Modelos de classificação e definição de montantes de crédito de clientes

: caso do Grupo Nors

Resumo

A análise financeira é um fator preponderante na atribuição de crédito, por parte das instituições financeiras. Os modelos de classificação de crédito surgem como forma de facilitar a análise financeira, ao classificar os clientes em categorias de pagador. A aplicação destes modelos tem sido uma prática corrente em instituições financeiras, porque permitem poupar tempo e recursos. O Grupo Nors concede crédito aos clientes, como forma de fomentar a sua faturação. Assim, a área das Contas a Receber (CaR), dos Serviços Partilhados, está encarregue da análise de crédito dos clientes e tomar as decisões de conceder ou não crédito e que montante disponibilizar ao cliente. Assim, o presente trabalho tem como objetivo construir e propôr um modelo de classificação de crédito que seja útil à tomada de decisão de crédito da área das CaR e uma ferramenta que indique o montante de crédito a disponibilizar aos clientes que solicitam crédito. Desta forma, foram criados vários modelos de classificação de crédito diferentes, construídos a partir de três métodos distintos, Análise Múltipla Discriminante, Regressão Logística e Redes Neuronais Artificiais. Também, foi criado um modelo que indica o montante de crédito a conceder a cada cliente, baseado em algoritmos genéticos. Constatou-se que as Redes Neuronais Artificiais são o método de classificação com melhores resultados para o caso de classificação de crédito do Grupo Nors e que o modelo de definição do montante de crédito de clientes pode constituir uma ferramenta útil para o Grupo, uma vez que os indicadores correntemente utilizados não estão orientados especificamente para esse efeito.

Data do prémio	17 jul. 2017
Idioma original	Portuguese
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Rita Ribeiro (Supervisor)