income, profession, assets, the purpose of loan, employment information, credit references, credit limit, total installment loan account by the consumer, total number of inquiries and the consumer¡¦s payment records. The results of this search indicate that: 1. The previous stereo type thinking of banking industry always treat the military officials as wall as police officials are risky groups to consumer credit loan. However, this study found the contrary result. The payment over due rate is comparatively lower than that of other customer groups. The conclusion is that military officials and police officials are potentially good customers to banking system in terms of profit margin against risk. 2. From the credit scoring system of banking industry. That the customers are between 35 to 50s should be better than those age between 20 to 30s. However, this study demonstrates the other direction that customers with age below 35years old always better than those who over 35years old to the banking creditability actual performance. 3. The banking industry assume the married people will be a better group compared with non-married group on the money collect of the loan they made. However this study proves that creditability performance in sequence is (i) age below 35 and singer is the best. (ii) those married is the second while.(iii)age over 35 and non- married group is the worst one. 4. Most of people think those who have consumer credit loan from bank and would not want their family to be aware of their personal loan may have higher chance of payment over due. However, the statistics study from bank branch A indicates that this kind of customers (don¡¦t want family member know about loan) are the best group on payment over due (only 5.5%). While those who agree to let family member aware are the second (7.5%), and others with no comment are the worst.

Zugl.: Wuppertal, Univ., Diss., 2008

Modelos de regressão para variáveis resposta binárias são muito comuns em diversas áreas do conhecimento. O modelo mais utilizado nessas situações é o modelo de regressão logística, que assume que o logito da probabilidade de ocorrência de um dos valores da variável resposta é uma função linear das variáveis preditoras. Quando essa suposição não é razoável, algumas possíveis alternativas são: realizar transformação das variáveis preditoras e/ou inserir termos quadráticos ou cúbicos no modelo. O problema dessa abordagem é que ela dificulta bastante a interpretação dos parâmetros do modelo e, em algumas áreas, é fundamental que eles sejam interpretáveis. Assim, uma abordagem muitas vezes utilizada é a categorização das variáveis preditoras quantitativas do modelo. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo propor duas novas classes de métodos de categorização de variáveis contínuas em modelos de regressão para variáveis resposta binárias. A primeira classe de métodos é univariada e busca maximizar a associação entre a variável resposta e a covariável categorizada utilizando medidas de associação para variáveis qualitativas. Já a classe de métodos multivariada tenta incorporar a estrutura de dependência entre as covariáveis do modelo através da categorização conjunta de todas as variáveis preditoras. Para avaliar o desempenho, aplicamos as classes de métodos propostas e quatro métodos de categorização existentes em 3 bases de dados relacionadas à área de risco de crédito e a dois cenários de dados simulados. Os resultados nas bases reais sugerem que a classe univariada proposta têm um desempenho superior aos métodos existentes quando comparamos o poder preditivo do modelo de regressão logística. Já os resultados nas bases de dados simuladas sugerem que ambas as classes propostas possuem um desempenho superior aos métodos existentes. Em relação ao desempenho computacional, o método multivariado mostrou-se inferior e o univariado é superior aos métodos existentes. / Regression models for binary response variables are very common in several areas of knowledge. The most used model in these situations is the logistic regression model, which assumes that the logit of the probability of a certain event is a linear function of the predictors variables. When this assumption is not reasonable, it is common to make some changes in the model, such as: transformation of predictor variables and/or add quadratic or cubic terms to the model. The problem with this approach is that it hinders parameter interpretation, and in some areas it is fundamental to interpret the parameters. Thus, a common approach is to categorize the quantitative covariates. This work aims to propose two new classes of categorization methods for continuous variables in binary regression models. The first class of methods is univariate and seeks to maximize the association between the response variable and the categorized covariate using measures of association for qualitative variables. The second class of methods is multivariate and incorporates the predictor variables correlation structure through the joint categorization of all covariates. To evaluate the performance, we applied the proposed methods and four existing categorization methods in 3 credit scoring databases and in two simulated cenarios. The results in the real databases suggest that the proposed univariate class of categorization methods performs better than the existing methods when we compare the predictive power of the logistic regression model. The results in the simulated databases suggest that both proposed classes perform better than the existing methods. Regarding computational performance, the multivariate method is inferior and the univariate method is superior to the existing methods.

