Modelagem Estatística para Risco de Crédito

Historicamente, os modelos de Credit Scoring compreendem uma das principais ferramentas de suporte à concessão de crédito. O desenvolvimento de tais modelos baseia-se, geralmente, na construção de um procedimento formal para descrever quais características dos clientes estão, efetivamente, relacionadas com o seu risco de crédito e qual a intensidade e direção desse relacionamento. A idéia central consiste na geração de um escore ou de um grupo de escores através dos quais clientes potenciais possam ser ordenados segundo a sua chance de inadimplência. Neste Minicurso  apresentamos os procedimentos estatísticos comumente utilizados na modelagem de Credit Scoring.

O livro associado ao Minicurso é composto de 9 capítulos. No Capítulo 1 apresentamos as principais etapas de desenvolvimento de um modelo de Credit Scoring. No Capítulo 2 apresentamos a metodologia usualmente utilizada no contexto de risco de crédito, ou seja, modelo de regressão logística e abordamos também regressão logística com erro de medida. No Capítulo 3 apresentamos os principais modelos que podem ser utilizados em situações de eventos raros, tais como fraude e não pagamento da primeira fatura.  No Capítulo 4 apresentamos algumas das técnicas associadas à inferência dos rejeitados. No Capítulo 5 apresentamos técnicas de combinação de modelos para dados financeiros. O Capítulo 6 trata de análise de dados financeiros com a presença de dados missing. Modelos alternativos aos modelos usuais de crédito são apresentados nos Capítulos 7 a 9. No Capítulo 7 apresentamos a metodologia de redes probabilísticas. Nos Capítulos 8 e 9 apresentamos a metodologia de análise de sobrevivência e modelos de longa duração, respectivamente.