A presente dissertação tem como objetivo propor uma sistemática para a construção de modelos de previsão de risco de crédito e também comparar o desempenho de três técnicas estatísticas multivariadas utilizadas para sua construção: análise discriminante, regressão logística e redes neurais. O método proposto (denominado Modelo PRC) é composto de seis etapas: (i) delimitação da população; (ii) seleção da amostra; (iii) análise preliminar; (iv) construção do modelo; (v) escolha do modelo e (vi) passos para implantação. O Modelo PRC foi aplicado em uma amostra de 17.005 clientes de uma rede de farmácias com crediário próprio. Os resultados encontrados demonstram uma superioridade das redes neurais em relação às outras duas técnicas, o que era esperado devido a sua abordagem nãolinear na combinação das variáveis. Considerando a venda anual aos clientes da base em estudo e utilizando o modelo neural desenvolvido, estima-se um acréscimo de 65% nos lucros. / This work presents a methodology for credit risk prediction, comparing the performance of three statistical techniques used in the prediction process: discriminant analysis, logistic regression and neural networks. The proposed method (entitled PRC Model) embraces six steps: (i) population definition, (ii) sampling, (iii) preliminary analysis, (iv) model development, (v) model selection and (vi) implementation steps. The PRC Model was applied to a sample of 17,005 customers from an organization, which manages his own credit system and controls a pool of drugstores. The results show the superiority of neural networks over the other two techniques. This was expected due to the non-linear approach of the neural network when dealing with the explanatory variables. Considering the neural network model and the annual sales due to customers included on this study, the use of the proposed methodology indicates a 65% potential profits.

A presente dissertação tem como objetivo propor uma sistemática para a construção de modelos de previsão de risco de crédito e também comparar o desempenho de três técnicas estatísticas multivariadas utilizadas para sua construção: análise discriminante, regressão logística e redes neurais. O método proposto (denominado Modelo PRC) é composto de seis etapas: (i) delimitação da população; (ii) seleção da amostra; (iii) análise preliminar; (iv) construção do modelo; (v) escolha do modelo e (vi) passos para implantação. O Modelo PRC foi aplicado em uma amostra de 17.005 clientes de uma rede de farmácias com crediário próprio. Os resultados encontrados demonstram uma superioridade das redes neurais em relação às outras duas técnicas, o que era esperado devido a sua abordagem nãolinear na combinação das variáveis. Considerando a venda anual aos clientes da base em estudo e utilizando o modelo neural desenvolvido, estima-se um acréscimo de 65% nos lucros. / This work presents a methodology for credit risk prediction, comparing the performance of three statistical techniques used in the prediction process: discriminant analysis, logistic regression and neural networks. The proposed method (entitled PRC Model) embraces six steps: (i) population definition, (ii) sampling, (iii) preliminary analysis, (iv) model development, (v) model selection and (vi) implementation steps. The PRC Model was applied to a sample of 17,005 customers from an organization, which manages his own credit system and controls a pool of drugstores. The results show the superiority of neural networks over the other two techniques. This was expected due to the non-linear approach of the neural network when dealing with the explanatory variables. Considering the neural network model and the annual sales due to customers included on this study, the use of the proposed methodology indicates a 65% potential profits.

A presente dissertação tem como objetivo propor uma sistemática para a construção de modelos de previsão de risco de crédito e também comparar o desempenho de três técnicas estatísticas multivariadas utilizadas para sua construção: análise discriminante, regressão logística e redes neurais. O método proposto (denominado Modelo PRC) é composto de seis etapas: (i) delimitação da população; (ii) seleção da amostra; (iii) análise preliminar; (iv) construção do modelo; (v) escolha do modelo e (vi) passos para implantação. O Modelo PRC foi aplicado em uma amostra de 17.005 clientes de uma rede de farmácias com crediário próprio. Os resultados encontrados demonstram uma superioridade das redes neurais em relação às outras duas técnicas, o que era esperado devido a sua abordagem nãolinear na combinação das variáveis. Considerando a venda anual aos clientes da base em estudo e utilizando o modelo neural desenvolvido, estima-se um acréscimo de 65% nos lucros. / This work presents a methodology for credit risk prediction, comparing the performance of three statistical techniques used in the prediction process: discriminant analysis, logistic regression and neural networks. The proposed method (entitled PRC Model) embraces six steps: (i) population definition, (ii) sampling, (iii) preliminary analysis, (iv) model development, (v) model selection and (vi) implementation steps. The PRC Model was applied to a sample of 17,005 customers from an organization, which manages his own credit system and controls a pool of drugstores. The results show the superiority of neural networks over the other two techniques. This was expected due to the non-linear approach of the neural network when dealing with the explanatory variables. Considering the neural network model and the annual sales due to customers included on this study, the use of the proposed methodology indicates a 65% potential profits.

