Made available in DSpace on 2010-04-20T20:15:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002-02-04T00:00:00Z / Apresenta métodos quantitativos próprios para a discriminação entre grupos, baseados em Análise Discriminante Linear, Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos, dentro do contexto do problema da análise de crédito.

Um dos temas mais estudados na área de finanças, em especial na análise de créditos, são os modelos que buscam prever a capacidade das empresas em se manterem solventes. Via de regra, tais estudos buscam, dentre vários indicadores, aqueles que se mostram mais apropriados para realizar tal predição. Nesse trabalho propõe-se um outro olhar sobre os modelos de previsão. Partindo de modelos já consagrados na literatura, escolheram-se os indicadores contábeis mais utilizados, que foram comparados, através da Análise Discriminante e da Regressão Logística, com os indicadores oriundos do Modelo Dinâmico. O objetivo do estudo foi verificar se os indicadores do Modelo Dinâmico oferecem melhores resultados que os indicadores tradicionais. O trabalho se baseia numa amostra com 48 empresas, composta de 24 insolventes e as outras 24 ditas como saudáveis, tratadas como pares das insolventes, escolhidas dentro do mesmo setor econômico de cada uma das insolventes. Além disso, foi incluída no estudo a classificação de empresas de Fleuriet como variável qualitativa. Os resultados obtidos não apresentam evidências sobre a superioridade de um ou outro conjunto de indicadores, mas, os melhores resultados alcançados derivam da inclusão da classificação de empresas de Fleuriet, seja através da Análise Discriminante, seja através da Regressão Logística, conseguindo no melhor dos resultados, um percentual de acerto total de 83,3%. A análise minuciosa dos erros de classificação ensejou uma proposta de reordenação dos tipos de situação de liquidez originalmente propostos por Fleuriet. / One of the most studied topics in finance, particularly in credit analysis, are the models that seek to predict the ability of firms to remain solvent. Usually, such studies among various indicators, seek those who are most appropriate to perform such a prediction. In this work we propose a different view of the forecast models. Starting from models already established in the literature, were chosen the most used financial indicators, which were compared by discriminant analysis and logistic regression, with indicators derived from the Dynamic Model. The aim of the study was to determine whether the indicators of Dynamic Model offer better results than the traditional indicators. The work is based on a sample of 48 companies, consisting of 24 insolvent 24 and the other said to be healthy treated as pairs of insolvent chosen within the same economic sector of each insolvent. Furthermore, it was included in the study the classification of companies as Fleuriet qualitative variable. The results show no evidence of the superiority of one or another set of indicators, but the best results achieved derive from the inclusion of classification Fleuriet companies, either through discriminant analysis, logistic regression is through, achieving the best results a percentage of the total adjustment of 83.3 %. A thorough analysis of the classification errors gave rise a proposed reorganization of the types of liquidity situation originally proposed by Fleuriet.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2299.pdf: 552812 bytes, checksum: 2850eae9547732d0f7921feb333884a5 (MD5) Previous issue date: 2008-09-05 / In this work we present a detailed study of the logistic regression model with missing data in the independent variables. Several techniques are considered such as Complete Case, Mean Imputation and Corrected Complete Case. We present a new estimator, denoted EMVGM, given by the combination between the Complete Case estimator and the ML-estimator with the use of Gaussian quadrature. A simulation study is carried out to evaluate the performance of the ML-estimators obtained in each technique above mentioned. In general, the alternative estimador, EMVGM, presents a better performance taking into account the variance, the bias and the mean quadratic error. / Neste trabalho apresentamos um estudo detalhado do modelo de regressão logística na presença de valores missing nas covariáveis considerando as técnicas Caso Completo, Imputação pela Média e Caso Completo Corrigido. Um novo método, denotado EMVGM, dado pela combinação entre os estimadores de Caso Completo e os estimadores obtidos via Máxima Verossimilhança com uso da Quadratura Gaussiana, é sugerido. No desenvolvimento do estudo são realizadas simulações para a verificação do desempenho dos estimadores de máxima verossimilhança obtidos em cada técnica citada acima. A avaliação mostra que a qualidade dos parâmetros estimados obtidos por meio de cada técnica varia de acordo com o tamanho da amostra e com o número de dados missing e que, em geral, o estimador sugerido, EMVGM, apresenta os melhores estimadores levando em conta as métricas variância estimada, vício estimado e erro quadrático médio estimado.