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Previsão de Inadimplência por Redes Neurais Artificiais
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Previsão de Inadimplência por Redes Neurais Artificiais

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A análise de inadimplência creditícia tem sido objeto de estudo para diversos pesquisadores e profissionais. Mesmo em casos onde há ocorrência da inadimplência é um evento quase raro, empresas …

A análise de inadimplência creditícia tem sido objeto de estudo para diversos pesquisadores e profissionais. Mesmo em casos onde há ocorrência da inadimplência é um evento quase raro, empresas concessionárias de empréstimos precisam se apoiar em boas práticas de concessão de empréstimos por diversos motivos. O presente artigo visa estudar o fenômeno da inadimplência através de redes neurais artificiais neste ambiente de baixa inadimplência. Para isto, utilizaremos uma base de dados real de uma cooperativa de crédito brasileira para estudo e aplicação das técnicas aqui apresentadas.

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Transcript

  • 1. Rio de Janeiro, 15 de Dezembro de 2008. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais Artificiais na Presença de Baixo Risco Anderson Guimarães de Pinho
  • 2. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Problema </li></ul><ul><ul><li>Empresa: Cooperativa de Crédito. </li></ul></ul><ul><ul><li>Identificar o futuro cooperado inadimplente. </li></ul></ul>
  • 3. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Justificativa </li></ul><ul><ul><li>Na automação de sistemas especialistas: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Aumento da produtividade. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Redução de custos operacionais. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Eficiência em processos. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Estabelecimento de boas práticas com o cliente (pró-atividade). </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Sustentabilidade e lucratividade. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Preventivamente vs . Reativamente. </li></ul></ul></ul>
  • 4. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Metodologia </li></ul><ul><ul><li>Participação dos Inadimplentes </li></ul></ul><ul><ul><li>MLP com Backpropagation </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Comitê de Redes </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Rede Individual (com Bootstrap) </li></ul></ul></ul>
  • 5. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Base de Dados </li></ul><ul><ul><li>Tabela Cadastral </li></ul></ul><ul><ul><li>Tabela Métricas Transacionais </li></ul></ul>
  • 6. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Seleção de Variáveis </li></ul>Variáveis Para Seleção
  • 7. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Seleção de Variáveis </li></ul>Contínuas Categóricas Variáveis Para Seleção
  • 8. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Seleção de Variáveis </li></ul>Contínuas Categóricas Variáveis Para Seleção
  • 9. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Seleção de Variáveis </li></ul>Contínuas Categóricas Variáveis Para Seleção
  • 10. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Seleção de Variáveis </li></ul>
  • 11. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Seleção de Variáveis </li></ul>Principais Componentes 73,8% da Variabilidade
  • 12. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Delineamento dos Experimentos </li></ul>
  • 13. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Delineamento dos Experimentos </li></ul>
  • 14. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Delineamento dos Experimentos </li></ul>Variáveis Transformadas X e Matriz de PCA Extraídos
  • 15. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Combinação de Notas do Comitê </li></ul>Rede 1 Rede 2 Rede 3 VOTAÇÃO
  • 16. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Algumas Informações </li></ul><ul><ul><li>MLPs com 1 camada oculta. </li></ul></ul><ul><ul><li>Função de Ativação Sigmóide. </li></ul></ul><ul><ul><li>Treinamento em Batch com Algoritmo Gradiente Decrescente. </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Interropido quando aumento no SSE em 20 ciclos seguidos. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Ou número máximo de ciclos fosse atingido. </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Número de Neurônios </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>2,3,4,5,6,10,12 </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Número de Ciclos de Treinamento </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>25, 50, 100, 200, 400, 800 </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Softwares </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>SPSS 16.0 para a modelagem das Redes. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Excel 2007 para Bootstrapping. </li></ul></ul></ul>
  • 17. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Exemplo da: </li></ul><ul><ul><li>Rede Individual (Bootstrapping) com Matriz de X </li></ul></ul><ul><ul><li>Rede Individual (Bootstrapping) com Matriz de PCA </li></ul></ul>
  • 18. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Resultados Finais: </li></ul><ul><ul><li>Rede Individual (Bootstrapping) </li></ul></ul><ul><ul><li>Comitê de Redes </li></ul></ul>
  • 19. Previsão de Inadimplência por Redes Neurais na Presença de Baixo Risco <ul><li>Conclusões: </li></ul><ul><ul><li>Rede Individual gerou bom resultados. </li></ul></ul><ul><ul><li>Estrutura de Comitê exige altos custos de implementação. </li></ul></ul><ul><li>Próximos Passos: </li></ul><ul><ul><li>Evoluir a rede por modelagem Neuro-genética. </li></ul></ul><ul><ul><li>Comparar resultados neurais com modelos logísticos. </li></ul></ul>
  • 20. Obrigado! Anderson Pinho

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