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Análise estatística multivariada: avaliando a (in)solvência de empresas comerciais utilizando regressão logística
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Universidade Metodista de Piracicaba
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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.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
Palavras-chave
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Citação
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.