Uso de Modelos de Sobrevivência na Modelagem de Crédito Escore

• Processo: 17/25012-2
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Gladys Dorotea Cacsire Barriga
• Beneficiário: Gladys Dorotea Cacsire Barriga
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Análise de regressão Análise de sobrevivência Estatística
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise Bayesiana | análise de regressão | Análise de Sobrevivência | Estatística

Resumo

Muitos modelos estatísticos foram utilizados em problemas de escore de créditocom a finalidade de obter melhorias na diminuição do risco e no aumento da rentabilidade.Entre eles, destacam-se a análise discriminante, regressão logística, redesneurais e análise de sobrevivência entre outras técnicas. Neste projeto são propostos novos modelos de sobrevivência induzida por fragilidade discreta para a modelagem de dados de sobrevivência univariados e bivariados, para predizer o risco de inadimplência de clientes tomadores de crédito de um sistema financeiro. O modelo de sobrevivência univariado resulta ao assumir que a distribuição de fragilidade é a distribuição de Poisson Generalizada. Consequentemente o modelo bivariado é construído considerando a distribuição de Poisson generalizada bivariada de fragilidade. Para os modelos propostos pretendemos desenvolver procedimentos inferenciais sob uma perspectiva clássica e Bayesiana. No contexto da inferência clássica (ou frequentista) pretende-se utilizar a metodologia da máxima verossimilhança e na abordagem Bayesiana métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Os modelos propostos serão aplicados ao um conjunto de dados coletados de uma carteira de clientes de um banco brasileiro (AU)