Modelos de regressão discretos para dados grupados : uma aplicação em avaliação de risco em produto de crédito parcelado

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Exatas, Departamento de Estatística, 2013. _______________________________________________________________________ Texto parcialmente liberado pelo autor. Conteúdo retido: Capítulo 5 - Aplicação.Com a popularização e crescimento do sistema de concessão de crédito no mercado brasileiro, é crescente a necessidade em mensurar o risco dessas operações para que eventos como a inadimplência sejam prevenidos. A análise de crédito é um processo decisório bastante complexo, envolvendo experiência anterior, conhecimento sobre o que está sendo decidido, método para tomar a decisão e utilização de instrumentos e técnicas específicas. Dentre as diversas metodologias estatísticas que dão suporte a esse procedimento sugerir-se-á a análise de sobrevivência como metodologia alternativa para o desenvolvimento de modelos de risco de crédito. Tal técnica se refere a um conjunto de metodologias estatísticas que estudam dados relacionados ao tempo decorrido até a ocorrência de um evento de interesse. A partir de dados disponibilizados a respeito de empréstimos concedidos por uma instituição financeira brasileira, modelos de regressão discretos serão desenvolvidos. Dessa forma, o objetivo do presente trabalho é apresentar à instituição financeira uma metodologia alternativa em busca de melhorar a qualidade dos modelos atuais, além de acrescentar informações não conhecidas a respeito dos dados, como o tempo até o cliente se tornar inadimplente. Tendo em vista a característica dos dados, serão ajustados modelos de regressão discretos sob a ótica de dados grupados para dados provenientes de uma linha de crédito parcelado com prazo de contratação de dezoito meses