Submitted by Lucelia Lucena (lucelia.lucena@ufpe.br) on 2015-03-09T19:29:39Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Luíz Vieira e Silva Filho.pdf: 2176053 bytes, checksum: 4882a96e67804421bca22e07debc49da (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T19:29:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Luíz Vieira e Silva Filho.pdf: 2176053 bytes, checksum: 4882a96e67804421bca22e07debc49da (MD5) Previous issue date: 2014-02-17 / Sistemas de Múltiplos Classificadores (Multiple Classifiers Systems - MCS) se baseiam na ideia de que combinar a opinião de vários especialistas pode produzir melhores resultados do que quando se usa apenas um especialista. Diversas técnicas de MCS foram desenvolvidas, apresentando pontos fortes e fracos, a depender do contexto em que são aplicadas. Este trabalho propõe uma arquitetura para MCS que visa potencializar a complementaridade entre essas técnicas, possuindo dois objetivos principais: i) a combinação de métodos de amostragem tradicionais, visando a geração de classificadores de melhor desempenho que componham um pool de classificadores; ii) a aplicação de um algoritmo de poda para remover do pool aqueles classificadores incompetentes para lidar com o problema em questão, considerando os critérios de seleção adotados. A arquitetura proposta foi avaliada em uma aplicação de credit-scoring. Os métodos de amostragem usados foram o Bagging e o Random Subspace com classificadores-base sendo árvores-de-decisão, construídas com base no algoritmo CART. Para o processamento da poda foi usado o algoritmo Orientation Ordering, e para combinação das saídas dos classificadores do ensemble adotou-se o método Majority Vote. Os experimentos realizados mostraram que a arquitetura proposta alcançou taxas de acerto similares ou superiores às atingidas pelos métodos apresentados na literatura. Esses resultados ainda foram obtidos com ensembles cujos tamanhos eram da ordemde 20% dos pools originais gerados na fase de treinamento.

Submitted by (edna.saturno@ufrpe.br) on 2016-05-24T14:42:10Z No. of bitstreams: 1 Evelyne Ruiz.pdf: 530462 bytes, checksum: 724e20f36c304403d905d9e1ef1b05f7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-24T14:42:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Evelyne Ruiz.pdf: 530462 bytes, checksum: 724e20f36c304403d905d9e1ef1b05f7 (MD5) Previous issue date: 2011-04-28 / In recent years the increase in the volume of credits for rural activities have required the use of risk assessment models, such as credit scoring, form lenders in their credit policies that provide them, more precisely, an assessment effective regarding to the possibility of default. The objective of this research is to investigate the default among borrowers benefited from the rural Project Fund for the Development of Family Agriculture - FUNDAF Project, seeking to establish a relationship between the characteristics of borrowers and defaults. Using the method of exploratory and descriptive research, data from side to acquire the characteristics of the population investigated was collected. This collection was made in the loan portfolio consisted of 216 National Agency of Enterprise Development ANDE borrowers in the rural community of Jucuri / RN. Five groups of characteristics relating to borrowers were used to develop this work,: Status, Personal profile of borrowers, financial profile of borrowers, credit profile of the operation, the Default Profile. To achieve the proposed objectives, three methods of analysis were used: descriptive statistics, Fisher test and Mann-Whitney U test. The results show that the characteristics that have significance in relation to default were those relating to the financial profile of the borrower's credit, revenue, expense and provision for the ANDE and the profile of credit: the value of the parcel. It can be seen as indicative of the high percentage of defaults in the portfolio of rural credit in that entity, non-observance of strict evaluation criteria relating to income and expenditure characteristics of borrowers indispensable prerequisite to the discharge of the provision stipulated. / Nos últimos anos o acréscimo no volume de concessão de créditos voltados às atividades rurais tem exigido das entidades de crédito, modelos de avaliação de riscos, tais como o credit scoring, em suas políticas de crédito que lhes proporcionem, de forma mais precisa, uma avaliação eficaz quanto à possibilidade de ocorrência de inadimplência. O objetivo desta pesquisa é investigar a inadimplência entre os tomadores de Crédito Rural beneficiados pelo Projeto Fundo para o Desenvolvimento da Agricultura Familiar - FUNDAF, buscando estabelecer uma relação entre as características dos tomadores de crédito e a inadimplência. Através do método de pesquisa exploratória e descritiva, foi feita uma coleta de dados secundários para a aquisição das características relativas à população investigada. Esta coleta foi realizada na carteira de crédito da Agencia Nacional do Desenvolvimento Empresarial - ANDE composta de 216 tomadores de crédito da comunidade rural de Jucuri/RN. Utilizou-se para o desenvolvimento deste trabalho cinco grupos de características relativas aos tomadores de crédito: Status, Perfil pessoal dos tomadores de crédito, Perfil financeiro dos tomadores de crédito, Perfil da operação de crédito, Perfil da Inadimplência. Para obtenção dos objetivos propostos utilizou-se como métodos de análise a estatística descritiva e os testes exato de Fisher e Mann-Whitney U. Os resultados obtidos revelam que as características que possuem significância em relação à inadimplência foram as relativas ao perfil financeiro do tomador de crédito: receita, despesa,prestação ANDE e as relativas ao perfil operação de crédito: valor da parcela. Percebe-se, como indicativo do elevado percentual da inadimplência na carteira de concessão de Crédito Rural naquela entidade, a não observância rigorosa de critérios de avaliação referentes às características receita e despesa dos tomadores de crédito imprescindíveis à condição necessária a quitação da prestação estipulada.