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http://hdl.handle.net/1843/44586
Tipo: | Monografia (especialização) |
Título: | Classificação de clientes inadimplentes via regressão logística |
Autor(es): | Juliana Simões da Silva Dutra |
primer Tutor: | Marcelo Azevedo Costa |
primer miembro del tribunal : | Marcelo Azevedo Costa |
Segundo miembro del tribunal: | Roberto da Costa Quinino |
Tercer miembro del tribunal: | Ilka Afonso Reis |
Resumen: | 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. |
Asunto: | Estatística Cobrança de contas Devedores Probabilidades |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Institución: | UFMG |
Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA |
Curso: | Programa de Pós-Graduação em Estatística |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/44586 |
Fecha del documento: | 30-ago-2021 |
Aparece en las colecciones: | Especialização em Estatística |
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