Classificação de clientes inadimplentes via regressão logística
| dc.creator | Juliana Simões da Silva Dutra | |
| dc.date.accessioned | 2022-08-25T16:09:10Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-08T23:04:21Z | |
| dc.date.available | 2022-08-25T16:09:10Z | |
| dc.date.issued | 2021-08-30 | |
| dc.description.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. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/44586 | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Estatística | |
| dc.subject | Cobrança de contas | |
| dc.subject | Devedores | |
| dc.subject | Probabilidades | |
| dc.subject.other | probabilidade | |
| dc.title | Classificação de clientes inadimplentes via regressão logística | |
| dc.type | Monografia de especialização | |
| local.contributor.advisor1 | Marcelo Azevedo Costa | |
| local.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0843501351619189 | |
| local.contributor.referee1 | Marcelo Azevedo Costa | |
| local.contributor.referee1 | Roberto da Costa Quinino | |
| local.contributor.referee1 | Ilka Afonso Reis | |
| local.description.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. | |
| local.publisher.country | Brasil | |
| local.publisher.department | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA | |
| local.publisher.initials | UFMG | |
| local.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Estatística |