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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Um modelo estratégico para a análise de crédito utilizando redes neurais artificiais
metadata.dc.creator: Pires, íris Rosane Netto
metadata.dc.contributor.advisor1: Yamanaka, Keiji
metadata.dc.contributor.referee1: Lima, Luciano Vieira
metadata.dc.contributor.referee2: Soares, Alexsandro Santos
metadata.dc.description.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.
Abstract: The present work reflects a case study done at a factoring company, acting in the area of market fomenting. This work focuses on the negotiations related to financial credit done with its client businesses, notably micro and small companies. It examines the credit analysis system utilized, highlighting that, after a selected bibliographical review and a deep study of its method and analysis process, some gaps were found which give its negotiations credit concession actions of high risk. With the objective of giving support to the analysts of the aforementioned company in the analysis process, as well as conferring a more efficient directive for decision making, this work proposes a strategic credit analysis model which uses contemporary approaches with the objective of aggregating value and giving new emphasis to the model used. The proposed model is based on the utilization of two conceptual tools: subjective credit analysis, applied in a standardized way and concepts of intangible assets to qualify and quantify the portfolio management risks; and a computational tool, artificial neural network techniques specifically, to process, learn and generalize the proposed model, and from there, form a more accurate diagnosis for future clients. Therefore, after the elaboration of the method, several tests were made, the results of which were considered promising and with a good proficiency level. Not only was the contemporary approach utilized considered prominent, but also the application of neural networks demonstrated high performance handling the multivariate data given to it.
Keywords: Crédito
Análise de crédito
Análise subjetiva de crédito
Ativos intangíveis
Redes neurais artificiais
Credit
Credit analysis
Subjective credit analysis
Intangible assets
Artificial neural networks
Administração de crédito
Redes neurais (Computação)
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Engenharias
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Citation: PIRES, íris Rosane Netto. Um modelo estratégico para a análise de crédito utilizando redes neurais artificiais. 2008. 98 f. Dissertação (Mestrado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2008.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14390
Issue Date: 4-Aug-2008
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica

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