Analisando métodos de machine learning e avaliação do risco de crédito

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2021.v21i1.2089

Palabras clave:

Risco de Crédito, Credit Scoring, Regressão Logística, Machine Learning, XGBoost, Random Forest

Resumen

Objetivo do estudo: O objetivo deste artigo é comparar a regressão logística clássica e dois métodos de machine learning para credit scoring, o random forest e o XGBoost, visando identificar qual apresenta melhor desempenho na previsão de inadimplência.

Metodologia/abordagem: O desempenho dos modelos estimados foi comparado com base em acurácia, estatística Kolmogorov-Smirnov, além de curva ROC.

Originalidade/Relevância: Foi utilizada uma base de dados exclusiva com informações de 3.844 pequenas e médias empresas, clientes de uma locadora de automóveis com atuação em todo o Brasil.

Principais resultados: Os resultados sugerem que os métodos de machine learning apresentam capacidade preditiva maior quando comparados com a regressão logística. O XGBoost teve o melhor desempenho, entre os métodos analisados.

Contribuições teóricas/metodológicas: Este artigo corrobora a utilização de variáveis não financeiras para a previsão de inadimplência e a superioridade dos métodos estatísticos mais modernos frente à abordagem clássica.

Biografía del autor/a

Felipe Fernandes Coelho, Universidade Federal de Minas Gerais

Graduado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Minas Gerais, pós-graduando em Gestão com ênfase em Finanças na Fundação Dom Cabral, Coordenador de Riscos de Meios de Pagamento na Localiza.

Daniel Penido de Lima Amorim, Universidade Federal de Minas Gerais

Economista, mestre em Administração / Finanças (2020) pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Cursou as disciplinas Econometria I e Análise de Dados em Painel (2019) no mestrado / doutorado em Economia da UFMG. Também possui especialização em Finanças (2015) pela UFMG e graduação em Economia (2013) pelo Centro Universitário UNA. Na graduação, foi selecionado com bolsa integral pelo PROUNI e premiado por mérito acadêmico ao concluir o curso. No mestrado, foi bolsista da CAPES. Tem expertise em análise de dados econômicos e financeiros, tais como aqueles sobre setores econômicos, competição entre empresas, finanças corporativas, mercados financeiros, entre outros. Dispõe de amplo conhecimento e experiência em análises econométricas, seja com dados em corte transversal, painel ou séries temporais, utilizando dos softwares EViews, Stata, R e SPSS. Iniciou a carreira na área como estagiário de pesquisa, monitor das disciplinas de Introdução à Economia, Microeconomia e Macroeconomia, bem como bolsista de iniciação científica. Durante a especialização, desenvolveu pesquisas em Economia da Saúde e Finanças. Em 2014, trabalhou no departamento de riscos financeiros do Banco Bonsucesso, provendo análises sobre a exposição ao risco de mercado do portfólio da instituição financeira e gerando demonstrativos de risco enviados ao Banco Central. Entre 2015 e 2018, trabalhou na Fundação Dom Cabral (FDC), desenvolvendo artigos científicos e relatórios de pesquisa encomendados por organizações. Na FDC, foi coautor do maior estudo econômico sobre o setor audiovisual realizado até então no Brasil. Desde 2017, atua como pesquisador membro do Grupo de Organização Industrial Empírica do Instituto de Economia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (IE/UFRJ). Também elaborou pesquisas encomendadas por empresas de consultoria. Atualmente, trabalha como Assessor de Fiscalização Econômico-Financeira na Agência Reguladora de Serviços de Abastecimento de Água e de Esgotamento Sanitário do Estado de Minas Gerais (ARSAE-MG). Durante o estágio docente do mestrado (2018-2019), atuou na disciplina Produtos Financeiros do curso do Controladoria e Finanças da UFMG. Além disso, coorientou quatro monografias de alunos dos cursos de Economia, Controladoria e Finanças e Engenharia de Produção da UFMG, assim como duas monografias de alunos do curso de Economia do IBMEC, as quais, inclusive, resultaram em artigos científicos publicados. Tem publicado seus artigos em periódicos nacionais e internacionais. Contribui como parecerista ad hoc para periódicos como Applied Economics, Latin American Business Review, Revista Brasileira de Finanças, entre outros. Tem grande interesse por métodos econométricos recentemente propostos. Dispõe de produção científica em Economia da Saúde, Organização Industrial Empírica, Finanças Corporativas e, principalmente, em Mercados Financeiros e de Capitais.

Marcos Antônio de Camargos, Universidade Federal de Minas Gerais

Doutor e Mestre em Administração pelo CEPEAD-UFMG, Especialista em Gestão Estratégica de Finanças e Graduado em Administração pela Universidade Federal de Minas Gerais. Atualmente é Coordenador Local do Mestrado Profissional em Economia e Professor Titular da Faculdade IBMEC-MG. Na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) é Pesquisador e Professor (Adjunto IV) de cursos de graduação e do Mestrado em Administração do Centro de Pós-Graduação e Pesquisas em Administração (CEPEAD). Possui experiência na área de Administração, com ênfase em Finanças, atuando com ensino (coordenação de cursos de graduação e pós-graduação), pesquisa e consultoria na área. Temas de interesse: finanças corporativas, fusões e aquisições, estrutura de capital, governança corporativa, capital de giro, mercado financeiro e de capitais, análise de investimento. Autor do livro Matemática Financeira Aplicada a Produtos Financeiros e à Aanálise de Investimentos: Uso da Calculadora HP-12C (Saraiva, 2013).

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Publicado

2021-03-15

Cómo citar

Coelho, F. F., Amorim, D. P. de L., & Camargos, M. A. de. (2021). Analisando métodos de machine learning e avaliação do risco de crédito. Revista Gestão & Tecnologia, 21(1), 89–116. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2021.v21i1.2089

Número

Vol. 21 Núm. 1 (2021): Janeiro/Março

Sección

ARTIGO

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