Orientador: Robson Pederiva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-26T01:39:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Varanis_MarcusViniciusMonteiro_D.pdf: 5116959 bytes, checksum: b16ac36565b93c6bf49eb1863f7e9823 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Motores elétricos são componentes de grande importância na maioria dos equipamentos de plantas industriais. As diversas falhas que ocorrem nas máquinas de indução podem gerar consequências severas no processo industrial. Os principais problemas estão relacionados à elevação dos custos de produção, piora nas condições do processo e de segurança e, sobretudo piora na qualidade do produto final. Muitas destas falhas mostram-se progressivas. Neste trabalho, apresenta-se uma contribuição ao estudo de Técnicas de Processamento de Sinais Baseadas na Transformada Wavelet para extração de parâmetros de Energia e Entropia a partir de sinais de vibração para detecção de falhas no regime não-estacionário (parada e partida do motor). Em conjunto com a transformada Wavelet utilizam-se métodos de redução de dimensionalidade como, a análise em componentes principais (PCA e a análise Linear Discriminante (LDA). O uso de uma bancada experimental mostra que os resultados da classificação têm alta precisão / Abstract: Electric motors are very important components in most industrial plants equipment. The several faults occurring in induction machines can generate severe consequences in the industrial process. The main problems are related to high production costs, worsening the conditions of process and security, and especially poor quality of the final product. Many of these failures are shown progressive. This work presents a contribution to the study of Signal Processing Techniques Based on Wavelet Packet Transform for extracting parameters of Energy and Entropy, together makes the use of dimensionality reduction methods like the Principal components Analysis (PCA) and Linear Dscriminant Analysis (LDA). This analysis is done from the acquisition of vibration signals in Non-Stationary state (stop and start the engine). The results show that the performance of classification has high accuracy based on experimental work / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

O balanço de uma instituição financeira reflete suas principais decisões estratégicas, a saber, suas decisões de aplicação e captação que determinam os seus resultados. O objetivo desse trabalho é sugerir e testar uma composição para os segmentos do sistema bancário brasileiro baseado nessas decisões estratégicas e, assim, desenhar um perfil de atuação para os bancos no país. Esse trabalho utiliza dados de balancetes públicos padronizados pelo Plano Contábil das Instituições Financeiras (COSIF) e disponibilizados pelo Banco Central do Brasil. Os dados são transversais e a data base escolhida para esse estudo é dezembro de 2004, dez anos após a implantação do Plano Real e a publicação do primeiro artigo do gênero no Brasil por Savoia e Weiss (1995). Muitas transformações aconteceram nesses dez anos, em que pese à redução do sistema bancário de 263 para 140 instituições bancárias operantes. As técnicas multivariadas usadas são: análise de cluster, análise discriminante e escalonamento multidimensional. Os procedimentos hierárquico e não-hierárquico de análise de clusters foram utilizados em seqüência para formar segmentos internamente homogêneos e heterogêneos entre si. A solução escolhida subdivide o sistema bancário brasileiro em cinco grupos: varejo, crédito, tesouraria, intermediação bancária e transição ou outros repasses. Essa solução foi testada por meio de uma análise discriminante com bons resultados do ponto de vista da sua significância prática. O escalonamento multidimensional foi utilizado para propiciar uma solução gráfica que facilitasse a análise dos dados. Os resultados sugeriram que o sistema bancário era bem explicado por esses cinco segmentos. Três deles, os segmentos de varejo, crédito e tesouraria estavam voltados para a atividade-fim do sistema bancário, a intermediação financeira. Dois deles, os segmentos de intermediação bancária e transição ou repasses, foram caracterizados como intermediação da intermediação. Grupos com menor foco na intermediação financeira completa, entre credores e devedores primários, realizada pelos três segmentos anteriores. Levanta-se a hipótese de que o grupo de transição ou repasse representa os novos entrantes do mercado ou bancos com dificuldade de adaptação ao sistema bancário. O fato de mais de 30% dos bancos terem essas características de intermediação da atividade de crédito, ou estarem em busca de novos nichos de atuação sugere que o processo de reestruturação do sistema bancário iniciado em 1994 ainda não está concluído / The balance sheets of financial institutions reveal their primary strategies, namely investment and funding, which determine banks profitability. The aim of the present study was to suggest and try out experiment with a (optimal) combination for the Brazilian banking system markets based on these strategic parameters decisions, and thus, design a course of action for the Brazilian banks. This study relies on public balances provided by the Brazilian Central Bank and standardized by the Accounting Chart for Institutions of the National Financial System (COSIF). Balances chosen for this cross-section study date December, 2004; ten years after the implementation of the Real plan and the publication of the first article of the kind by Savoia and Weiss (1995). During the referred period Brazilian banking system underwent deep transformations and banking institutions were reduced from 263 to 140. The multivariate methods applied to this study comprised cluster analysis, discriminant analysis, and multidimensional scaling. Hierarchical and non-hierarchical cluster procedures were carried out in order to bring about five groups, distinct among themselves, but homogeneous within themselves. The proposal lies in dividing the Brazilian banking system into five major groups: hybrid; credit; treasury; interbanking; and transition or distribution banks. This solution was tested by a discriminant analysis and met practical significance criteria. Multidimensional scaling provided a graphical interface that simplified further analysis. The results suggest the five-group solution is adequate. Three of them, hybrid, credit and treasury banks, perform well-defined bank operations, providing banking intermediation, whereas the other two, interbanking and transition or distribution banks operate as intermediates in the banking system (i.e., an intermediation of the intermediation). Thus, the last two are not so focused on the whole financial intermediation between lenders and borrowers as the three first groups are. It is suggested that such intermediation of credit distribution be a non-profit strategy of the transition or distribution banks for new entrants or banks facing difficulties in fitting in the financial system. Over 30% of the banking system operate as credit intermediates alone or follow a course of action searching for new profitable markets. This high number of transition banks suggests that the Brazilian banking system is still in the process of consolidation.