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissJBB.pdf: 632747 bytes, checksum: 7f6e8caa78736a965ecb167ee27b7cc3 (MD5) Previous issue date: 2006-04-18 / Universidade Federal de Sao Carlos / This work consider the problem of how to incorporate model selection uncertainty into statistical inference, through model averaging, applied to logistic regression. It will be used the approach of Buckland et. al. (1997), that proposed an weighed estimator to a parameter common to all models in study, where the weights are obtained by information criteria or bootstrap method. Also will be applied bayesian model averaging as shown by Hoeting et. al. (1999), where posterior probability is an average of the posterior distributions under each of the models considered, weighted by their posterior model probability. The aim of this work is to study the behavior of the weighed estimator, both, in the classic approach and in the bayesian, in situations that consider the use of binary logistic regression, with foccus in prediction. The known model-choice selection method Stepwise will be considered as form of comparison of the predictive performance in relation to model averaging. / Esta dissertação considera o problema de incorporação da incerteza devido à escolha do modelo na inferência estatística, segundo a abordagem de ponderação de modelos, com aplicação em regressão logística. Será utilizada a abordagem de Buckland et. al. (1997), que propuseram um estimador ponderado para um parâmetro comum a todos os modelos em estudo, sendo que, os pesos desta ponderação são obtidos a partir do uso de critérios de informação ou do método bootstrap. Também será aplicada a ponderação bayesiana de modelos como apresentada por Hoeting et. al. (1999), onde a distribuição a posteriori do parâmetro de interesse é uma média da distribuição a posteriori do parâmetro sob cada modelo em consideração ponderado por suas respectivas probabilidades a posteriori. O objetivo deste trabalho é estudar o comportamento do estimador ponderado, tanto na abordagem clássica como na bayesiana, em situações que consideram o uso de regressão logística binária, com enfoque na estimação da predição. O método de seleção de modelos Stepwise será considerado como forma de comparação da capacidade preditiva em relação ao método de ponderação de modelos.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-graduação, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-03-20T17:04:06Z No. of bitstreams: 1 2017_PabloPozzobondeBem.pdf: 2008468 bytes, checksum: 6486b96de23d125fb5721913804d32c1 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-04-02T21:09:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_PabloPozzobondeBem.pdf: 2008468 bytes, checksum: 6486b96de23d125fb5721913804d32c1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-02T21:09:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_PabloPozzobondeBem.pdf: 2008468 bytes, checksum: 6486b96de23d125fb5721913804d32c1 (MD5) Previous issue date: 2018-04-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / Incêndios florestais são um problema global e queimam milhões de hectares de vegetação nativa todos os anos. O Cerrado brasileiro é a savana neotropical mais rica em biodiversidade do mundo, e uma das regiões mais afetadas por incêndios, sendo considerado um ecossistema tolerante ao fogo. Apesar da adaptação do bioma ao fogo, a alta frequência de incêndios trazida pela ocupação humana tem danificado o ecossistema mais rápido do que ele é capaz de se recuperar. O combate a incêndios é custoso e, portanto, medidas de prevenção de incêndios são a melhor maneira de evitar seus danos em longo prazo. Prever a distribuição espacial da ocorrência de incêndios florestais é um passo importante para a realização do manejo do fogo. Para isto, podem ser utilizados modelos que relacionem a ocorrência do fogo às variáveis que o influenciam. Neste estudo, dois modelos distintos de previsão — Regressão Logística (RL) e uma Rede Neural Artificial (RNA) — foram aplicados à região do Distrito Federal brasileiro, que se encontra inserida dentro do bioma Cerrado. Produtos de área queimada baseados em imagens LANDSAT foram utilizados para gerar a variável dependente, e nove outras variáveis espacialmente explícitas e de origem antropogênica ou ambiental foram utilizadas como variáveis independentes. Os modelos foram otimizados em função da melhor medida de Area under Receiver Operating Characteristic (AUROC, ou simplesmente AUC) a partir da seleção de atributos, e posteriormente validados utilizando dados reais de áreas queimadas. Os modelos mostraram performances similares, mas o modelo utilizando a RNA demonstrou melhor AUC (0.7755), e melhor acurácia ao classificar áreas não queimadas (73.39%), porém pior acurácia média (66.55%) e ao classificar áreas queimadas, para as quais o modelo LR apresentou o melhor resultado (65.24%). Adicionalmente, foi comparada a importância de cada variável aos modelos, contribuindo para o conhecimento das causas principais de incêndios na região. As variáveis demonstraram importâncias similares em ambos os modelos utilizados, e as variáveis de maior importância foram a elevação do terreno e o tipo de uso do solo. Os resultados demonstraram bons desempenhos de todos os modelos testados, mas recomenda-se a execução de mais estudos similares mais detalhados em outras áreas de na savana Brasileira, dado que ainda são poucos os estudos deste tipo. / Wildfires are a global problem, burning millions of hectares of natural forests every year. The Brazilian Cerrado is the richest neotropical savanna of the world in regards to biodiversity, and one of the regions most affected by fires, and also considered a firedependent ecosystem. Despite being adapted to the occurrence of fire, the high frequency of wildfires in the region due to human occupation is damaging the ecosystem faster than it can recover. Fighting fires is costly, and therefore the best way to avoid damages in the long-term is through prevention techniques. Predicting the spatial distribution of wildfires is an important step towards proper wildfire management. For that purpose, models that relate the occurrence of fire to certain variables can be used. In this work, we applied two