Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/44586
Type: Monografia (especialização)
Title: Classificação de clientes inadimplentes via regressão logística
Authors: Juliana Simões da Silva Dutra
First Advisor: Marcelo Azevedo Costa
First Referee: Marcelo Azevedo Costa
Second Referee: Roberto da Costa Quinino
Third Referee: Ilka Afonso Reis
Abstract: Diante da necessidade de entender o perfil do cliente inadimplente e criar estratégias de cobrança mais eficientes, o objetivo desse trabalho de conclusão de curso é classificar os clientes inadimplentes de uma base de cartões de crédito Private Label de acordo com a propensão de negociação de sua dívida. Os dados foram obtidos por meio do banco de dados de uma assessoria de cobrança de Belo Horizonte/MG, que presta serviço para uma grande instituição bancária de nível nacional. Foi ajustado um modelo de regressão logístico e criado um ranking de clientes, de acordo com sua propensão de negociação da dívida.
Abstract: Due to the necessity to understand the defaulting customers profile and create more efficient collection strategies, the objective of this study conclusion is to classify default by a private card company's customers according to the customer's propensity to negotiate debt. The data were extracted from a collection center's database located in Belo Horizonte, which provides services to a national large bank institution. A logistic regression model was adjusted and a ranking of clients was created according to their propensity to negotiate debt.
Subject: Estatística
Cobrança de contas
Devedores
Probabilidades
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/44586
Issue Date: 30-Aug-2021
Appears in Collections:Especialização em Estatística

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