Comparação do desempenho de Modelos Lineares Generalizados (MLG) e Modelos Aditivos Generalizados (MAG) na predição de dados financeiros em credit score

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dc.contributorLouzada Neto, Francisco
dc.contributorhttps://lattes.cnpq.br/0994050156415890
dc.contributorPerdoná, Gleici da Silva Castro
dc.contributorhttps://lattes.cnpq.br/0745160064860746
dc.contributorhttps://lattes.cnpq.br/7964577580391487
dc.creatorGuirado, Lorene
dc.date2018-06-13T20:03:51Z
dc.date2018-06-13T20:03:51Z
dc.date2010-10-07
dc.date.accessioned2026-10-02T21:48:37Z
dc.descriptionThis study aimed to present and compare the performance of two different methodologies for statistical modeling of financial data with dichotomous response, specifically exemplified by models of credit score as well as methodologies for validation and performance analysis of these models. One of the measures used in this analysis is the lift, often used in marketing, but little used in the financial area, this measure is also used as a descriptive technique for categorizing variables. The techniques presented here are the Generalized Linear Models (GLM), the most usual method, and Generalized Additive Models (GAM), unusual in finance because it is a semi-parametric or nonparametric model, generating even some difficulty in interpretation because it does not present parameters. The predictive capabilities of the two techniques are compared in an application on real data and in a simulation study.
dc.descriptionNão recebi financiamento
dc.descriptionEsse trabalho teve como objetivo apresentar e comparar o desempenho de duas diferentes metodologias de modelagem estatística para dados financeiros com resposta dicotômica, especificamente exemplificadas pelos modelos de credit score, bem como metodologias para validação e análise de desempenho desses modelos. Uma das medidas que utilizamos nessa análise é o lift, muito utilizado no marketing, mas ainda pouco utilizado na área financeira, essa medida também é utilizada como técnica descritiva para categorização de variáveis. As técnicas aqui apresentadas são os Modelos Lineares Generalizados (MLG), metodologia mais usual, e os Modelos Aditivos Generalizados (MAG), ainda pouco usual na área financeira por tratar-se de um modelo semi-paramétrico ou não-paramétrico, gerando ainda certa dificuldade de interpretação pelo fato de não apresentar parâmetros. As capacidades preditivas das duas técnicas são comparadas em uma aplicação em dados reais e em um estudo de simulação.
dc.formatapplication/pdf
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dc.identifierGUIRADO, Lorene. Comparação do desempenho de Modelos Lineares Generalizados (MLG) e Modelos Aditivos Generalizados (MAG) na predição de dados financeiros em credit score. 2010. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2010. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/10158.
dc.identifierhttps://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/10158
dc.identifier.urihttps://agenda.sc.usp.br/handle/123456789/47606
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlos
dc.publisherUFSCar
dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs
dc.publisherCampus São Carlos
dc.rightsAcesso aberto
dc.subjectDados binários
dc.subjectModelos lineares generalizados
dc.subjectModelos aditivos generalizados
dc.subjectLift
dc.subjectCredit Score
dc.subjectCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAO
dc.titleComparação do desempenho de Modelos Lineares Generalizados (MLG) e Modelos Aditivos Generalizados (MAG) na predição de dados financeiros em credit score
dc.typeDissertação

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