Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-05-11T13:02:39Z
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2016_MaísaCardosoAniceto.pdf: 1273908 bytes, checksum: 8e8e5c3ee67499ed70c9217f3e98acd3 (MD5) / A avaliação do risco de crédito tem um papel relevante para as instituições financeiras por estar associada a possíveis perdas e gerar grande impacto nas atividades do mercado financeiro. Embora existam várias pesquisas sobre risco de crédito e aprendizado de máquina ainda falta um estudo que integra e sistematiza o conhecimento disponível. Assim, o objetivo deste trabalho é apresentar uma revisão sistemática de literatura sobre aprendizado de máquina em risco de crédito. Os principais artigos dessa área foram classificados e codificados e uma agenda de pesquisa e recomendações são apresentadas para auxiliar na realização de pesquisas futuras. A segunda parte da dissertação envolve uma análise empírica de dados de uma instituição financeira e aplicação de algoritmos de Support Vector Machine e Decision Tree, além de Bagging, AdaBoost e Random Forest. Os resultados foram comparados por meio da Curva ROC, Sensibilidade, Especificidade e AUC. ________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Despite several pieces of research on credit risk and machine learning, a study that integrates and systematizes available knowledge is still lacking. Credit risk evaluation has a relevant role to financial institutions for it is connected to possible losses. Also, it can have a great impact in the financial market. Thus, the aim of this study is to carry out a systematic literature review on credit risk machine learning. The main articles of this field have been classified and coded.
Recommendations are presented to assist future research projects. Apart from that, this thesis focuses on an empirical data analysis of a financial institution, as well as the application of Support Vector Machine and Decision Tree algorithms; Bagging, AdaBoost and Random Forest, ensemble classifiers. The results were measured on the use of the ROC Curve, Sensitivity, Specificity and AUC.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/20522 |
| Date | 14 March 2016 |
| Creators | Aniceto, Maísa Cardoso |
| Contributors | Kimura, Herbert |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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