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Título : Análise estatística multivariada: avaliando a (in)solvência de empresas comerciais utilizando regressão logística
Autor: Prado, José Willer do
Santos, Fabiola Adriane Cardoso
Machado, Luiz Kennedy Cruz
Carvalho, Francisval de Melo
Viglioni, Marco Túlio Dinali
Palavras-chave: Análise ftorial
Regressão logística
Crédito
Factor analysis
Logistic regression
Credit
Publicador: Universidade Metodista de Piracicaba
Data da publicação: 2017
Referência: PRADO, J. W. do et al. Análise estatística multivariada: avaliando a (in)solvência de empresas comerciais utilizando regressão logística. Revista de Finanças e Contabilidade da UNIMEP, Piracicaba, v. 4, n. 1, 2017.
Resumo : Na atualidade, as empresas que oferecem crédito buscam cada vez mais o auxílio de ferramentas estatísticas modernas para combater a inadimplência em suas transações. A análise correta do crédito sempre se apresentou como fator chave para as instituições que o fornecem. Nesse sentido, o objetivo do presente estudo é gerar um modelo de Credit Scoring (modelo estatístico de avaliação do crédito) empregando as técnicas de Análise Fatorial e Regressão Logística para avaliar a capacidade de classificação de insolvência e solvência para empresas comerciais. Por estas técnicas obtivemos os parâmetros a respeito do grau de eficiência do modelo gerado e aplicado às empresas comerciais. Observou-se, ainda, que o método de Análise Fatorial auxiliou a Regressão Logística na acurácia de acerto para a classificação. Pode-se concluir que após o uso da Análise Fatorial a Regressão Logística obteve precisão de acerto de 92% nas classificações de empresas comerciais, o que valida o modelo. Pode-se dizer que o modelo gerado é apropriado para a classificação do risco de crédito.
Abstract: Nowadays, companies offering credit seek increasingly using statistical tools to combat delinquency in their transactions. The correct analysis of credit always presented himself as a key factor for institutions that provide. In this sense, the objective of this study is to generate a model of Credit Scoring (statistical model for the evaluation of credit) employing the techniques of factor analysis and logistic regression to assess the ability of classification of insolvency and solvency to commercial enterprises. For these techniques, we have the parameters regarding the degree of efficiency of the model generated and applied to commercial enterprises. It was also observed that the method of factor analysis helped the logistic regression, the accuracy of a hit for the classification. It can be concluded that after the use of factorial analysis the logistic regression obtained accuracy accuracy of 92% in the standings of commercial enterprises, which validates the model. It can be said that the model generated is appropriate for the classification of credit risk.
URI: http://reficontunimep.com.br/ojs/index.php/Reficont/article/view/60
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/30963
Idioma: pt_BR
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