A utilização de algoritmos de machine learning na análise econômica

Este estudo investiga a possibilidade de utilização de algoritmos de machine learning em problemas econômicos aplicados. Mediante revisão da literatura vigente sobre o tema, verificaram-se os benefícios que esses algoritmos podem trazer ao debate econômico, além de se vislumbrarem as vantagens e as desvantagens que podem oferecer em relação aos métodos tradicionais. A pesquisa ancora-se na representação de árvores de decisão que, habitualmente, são enfatizadas por acadêmicos como ideais para abordar problemas de projeção. Além de serem facilmente interpretáveis, costumam apresentar alta performance de predição. Visto que estudos aplicado abordando casos brasileiros ainda são escassos, propôs-se a abordagem de um caso doméstico. Assim, com o emprego do algoritmo C5.0, constrói-se uma árvore de decisão destinada a projetar a falência de uma instituição financeira brasileira. Isso torna possível averiguar os principais indicadores que levam um banco à bancarrota, bem como seus valores. Todo o processo de construção, bem como a árvore de decisão propriamente dita, são apresentados, explicados e discutidos ao longo do trabalho.This study investigates the possibility of using algorithms of machine learning in problems of applied economics. Through a review of current literature about the theme, it was possible to verify the benefits that these algorithms can bring to the economic debate, as well as showing the advantages and disadvantages they can offer when compared to traditional methods. The present research is based in the representation of decision trees which, usually, are emphasized by academics as the ideal model to approach projection problems. In addition, they are easily interpreted and usually show high prediction performance. Since applied studies involving Brazilian cases are still scarce, an approach of a domestic case was purposed. Therefore, with the implementation of C5.0 algorithm, a decision tree was developed to foresee the bankruptcy of a financial Brazilian institution. This makes possible to evaluate the main indicators that can make a bank bankrupt, as well as its numbers. All the development process, as well as the decision tree itself, are presented, explained and discussed throughout this study