利用logistic回归对中小企业信用风险预测模型的提出

Flávio Führ, José Donizetti de Lima, Gilson Ditzel Santos, Sady Mazzioni
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摘要

在组织中,对有助于风险预测的标准的搜索正在增加。信用评分模型的使用旨在帮助信用分析师进行决策。本研究旨在开发方法学程序,以构建和改进针对中小企业分析的信用评分模型。使用逻辑回归的统计方法,通过改进的方法程序,比如数据库的例子:划分为类的发展是随着商业环境可能5信用评分模型,作为一个为每个类的公司,另一个用于模型的数据库。这些模式是针对中小企业的促进和信贷发放实体的。模型的准确性显示了具有非会计和不可审计变量的数据库的显著百分比,达到了令人满意的百分比。
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UMA PROPOSIÇÃO DE MODELOS DE PREVISÃO DE RISCO DE CRÉDITO PARA PEQUENAS E MÉDIAS EMPRESAS POR MEIO DA REGRESSÃO LOGÍSTICA
RESUMO A busca por padrões que contribuam na predição de risco, é crescente nas organizações. A utilização de modelos de credit scoring busca auxiliar o analista de crédito na tomada de decisão. Este trabalho objetiva elaborar procedimentos metodológicos, para estruturar e melhorar os modelos de credit scoring direcionados a análise de pequenas e médias empresas. Com a utilização da técnica estatística da regressão logística, por meio das melhorias elaboradas nos procedimentos metodológicos, como exemplo: divisão da base de dados em classes conforme enquadramento das empresas, foi possível o desenvolvimento de 5 modelos de credit scoring, sendo um modelo para cada classe de empresas e outro para a base geral de dados. Os modelos foram direcionados às entidades de fomento e concessão de crédito para pequenas e médias empresas. As acurácias dos modelos apresentaram percentuais expressivos para base de dados com variáveis não contábeis e não auditáveis, atingindo percentuais satisfatórios.
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