The goal of this dissertation is to organize a probabilistic expert system with use of the Shell Spirit in order to evaluate the default risk of borrowers in a financial institution or minimize the risk that it represents. The study was limited to private individuals, since the variables used to analyse the risk in the concession of credit to legal entities are different, and also to the fact that this area is less explored by academics. The applied methodology was inserted in the context of a quantitative empirical research, which aimed to bring the model developed as close to reality as possible. However, in this step it was necessary to collect inside information of the institution used to study, referring to risk analysis, credit policies, profile of borrowers, and also to extract knowledge from the experts with the purpose of selecting the relevant variables for the system and to make the interaction of these when composing rules along with the definition of their weights. Consecutive to the conclusion of the model, tests occurred with some favorable situations and/or unfavorable to the granting of credit, considering that in this phase were instantiated the pertinent variables to each situation at hand. The main idea of the system is to manage and reduce the credit risk of bank institutions, for SPIRIT, an expert system is able to work with uncertainties and manipulates data, being fed with information that indicates the no default probability. The results obtained with the tests were satisfactory as they were able to identify the probability of a borrower turn out to be a no default or minimize the risk, even before the credit was released. / O objetivo desta dissertação é estruturar um sistema especialista probabilístico com utilização da Shell Spirit para avaliar o risco de inadimplência de tomadores de crédito em uma instituição financeira ou de reduzir o risco que ele representa. O estudo foi limitado a pessoas físicas, uma vez que, as variáveis utilizadas para a análise de risco na concessão de créditos se diferem das pessoas jurídicas e, também, pelo fato de esta ser uma área menos explorada pelos acadêmicos. A metodologia aplicada foi inserida no contexto de uma pesquisa empírica quantitativa, na qual se buscou aproximar o máximo possível o modelo elaborado à realidade. Contudo, nesta etapa foi necessário coletar informações internas da instituição utilizada para o estudo, referentes à análise de riscos, políticas de crédito, perfis de tomadores, bem como extrair conhecimentos de especialistas com a finalidade de selecionar as variáveis relevantes para o sistema e de fazer a interação destas ao compor regras juntamente com a definição dos seus pesos. Consecutivo à conclusão do modelo, ocorreram testes de algumas situações favoráveis e/ou desfavoráveis a concessão de créditos, considerando que nesta fase foram instanciadas as variáveis pertinentes a cada situação em questão. O sistema é capaz de gerenciar e reduzir os riscos de crédito de instituição bancária, pois o SPIRIT trabalha com incertezas e manipula dados, sendo alimentado com informações que indiquem a probabilidade de inadimplência não . Os resultados obtidos com os testes foram satisfatórios à medida que estes possibilitaram identificar a probabilidade de um tomador de crédito vir a torna-se um não inadimplente ou de reduzir o risco, antes mesmo da liberação do crédito.

Submitted by Ivan Lopes (ilopes@opportunity.com.br) on 2017-10-09T14:41:59Z No. of bitstreams: 1 Ivan Lopes - Versão Completa Final.pdf: 1306277 bytes, checksum: cebb5ea871fc8ae1392d7e2bc350ec75 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2017-11-07T12:45:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Ivan Lopes - Versão Completa Final.pdf: 1306277 bytes, checksum: cebb5ea871fc8ae1392d7e2bc350ec75 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-29T13:31:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ivan Lopes - Versão Completa Final.pdf: 1306277 bytes, checksum: cebb5ea871fc8ae1392d7e2bc350ec75 (MD5) Previous issue date: 2017-09-22 / This paper aims to identify, with an econometric model, the main micro and macroeconomic variables that were responsible for the process of credit concession for individuals that took place in Brazil during 2004 and 2016, using quarterly data. The variables referred to bank spread, working population, confidence index, admission salary and country’s leverage, measured by credit as a percentage of product, were statistically significant. Finally, it was developed a prediction model based on VAR and the result shows that the model presented less uncertainty than a Randon Walk model, especially the prediction for the one quarter ahead. / Este trabalho busca identificar, através de um modelo econométrico, as principais variáveis micro e macroeconômicas que foram determinantes para o processo de concessão de crédito livre para pessoas físicas ocorrido no Brasil no período de 2004 a 2016, com dados trimestrais. As variáveis referentes ao spread bancário, população ocupada, índice de confiança, salário de admissão e alavancagem total, medida pelo crédito como percentual do PIB, se mostraram estatisticamente significativas. Por fim, foi desenvolvido um modelo de previsão baseado em VAR e os resultados apresentaram incerteza inferior ao de um modelo Randon Walk, principalmente para o primeiro trimestre à frente.

