Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-22T04:26:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1
237791.pdf: 2275429 bytes, checksum: 1b84ad8004e0856e67a1cb8b19c2cc50 (MD5) / Este trabalho tem como objetivo construir um modelo estatístico que classifique o candidato ao crédito em "mau" ou "bom" pagador, junto ao comércio varejista de artigos populares da cidade de Maringá, Paraná. A construção do modelo é realizada através da análise de regressão logística múltipla, utilizando-se como variáveis independentes as informações fornecidas pelos clientes no preenchimento de fichas cadastrais, tais como: idade, tipo de residência alugada, tempo de residência, tipo de ocupação aposentado, salário e tempo de serviço. Este modelo pode ser adotado como preditor para avaliar se um cliente ao crédito pessoal ou financiamento de mercadorias será um mau pagador. Contudo a análise feita demonstra que as variáveis das fichas cadastrais têm baixo poder discriminatório entre bons e maus pagadores.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/87989 |
| Date | January 2004 |
| Creators | Sanches, Vera Lucia Giublin Teixeira |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Barbetta, Pedro Alberto |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 87 f.| il., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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