distinct prediction models — Logistic Regression (LR) and an Artificial Neural Network (ANN) — to the region of Brazil’s Federal District, located inside the Brazilian Cerrado, the largest savanna in South America and the world’s richest Neotropical Savanna. We used LANDSAT based burned area products to generate the dependent variable, and nine different anthropogenic and environmental factors were used as the explanatory variables. The models were optimized via feature selection for best Area Under Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC) and then validated with real burn area data. The models had similar performance, but the ANN model showed a better AUC value (0.7755) and better accuracy when evaluating exclusively nonburned areas (73.39%), while it had worse accuracy overall (66.55%) and when classifying burned areas, in which LR performed better (65.24%). Moreover, we compared the contribution of each variable to the models, adding some insight into the main causes of wildfires in the region. Variables had similar contributions to the models, and the main driving aspects of the distribution of burned areas in the region were the land use type and elevation. The results showed good performance for both models tested, but further research regarding wildfire in the Brazilian savanna is recommended, as such studies are still scarce.

The aim of this study was to determine the factors associated to occupational accidents that occurred in a metal mechanic industry which operates in the automotive, highway construction, agricultural and construction businesses as well as auto parts manufacturing and in association with printing, machining, welding and surface treatment sets. To do so, a descriptive statistics analysis and an analytical approach were carried out, through the adjustment of a multivariable logistic regression model, considering both employees who had suffered accidents and those who had not. Initially, a conceptual model of approach for this study was synthesized and an exploratory research was developed, one which was composed of a data collection step and a case study step. In the data collection, the internal data of the organization being studied were used, in the case study step, relevant factors were estimated and identified and the ones which have the greater influence on occupational accidents. The following covariates were tested in the model: the functions executed, company time, work shift, age and sex. Among the covariates tested, the following showed statistically significant: executed function, age and employees sex, what suggests that a welder or a production assistant, aged up to twenty six years old and male has greater probability to suffer as occupational accident. Besides, a descriptive analysis was carried out referring to the medical certificates and comparisons between the records of injured employees, showing other factors such as the lesion place, the day of the week and the time that most accidents occurred. Generally speaking, it was possible to conclude that a male welder, with up to two years of company time, working the night shift and aged up to twenty six years old is more likely to have a lesion on the fingers, on Wednesdays, between 6pm and 8pm. It is believed that the results obtained in this research may contribute to broaden the knowledge about the factors associated to occupational accidents in the company being studied, providing subsides to the managers, in order to base their decisions to mitigate the number of occupational accidents. / O objetivo deste estudo foi determinar os fatores associados aos acidentes de trabalho ocorridos em uma empresa metal mecânica atuante no segmento automotivo, rodoviário, agrícola, construção e fabricante de peças e conjuntos com operações de estamparia, usinagem, solda e tratamento de superfície. Para isso foi realizada uma análise estatística descritiva e uma abordagem analítica, por meio do ajuste de um modelo de regressão logística multivariável, considerando os funcionários acidentados e não acidentados. Inicialmente foi sintetizado um modelo conceitual de abordagem deste estudo, e foi elaborada uma pesquisa exploratória, composta de uma etapa de coleta de informações e de uma etapa de estudo de caso. Na coleta de informações foram utilizados os dados internos da organização em estudo, no estudo de caso, foram identificados e estimados os fatores relevantes e que mais tenham influência sobre os acidentes de trabalho. Foram testadas no modelo as seguintes covariáveis: as funções executadas, o tempo de empresa, o turno de trabalho, a idade e o sexo. Dentre as covariáveis testadas, mostraram-se estatisticamente significativas: função executada, idade e sexo dos funcionários, o que sugere que um soldador ou ajudante de produção, com idade até vinte e seis anos, do sexo masculino possui maior probabilidade de sofrer acidente de trabalho. Além disso, foi realizada análise descritiva referente aos atestados médicos e comparações entre os registros dos acidentados, demonstrando outros fatores como local da lesão, dia da semana e horário que mais ocorreram acidentes. De um modo geral, foi possível concluir que um soldador também do sexo masculino, com até dois anos de empresa, trabalhando à noite e com idade até vinte e seis anos possui maior risco de ter lesão nos dedos das mãos, nas quartas-feiras, entre 18:00h e 20:00h. Acredita-se que os resultados obtidos nesta pesquisa contribuem para ampliar o conhecimento sobre os fatores associados aos acidentes de trabalho na empresa em estudo, fornecendo aos gestores subsídios para que possam embasar suas decisões no sentido de minimizar o número de acidentes ocupacionais.