Made available in DSpace on 2016-04-25T16:44:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Iaia Augusto Cuma.pdf: 3926944 bytes, checksum: a90853cb3f6ab828dc780f1e94c1c58e (MD5) Previous issue date: 2012-06-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The growth of installment credits in Guinea-Bissau during the study period from 2005 to 2010 can be explained by the relative economic stability, despite some political instability. The significant control of inflation, creating new job opportunities are factors that directly interfere with the purposes and the need to take credit. The study sought to explore and identify the determining factors in the increase of numbers of defaulters with the growth of credit to individuals in Guinea-Bissau. The research aims to contribute to a consistent model for the analysis of risk assessment of credit to individuals that fits the social and economic situation in Guinea-Bissau. To facilitate the review process for evaluating credit risk models were apresented Serasa, Magalhães and Mario and JOS developed bay Santos and Famá, considering a number of variables and parameters. To accomplish the purpose of this study, we addressed the fundamental processes of credit analysis (subjective and objective), regulatory and overview of the credit industry in Guinea-Bissau, its evolution, interest rates, inflation and GDP (Gross Domestic Product) in Guinea-Bissau. The presentation of the proposed model (2 JOS Credit Scoring) and its applicability in a sample of 200 clients drawn from the loan portfolio of the four commercial banks studied in Guinea-Bissau, logistic regression (Logit) yielded a rate adjustment of 54,70% by Nagelkerke index, or is, the model variables together contribute to the explanation of up to 54,70% of the increase in delinquencies in Guinea-Bissau. In Brazil, the same model was tested on a sample of a mid-sized financial institution, the result generated a rate adjustment of 81,90%, or is, the variables of the model, together, contribute to explaining up to 81,90% increase in default. But even with the moderate rate of success of the model is essential that banks in Guinea-Bissau to make continuous reassessment of the model, considering not only the selection and weighting of internal variables (non-systemic risks), as well as the inclusion of events external (systemic risk), which are directly related to income and payment capacity of borrowers / O crescimento de crediários em Guiné-Bissau no período estudado de 2005 a 2010 pode ser explicado pela relativa estabilidade econômica, apesar de algumas instabilidades políticas. O controle significativo da inflação, a criação de novas oportunidades de empregos são fatores que interferem diretamente nos propósitos e na necessidade de se tomar crédito. O estudo buscou explorar e identificar os fatores determinantes no aumento de números de inadimplentes com o crescimento de crédito às pessoas físicas em Guiné-Bissau. A pesquisa pretende-se contribuir com um modelo consistente de análise de avaliação de risco de crédito às pessoas físicas que se adéqua à realidade social e econômica da Guiné-Bissau. Para facilitar o processo de análise de avaliação de risco de crédito foram apresentados os modelos Serasa, Magalhães e Mario e JOS desenvolvido por Santos e Famá, considerando uma série de variáveis e parâmetros. Para efetivar o propósito deste trabalho, foram abordados os processos fundamentais de análise de crédito (subjetiva e objetiva), regulamentação e panorama do setor de crédito em Guiné-Bissau, sua evolução, taxas de juros, inflação e PIB (Produto Interno Bruto) em Guiné-Bissau. A apresentação do modelo proposto (JOS 2 de Credit Scoring) e sua aplicabilidade, em uma amostra de 200 clientes extraída da carteira de crédito dos quatro bancos comerciais estudados em Guiné-Bissau, a regressão logística (Logit) gerou um índice de ajustamento de 54,70% pelo índice de Nagelkerke, ou seja, as variáveis do modelo em conjunto, contribuem para a explicação de até 54,70% do aumento de inadimplência em Guiné-Bissau. No Brasil, o mesmo modelo foi testado em uma amostra de uma instituição financeira de médio porte, o resultado gerou um índice de ajustamento de 81,90%, ou seja, as variáveis do modelo, em conjunto, contribuem para a explicação de até 81,90% do aumento da inadimplência. Porém, mesmo com o índice moderado de acerto do modelo é indispensável que os bancos em Guiné-Bissau façam contínuas reavaliações do modelo, considerando não só a seleção e ponderação de variáveis internas (riscos não-sistêmicos), como também, a inclusão de eventos externos (riscos sistêmicos), que apresentam relação direta com a renda e a capacidade de pagamento dos tomadores