Um modelo estratégico para a análise de crédito utilizando redes neurais artificiais
AUTOR(ES)
Íris Rosane Netto Pires
DATA DE PUBLICAÇÃO
2008
RESUMO
O presente trabalho reflete um estudo de caso realizado em uma empresa de factoring, que atua na área de fomento mercantil, destacando as negociações relacionadas ao crédito financeiro com suas empresas-cliente, notadamente as micro e pequenas empresas. Aborda o modelo de análise de crédito por ela utilizado, ressaltando-se que, após uma revisão bibliográfica selecionada e um estudo profundo de seu método e processo de análise, verificou-se alguns gaps, que conferem às suas negociações, ações de concessão de crédito com riscos eminentes. Buscando dar suporte aos analistas da referida empresa no processo de análise, bem como, proporcionar-lhes uma diretriz mais eficaz na tomada de decisão, propôs-se neste trabalho, um modelo estratégico para análise de crédito, empregando abordagens contemporâneas, com o objetivo de agregar valor e dar uma nova ênfase ao modelo utilizado. O modelo proposto é estruturado pelo uso de duas ferramentas conceituais: análise subjetiva de crédito, aplicada de forma padronizada e conceitos de ativos intangíveis para qualificar e quantificar os riscos na gestão do portfólio; e uma ferramenta computacional, especificamente técnicas de redes neurais artificiais, para processar, aprender e generalizar o modelo proposto, e a partir daí, formar um diagnóstico mais acertado para os futuros clientes. Assim, após a elaboração do modelo, foram realizados vários testes, cujos resultados foram considerados promissores e com um bom nível de proficiência. Tanto a abordagem contemporânea utilizada foi considerada proeminente, como a aplicação da rede neural demonstrou alta performance para tratar os dados multivariados a ela propostos.
ASSUNTO(S)
credit subjective credit analysis intangible assets engenharia eletrica redes neurais (computação) análise de crédito análise subjetiva de crédito redes neurais artificiais crédito ativos intangíveis administração de crédito credit analysis artificial neural networks
ACESSO AO ARTIGO
http://www.bdtd.ufu.br//tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2185Documentos Relacionados
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