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Previous issue date: 2017-02-23 / Customers with credit agreement in arrears for more than 90 days are characterized as non-performing loans and cause concerns in credit companies because the lack of guarantee of discharge debtor's amount. To treat this type of customer are applied collection scoring models that have as main objective to predict those debtors who have propensity to honor their debts, that is, this model focuses on credit recovery. Models based on statistical prediction techniques can be applied to the recovery of these credits, such as logistic regression and discriminant analysis. Therefore, the aim of this paper was to apply logistic regression and discriminant analysis models in predicting the recovery of non-performing loans credit portfolios. The database used was provided by the company Serasa Experian and contains a sample of ten thousand customers with twenty independent variables and a variable binary response (dependent) indicating whether or not the defaulting customer paid their debt. The sample was divided into training, validation and test and the models cited in the objective were applied individually. Then, two new logistic regression models and discriminant analysis were implemented from the outputs of the individually implemented models. The both models applied individually as the new models had generally good performance form, highlighting the new model of discriminant analysis that got correct classification of percentage higher than the new logistic regression model. It was concluded, then, based on the results that the models are a good option for predicting the credit portfolio recovery. / Os clientes que possuem contrato de crédito em atraso há mais de 90 dias são caracterizados como non-performing loans e preocupam as instituições financeiras fornecedoras de crédito pela falta de garantia da quitação desse montante devedor. Para tratar este tipo de cliente são aplicados modelos de collection scoring que têm como principal objetivo predizer aqueles devedores que possuem propensão em quitar suas dívidas, ou seja, esse modelo busca a recuperação de crédito. Modelos baseados em técnicas estatísticas de predição podem ser aplicados na recuperação como a regressão logística e a análise discriminante. Deste modo, o objetivo deste trabalho foi aplicar os modelos de regressão logística e análise discriminante na predição da recuperação de portfólios de crédito do tipo non-performing loans. A base de dados utilizada foi cedida pela empresa Serasa Experian e contém uma amostra de dez mil indivíduos com vinte variáveis independentes e uma variável resposta (dependente) binária indicando se o cliente inadimplente pagou ou não sua dívida. A amostra foi dividida em treinamento, validação e teste e foram aplicados os modelos citados de forma individual. Em seguida, dois novos modelos de regressão logística e análise discriminante foram implementados a partir das saídas (outputs) dos modelos aplicados individualmente. Com base nos resultados, tanto os modelos aplicados individualmente quanto os novos modelos apresentaram bom desempenho, com destaque para o novo modelo de análise discriminante que apresentou um percentual de classificações corretas superior ao novo modelo de regressão logística. Concluiu-se, então, que os modelos são uma boa opção para predição da recuperação de portfólios de crédito do tipo non-performing loans.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:tede/1702 |
| Date | 23 February 2017 |
| Creators | Silva, Priscila Cristina |
| Contributors | Sassi, Renato José, Sassi, Renato José, Dias, Cleber Gustavo, Schimit, Pedro Henrique Triguis |
| Publisher | Universidade Nove de Julho, Programa de Mestrado em Engenharia de Produção, UNINOVE, Brasil, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove, instname:Universidade Nove de Julho, instacron:UNINOVE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 2551182063231974631, 600 |
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