| |
| |
Tipo de Mídia:
Texto
|
|
Formato:
.pdf
|
Tamanho:
547,08
KB
|
|
|
| |
|
|
| |
|
|
| |
|
|
| |
Título: |
|
Avaliacão de risco de crédito utilizando grupo de classificadores |
Autor: |
|
Renato Hudson de Andrade
 |
Categoria: |
|
Teses e Dissertações |
Idioma: |
|
Português |
Instituição:/Parceiro |
|
[cp] Programas de Pós-graduação da CAPES
|
Instituição:/Programa |
|
UFMG/ESTATÍSTICA |
Área Conhecimento |
|
ESTATÍSTICA |
Nível |
|
Mestrado
|
Ano da Tese |
|
2008 |
Acessos: |
|
487 |
Resumo |
|
Uma das maiores aplicacoes da Estatistica no ambiente nanceiro sao os modelos de
analise de risco de credito. Esta dissertacao avalia o desempenho dos seguinte modelos
de classificacao no contexto de risco de credito: regressao logistica, rede bayesiana
ingenua, maquina de vetor suporte, aprendizagem baseada em racioncinio e arvore de
classificacao. Ao final caracterizou-se as principais vantagens e desvantagens de cada uma
das abordagens.
A seguir, avaliou-se as alternativas existentes para a combinacao dos classificadores.
O grau de acerto das predicoes quando o grupo de classificadores de utilizado no lugar de
um unico modelo de classificacao de superior ao melhor classificador individual. |
| |
|
|
| |
|
 |
|
|
|