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Tipo: Monografia (especialização)
Título: Classificação de clientes inadimplentes via regressão logística
Autor(es): Juliana Simões da Silva Dutra
Primeiro Orientador: Marcelo Azevedo Costa
Primeiro membro da banca : Marcelo Azevedo Costa
Segundo membro da banca: Roberto da Costa Quinino
Terceiro membro da banca: Ilka Afonso Reis
Resumo: 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.
Assunto: Estatística
Cobrança de contas
Devedores
Probabilidades
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Departamento: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
Curso: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/44586
Data do documento: 30-Ago-2021
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