Submitted by Viviane Lima da Cunha (viviane@biblioteca.ufpb.br) on 2017-07-06T12:21:58Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3155895 bytes, checksum: 649dfed12c20cb2bf5b06726ff7d83c3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-06T12:21:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3155895 bytes, checksum: 649dfed12c20cb2bf5b06726ff7d83c3 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / The quality of life, according to WHO is characterized by its multifactorial nature and includes six main domains: physical health, psychological state, independence level, social relations, environmental characteristics and spiritual standard. Food and nutrition security is the realization of the right to regular and permanent access to quality food in sufficient quantity, without compromising access to other essential needs. To evaluate the quality of life and food security of a population can generate useful information for optimization and development of public policies and to generate comparison of indicators between cities and regions of the country. The objective of this study was to investigate the influence of social factors on the situation of food security and quality of life in João Pessoa city, PB. This is a cross-sectional population-based study, conducted from April to June 2015. The stratified sample consisted of 438 households, where aged over 18 years women were interviewed. A form with characteristics of the socio-demographic profile, WHOQOL-bref and Brazilian scale food and nutrition security were used for data collection. This study revealed an overall mean score of quality of life of 63.3, with a decrease in western and east areas of the city and especially in field environment. Quality of life was significantly associated with household crowding (p = 0.011) and social and leisure activities: watching movie at home (p = 0.045), cinema (p <0.001), museum and theater (p = 0.019), reading (p = 0.024), concert and shows (p <0.001), sport (p <0.001), walks (p <0.001), meeting with friends (p = 0.008), bar (p <0.001), television (p = 0.024 ), radio (p = 0.036) and internet (p <0.001). About food insecurity found a prevalence of 21.7% with statistically significant associations for the variables type of household (p <0.001), agglomeration (p <0.001), water supply (p = 0.027), reading (p = 0.054), sport (p <0.001), walk (p = 0.008), meeting with friends (p = 0.004), bar (p = 0.009), television (p = 0.003), radio (p = 0.003) and internet (p = 0.001). Quality of life were significantly associated with food security situation (p <0.001). The logistic model showed that women in food insecurity has three times less chance to provide a better quality of life. This study showed important information about impact of social determinants of quality of life and food security situation. It is expected that these results can guide managers for development of public policies aimed at ensuring food security, impacting positively on the quality of life. / A qualidade de vida, segundo a OMS caracteriza-se pela sua natureza multifatorial e inclui seis domínios principais: saúde física, estado psicológico, níveis de independência, relacionamento social, características ambientais e padrão espiritual.A segurança alimentar e nutricional é a realização do direito de todos ao acesso regular e permanente de alimentos de qualidade, em quantidade suficiente, sem comprometer o acesso a outras necessidades essenciais. Avaliar a qualidade de vida e a segurança alimentar de uma população pode gerar informações úteis para otimização e elaboração de políticas públicas e para gerar indicadores de comparação entre os municípios e regiões do país. Este estudo teve como objetivo investigar a influência dos determinantes sociais sobre a situação de segurança alimentar e qualidade de vida no município de João Pessoa-PB. Trata-se de um estudo transversal de base populacional, realizado no período de abril a junho de 2015. A amostra estratificada consistiu de 438 domicílios, onde foram entrevistadas mulheres com idade igual ou superior a 18 anos. Para coleta dos dados foram utilizados um formulário com características do perfil sociodemográfico, o WHOQOL-brefe a escala brasileira de segurança alimentar e nutricional. O estudo revelou um escore médio geral de qualidade de vida de 63,3, com diminuição nas zonas oeste e leste da cidade e principalmente no domínio meio ambiente. A qualidade de vida esteve associada significativamente a aglomeração domiciliar (p=0,011) e a atividades sociais e de lazer:assistir filme em casa (p=0,045), cinema (p<0,001), museu e teatro (p=0,019), leitura (p=0,024), concerto e shows (p<0,001), esporte (p<0,001), caminhadas (p<0,001), reunião com amigos (p=0,008), bar (p<0,001), televisão (p=0,024), rádio (p=0,036) e internet (p<0,001). Com relação à insegurança alimentar foi encontrada uma prevalência de 21,7% com associações estatisticamente significativas para as variáveis tipo de domicílio (p<0,001), aglomeração (p<0,001), abastecimento de água (p=0,027), leitura (p=0,054), esporte (p<0,001), caminhada (p=0,008), reunião com amigos (p=0,004), bar (p=0,009), televisão (p=0,003), rádio (p=0,003) e internet (p= 0,001). A qualidade de vida apresentou associação estatisticamente significativa com a situação de segurança alimentar (p<0,001). O modelo logístico demonstrou que mulheres em situação de insegurança alimentar tem três vezes menos chance de apresentar uma melhor qualidade de vida. O estudo revelou importantes informações acerca do impacto dos determinantes sociais sobre a qualidade de vida e situação de segurança alimentar. Espera-se que esses resultados possam nortear os gestores para elaboração de políticas públicas visando a garantia da segurança alimentar,impactando positivamente sobre a qualidade de vida.

Um dos temas mais estudados na área de finanças, em especial na análise de créditos, são os modelos que buscam prever a capacidade das empresas em se manterem solventes. Via de regra, tais estudos buscam, dentre vários indicadores, aqueles que se mostram mais apropriados para realizar tal predição. Nesse trabalho propõe-se um outro olhar sobre os modelos de previsão. Partindo de modelos já consagrados na literatura, escolheram-se os indicadores contábeis mais utilizados, que foram comparados, através da Análise Discriminante e da Regressão Logística, com os indicadores oriundos do Modelo Dinâmico. O objetivo do estudo foi verificar se os indicadores do Modelo Dinâmico oferecem melhores resultados que os indicadores tradicionais. O trabalho se baseia numa amostra com 48 empresas, composta de 24 insolventes e as outras 24 ditas como saudáveis, tratadas como pares das insolventes, escolhidas dentro do mesmo setor econômico de cada uma das insolventes. Além disso, foi incluída no estudo a classificação de empresas de Fleuriet como variável qualitativa. Os resultados obtidos não apresentam evidências sobre a superioridade de um ou outro conjunto de indicadores, mas, os melhores resultados alcançados derivam da inclusão da classificação de empresas de Fleuriet, seja através da Análise Discriminante, seja através da Regressão Logística, conseguindo no melhor dos resultados, um percentual de acerto total de 83,3%. A análise minuciosa dos erros de classificação ensejou uma proposta de reordenação dos tipos de situação de liquidez originalmente propostos por Fleuriet. / One of the most studied topics in finance, particularly in credit analysis, are the models that seek to predict the ability of firms to remain solvent. Usually, such studies among various indicators, seek those who are most appropriate to perform such a prediction. In this work we propose a different view of the forecast models. Starting from models already established in the literature, were chosen the most used financial indicators, which were compared by discriminant analysis and logistic regression, with indicators derived from the Dynamic Model. The aim of the study was to determine whether the indicators of Dynamic Model offer better results than the traditional indicators. The work is based on a sample of 48 companies, consisting of 24 insolvent 24 and the other said to be healthy treated as pairs of insolvent chosen within the same economic sector of each insolvent. Furthermore, it was included in the study the classification of companies as Fleuriet qualitative variable. The results show no evidence of the superiority of one or another set of indicators, but the best results achieved derive from the inclusion of classification Fleuriet companies, either through discriminant analysis, logistic regression is through, achieving the best results a percentage of the total adjustment of 83.3 %. A thorough analysis of the classification errors gave rise a proposed reorganization of the types of liquidity situation originally proposed by Fleuriet.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2014. