Previsão de concessão de crédito à pessoas jurídicas por meio de modelos de séries temporais

dc.creatorHenrique Celestino Ferreira
dc.date.accessioned2021-04-08T00:47:51Z
dc.date.accessioned2025-09-09T00:41:52Z
dc.date.available2021-04-08T00:47:51Z
dc.date.issued2020-07-10
dc.description.abstractThe aim of this study was to model of banking credit concessions and to firns and to generate forecasts about the behavior of that series. Forecasting methods based on the Integrated Auto Regressive Seasonal Moving Averages (SARIMA) and Holt-Winters Exponential Smoothing models were used. From the analysis if th data, it was possible to perceive the importance of statistical predictive methods, amidst the relevance of the financial intermediation process. The development of control identification and prediction mechanisms becomes much more efficient when supported by econometric methodologies. Finally, through the entire study carried out, it was possible to confirme that the forecasts generated were adherent to the credit granting process from March 2011 to November 2019.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/35580
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/pt/
dc.subjectEstatística
dc.subjectAnálise de séries temporais
dc.subjectAuto-regressão (Estatística)
dc.subjectCrédito bancário
dc.subject.otherCrédito Bancário
dc.subject.otherModelos de previsão
dc.subject.otherModelo SARIMA
dc.subject.otherAlisamento Exponencial de Holt-Winters
dc.titlePrevisão de concessão de crédito à pessoas jurídicas por meio de modelos de séries temporais
dc.typeMonografia de especialização
local.contributor.advisor1Ela Mercedes Medrano de Toscano
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5892007447836016
local.contributor.referee1Sueli Aparecida Mingoti
local.contributor.referee1Roberto da Costa Quinino
local.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1058265849321011
local.description.resumoO presente trabalho teve por objetivo modelar séries temporais de crédito às pessoas jurídicas através de técnicas de análise de séries temporais e realizar previsões a respeito do seu comportamento. Foram utilizados métodos de previsão baseadas nos modelos Auto Regressivos de Médias Moveis Sazonais (SARIMA) e Alisamento Exponencial de Holt-Winters. A partir da análise dos dados foi possível perceber a importância dos métodos estatísticos preditivos, em meio a relevância do processo de intermediação financeira. O desenvolvimento de mecanismos de controle, identificação e predição se tornam bem mais eficientes quando apoiados em metodologias econométricas. Enfim, por meio de todo o estudo realizado foi possível confirmar que as previsões geradas se mostraram aderentes ao processo de concessão de crédito no período de março de 2011 até novembro de 2019.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística

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