Dissertação

Credit Risk Modelling EVALUATED

Definir o limite de crédito de empresas é uma das maiores fontes de preocupação na gestão de risco financeiro. Os métodos que calculam os limites de crédito têm vindo a ser desenvolvidos, de forma a cumprir as exigências e mudanças que ocorrem no mercado. Uma boa e adequada prática de definição de limite de crédito tem um impacto enorme nas poupanças das instituições financeiras, dado que resulta numa redução do potencial de empresas que podem falhar as suas obrigações financeiras. A presente pesquisa tem o objetivo de construir modelos fiáveis, que definem automaticamente o limite de crédito das empresas, de acordo com os seus dados financeiros. Os dados financeiros foram fornecidos por uma das maiores bases de dados financeira, contendo informações financeiras de milhares de empresas, desde rácios financeiros a resultados financeiros. Para construir estes modelos podem ser usadas várias tecnologias, sendo que neste estudo serão considerados métodos estatísticos e de inteligência artificial. Considerando estes métodos, o principal objetivo é descobrir qual destes consegue desenvolver o modelo mais preciso. Considerando os resultados finais, o modelo que revelou o melhor desempenho preditivo foi obtido por um método de Inteligência Artificial, como seria expectável. Apesar do modelo desenvolvido pelos Modelos Multiplicativos não ser fiável nesta fase do estudo, deixou fortes evidências de ser o método analítico usado para o cálculo do limite de crédito, exigindo uma análise profunda, sendo que existe a possibilidade de os dados serem divididos por classes, em que cada uma é definida por uma regressão diferente.
Limite de crédito, Regressão Linear Múltipla, Modelos Multiplicativos, Multilayer Perceptron, Radial Basis Function

janeiro 28, 2021, 14:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

António Manuel da Nave Quintino

Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)

Professor Auxiliar Convidado