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2014-10-20T18:57:42Z No. of bitstreams: 1 2014_EdnaAlessandraPereira.pdf: 880527 bytes, checksum: 06ad4747f8483b15b8dac261db7c5844 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2014-10-21T16:21:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_EdnaAlessandraPereira.pdf: 880527 bytes, checksum: 06ad4747f8483b15b8dac261db7c5844 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-21T16:21:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_EdnaAlessandraPereira.pdf: 880527 bytes, checksum: 06ad4747f8483b15b8dac261db7c5844 (MD5) / Neste trabalho, são estudadas duas propostas de métodos de imputação de dados para o ajuste do modelo de três parâmetros em estudos de teoria de resposta ao item. O primeiro método proposto consiste em utilizar como probabilidade de resposta positiva para imputação de resposta o valor fornecido pela curva de regressão logística das respostas certas e erradas do indivíduo como função das estimativas do parâmetro de dificuldade para os itens respondidos pelo indivíduo. Obtida a curva logística, a probabilidade de resposta positiva para um item que o indivíduo não tenha respondido é obtida pela curva logística ajustada calculada no valor estimado do parâmetro de dificuldade do item não respondido. A partir desta probabilidade, imputa-se uma resposta correta ou não. O segundo método é similar ao primeiro, mas utiliza para imputação a probabilidade de resposta correta dada pelo valor da curva suavizada via kernel fornecida pela regressão isotônica das respostas corretas e incorretas (1 e 0) como função decrescente das estimativas do parâmetro de dificuldade do itens respondidos. Num estudo de simulação, as estimativas dos parâmetros dos itens e da proficiência obtidas a partir dos dados imputados pelos dois métodos e também sem imputação de dados são comparadas com os valores reais e com aqueles obtidos para os dados completos. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In this work we have studied two imputation procedures for missing data when fitting the three parameters model in item response theory studies. The first proposed method uses as the probability of imputation of correct response the value obtained from the logistic regression of the correct (1) and incorrect (0) answers as a function of the difficulty parameter estimates for the items with responses. We take the fitted logisitic curve and calculate the probability of imputation of positive response as a function of the value of the difficulty parameter estimates for the non responded items. The second method is similar to the first one, but we use the probability of imputation of a positive response provided by the kernel smoothed isotonic regression obtained taking the probability of positive response as a decreasing function of the estimated difficulty parameter for each item with a response. In a simulation study, the estimates of the item parameters and proficiency were compared to the real values and also to the estimates obtained for the data with no missing responses.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:07:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo1363_1.pdf: 1828701 bytes, checksum: f0a7740303ce331d14c5ebcc9b8eb289 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Os modelos de Credit Scoring são modelos quantitativos empregados comumente por instituições financeiras na mensuração e previsão do risco de crédito, possuindo uso consolidado no processo de concessão de crédito destas instituições. Este trabalho de dissertação objetivou avaliar a possibilidade de aplicação de modelos Credit Scoring em uma instituição de microcrédito denominada Fundo Rotativo de Ação da Cidadania Cred Cidadania, situada em Recife (PE). Para isso, foram coletados dados relativos a uma amostra de clientes do Cred Cidadania, e estes dados foram utilizados para desenvolver dois tipos de modelos de Credit Scoring: um de aprovação de crédito e um outro chamado behavioural scoring (escoragem comportamental). As técnicas estatísticas empregadas na construção dos modelos foram análise discriminante e regressão logística. Os modelos obtidos agregaram variáveis como renda líquida do empreendimento, número de parcelas do empréstimo, número de dependentes do cliente, estado civil do cliente, valor do empréstimo, tempo de funcionamento do empreendimento, eficiência do agente de crédito, dentre outras. Algumas variáveis representam atributos que contribuem para o aumento da propensão à inadimplência do solicitante, enquanto outras colaboram para a redução do risco de inadimplência, o que repercute positivamente na sustentabilidade financeira na instituição. Os resultados do estudo demonstraram que os modelos Credit Scoring obtêm desempenho satisfatório quando utilizados na análise de risco de crédito na instituição de microcrédito Cred Cidadania, alcançando um percentual de classificação correta dos clientes de cerca de 80%. Os resultados indicam também que o uso de modelos Credit Scoring fornece subsídios à instituição, auxiliando-a na prevenção e redução da inadimplência e na diminuição dos seus custos operacionais, dois problemas que afetam a sua sustentabilidade financeira