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Um estudo da inadimplência aplicada ao segmento educacional de ensino médio e fundamental, utilizando modelos credit scoring com análise discriminante, regressão logística e redes neurais

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Previous issue date: 2007 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Esta dissertação propôs o estudo da viabilidade da utilização de modelos de credit scoring em
uma instituição educacional de ensino médio e fundamental, atuante na rede privada na cidade
do Recife PE. A utilização deste tipo de modelagem é bastante difundida em instituições
financeiras, no entanto sua prática no segmento de serviços apresenta-se em estágio
embrionário, onde seus benefícios ainda são pouco conhecidos. A utilização de modelos como
mecanismos de apoio ao gerenciamento de serviços educacionais assume importante
relevância, pois este segmento tem sido severamente penalizado com elevados índices de
inadimplência, aliado a uma legislação desfavorável quanto a cobrança de débitos vencidos.
No desenvolvimento dos modelos de credit scoring foram utilizados as técnicas de análise
discriminante, regressão logística e rede neural artificial, onde sua viabilidade foi avaliada ao
se comparar a performance da previsão dos modelos com o percentual de acertos obtido pelo
critério de chances. Os resultados demonstram que a análise discriminante obteve o melhor
desempenho na previsão do grupo dos inadimplentes, com 80% de acerto. Por outro lado, os
modelos baseados na regressão logística e rede neural artificial alcançaram o mais alto nível
de acerto no grupo dos adimplentes, ambos com 93,48%. Sendo assim a modelagem de credit
scoring apresentou-se como um instrumento de gestão de risco viável para a instituição de
educação pesquisada

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/863
Date January 2007
CreatorsJosé Vieira de Melo Sobrinho, Marcelo
ContributorsUlises de Montreuil Carmona, Charles
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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