Classificação de clientes inadimplentes via regressão logística
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Monografia de especialização
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Marcelo Azevedo Costa
Roberto da Costa Quinino
Ilka Afonso Reis
Roberto da Costa Quinino
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
Palavras-chave
probabilidade