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Título:  
  Avaliacão de risco de crédito utilizando grupo de classificadores
Autor:  
  Renato Hudson de Andrade   Listar as obras deste autor
Categoria:  
  Teses e Dissertações
Idioma:  
  Português
Instituição:/Parceiro  
  [cp] Programas de Pós-graduação da CAPES   Ir para a página desta Instituição
Instituição:/Programa  
  UFMG/ESTATÍSTICA
Área Conhecimento  
  ESTATÍSTICA
Nível  
  Mestrado
Ano da Tese  
  2008
Acessos:  
  128
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.
     
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