Credit Scoring

Modelos para avaliação do risco de crédito

A administração do risco de crédito só é viável quando o risco é quantificado e analisado adequadamente. A quantificação dos riscos é obtida utilizando modelos de credit scoring (CS)

Este programa visa capacitar os participantes a entender os fundamentos dos modelos de CS, discutir os principais aspectos do planejamento dos modelos, desenvolver modelos de credit scoring utilizando técnicas estatísticas e de machine learning, validá-los e monitorá-los ao longo do tempo.

Será dada ênfase à discussão das dificuldades práticas no planejamento, desenvolvimento e implantação destes modelos.

Metodologia

Aulas expositivas dialogadas, demonstrações, simulações e exercícios, nas quais serão discutidos:

  • os conceitos do Credit Scoring;
  • os fundamentos das técnicas estatísticas e de machine learning a serem utilizados, necessários para sua correta aplicação;
  • a análise e a interpretação dos resultados obtidos com a aplicação dessas técnicas;
  • os principais desafios encontrados na prática para desenvolver e implantar os resultados;
  • e a gestão do modelo.

A partir de uma base de dados, simulando um caso real, será utilizado o software R para desenvolver os modelos de CS e avaliar sua capacidade preditiva. Os instrutores ensinarão a instalar o software R (gratuito) bem como utilizá-lo.

 

SOBRE O PROGRAMA

Docente: Abraham Laredo Sicsú

Especialista na aplicação de métodos estatísticos nas áreas de processos, marketing e crédito. Desde 1980 atua como instrutor e consultor de grandes empresas no Brasil e no exterior. Foi um dos primeiros consultores a desenvolver modelos de credit scoring para o mercado bancário no Brasil. É professor de Métodos Quantitativos da Escola de Administração de Empresas da Fundação Getulio Vargas (EAESP-FGV), mestre em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), M.Sc. e Ph.D. pela Stanford University (USA).

 

Conteúdo programático

  • Conceitos básicos em modelagem do risco de crédito;
  • Desenvolvimento de um modelo de credit scoring – planejamento 
  • Análise do banco de dados utilizando o software R.
  • Modelo estatístico de credit scoring 
  • Modelo de machine learning para credit scoring  - I 
  • Modelo de machine learning para credit scoring  - II
  • Técnicas complementares
  • Implantação de um sistema de credit scoring 
  • Acompanhamento de um sistema de credit scoring
  • Wrap-up

Serão fornecidos materiais complementares para leitura durante o curso.

PÚBLICO ALVO 

Gestores e analistas das áreas de crédito de empresas credoras de todos os setores da economia:

  • Os participantes deverão ter facilidade no uso de Excel básico;
  • Não é necessário ter conhecimento anterior no uso do software R;
  • A empresa deve permitir a instalação do freeware R em suas máquinas para que os participantes acompanhem o curso. Caso não seja possível, os participantes deverão instalá-lo em seus computadores pessoais.

Recomendado para participantes com formação em exatas, administração e economia ou que tenham habilidade no trato de dados quantitativos.

Esse site usa cookies

Nosso website coleta informações do seu dispositivo e da sua navegação e utiliza tecnologias como cookies para armazená-las e permitir funcionalidades como: melhorar o funcionamento técnico das páginas, mensurar a audiência do website e oferecer produtos e serviços relevantes por meio de anúncios personalizados. Para mais informações, acesse o nosso Aviso de Cookies e o nosso Aviso de Privacidade.