O balanço de uma instituição financeira reflete suas principais decisões estratégicas, a saber, suas decisões de aplicação e captação que determinam os seus resultados. O objetivo desse trabalho é sugerir e testar uma composição para os segmentos do sistema bancário brasileiro baseado nessas decisões estratégicas e, assim, desenhar um perfil de atuação para os bancos no país. Esse trabalho utiliza dados de balancetes públicos padronizados pelo Plano Contábil das Instituições Financeiras (COSIF) e disponibilizados pelo Banco Central do Brasil. Os dados são transversais e a data base escolhida para esse estudo é dezembro de 2004, dez anos após a implantação do Plano Real e a publicação do primeiro artigo do gênero no Brasil por Savoia e Weiss (1995). Muitas transformações aconteceram nesses dez anos, em que pese à redução do sistema bancário de 263 para 140 instituições bancárias operantes. As técnicas multivariadas usadas são: análise de cluster, análise discriminante e escalonamento multidimensional. Os procedimentos hierárquico e não-hierárquico de análise de clusters foram utilizados em seqüência para formar segmentos internamente homogêneos e heterogêneos entre si. A solução escolhida subdivide o sistema bancário brasileiro em cinco grupos: varejo, crédito, tesouraria, intermediação bancária e transição ou outros repasses. Essa solução foi testada por meio de uma análise discriminante com bons resultados do ponto de vista da sua significância prática. O escalonamento multidimensional foi utilizado para propiciar uma solução gráfica que facilitasse a análise dos dados. Os resultados sugeriram que o sistema bancário era bem explicado por esses cinco segmentos. Três deles, os segmentos de varejo, crédito e tesouraria estavam voltados para a atividade-fim do sistema bancário, a intermediação financeira. Dois deles, os segmentos de intermediação bancária e transição ou repasses, foram caracterizados como intermediação da intermediação. Grupos com menor foco na intermediação financeira completa, entre credores e devedores primários, realizada pelos três segmentos anteriores. Levanta-se a hipótese de que o grupo de transição ou repasse representa os novos entrantes do mercado ou bancos com dificuldade de adaptação ao sistema bancário. O fato de mais de 30% dos bancos terem essas características de intermediação da atividade de crédito, ou estarem em busca de novos nichos de atuação sugere que o processo de reestruturação do sistema bancário iniciado em 1994 ainda não está concluído / The balance sheets of financial institutions reveal their primary strategies, namely investment and funding, which determine banks profitability. The aim of the present study was to suggest and try out experiment with a (optimal) combination for the Brazilian banking system markets based on these strategic parameters decisions, and thus, design a course of action for the Brazilian banks. This study relies on public balances provided by the Brazilian Central Bank and standardized by the Accounting Chart for Institutions of the National Financial System (COSIF). Balances chosen for this cross-section study date December, 2004; ten years after the implementation of the Real plan and the publication of the first article of the kind by Savoia and Weiss (1995). During the referred period Brazilian banking system underwent deep transformations and banking institutions were reduced from 263 to 140. The multivariate methods applied to this study comprised cluster analysis, discriminant analysis, and multidimensional scaling. Hierarchical and non-hierarchical cluster procedures were carried out in order to bring about five groups, distinct among themselves, but homogeneous within themselves. The proposal lies in dividing the Brazilian banking system into five major groups: hybrid; credit; treasury; interbanking; and transition or distribution banks. This solution was tested by a discriminant analysis and met practical significance criteria. Multidimensional scaling provided a graphical interface that simplified further analysis. The results suggest the five-group solution is adequate. Three of them, hybrid, credit and treasury banks, perform well-defined bank operations, providing banking intermediation, whereas the other two, interbanking and transition or distribution banks operate as intermediates in the banking system (i.e., an intermediation of the intermediation). Thus, the last two are not so focused on the whole financial intermediation between lenders and borrowers as the three first groups are. It is suggested that such intermediation of credit distribution be a non-profit strategy of the transition or distribution banks for new entrants or banks facing difficulties in fitting in the financial system. Over 30% of the banking system operate as credit intermediates alone or follow a course of action searching for new profitable markets. This high number of transition banks suggests that the Brazilian banking system is still in the process of consolidation.