Credit Scoring

Desenvolvimento Implantação Acompanhamento

Abraham Laredo Sicsu

2010 — 1ª edição

R$ 71,00

Disponível em estoque

Sobre o Livro

ISBN: 9788521205333
Páginas: 200
Formato: 17x24 cm
Ano de Publicação: 2010
Peso: 0.340 kg

Conteúdo

1 - FUNDAMENTOS
1.1. Risco de crédito e credit scores 
1.2. Por que medir o risco de crédito? 
1.3. Aplicações de credit scoring
1.4. Estimando risco de crédito - ideia básica 
1.5. Cálculo dos escores 
1.6. Probabilidade e erros de decisão
1.7. Premissa básica em modelos de credit scoring
1.8. Application scoring e behavioral scoring 
1.9. Modelos julgamentais e modelos quantitativos 
  1.9.1. Modelos julgamentais 
  1.9.2. Modelos quantitativos I - Modelos generalistas 
  1.9.3. Modelos quantitativos II - Modelos customizados 
1.10. Roteiro para o desenvolvimento de um modelo de scoring 
1.11. Uma nota de alerta

2 - PLANEJAMENTO E DEFINIÇÕES
2.1. Objetivo do estudo 
2.2. Análise do tipo de operação a ser considerada 
2.3. Definição e segmentação do mercado-alvo
2.4. Definição de bom e mau cliente 
2.5. Data de referência, período de performance, período histórico e safra 
  2.5.1. Data de referência 
  2.5.2. Período de performance
  2.5.3. Período histórico 
  2.5.4. Período de concessão e safra

3 - IDENTIFICAÇÃO DAS VARIÁVEIS PREVISORAS
3.1. Variáveis potenciais 
  3.1.1. Tipos de variáveis
3.2. Agrupando informações em intervalos de tempo
3.3. Cuidados na identifi cação das variáveis potenciais 
  3.3.1. Definição operacional - uniformidade na interpretação 
  3.3.2. Confiabilidade das informações 
  3.3.3. Informações recentes 
  3.3.4. Disponibilidade ao longo do tempo
  3.3.5. Variáveis aceitáveis pelos analistas ou pela empresa credora 
  3.3.6. Aspectos éticos e legais 
Apêndice 3.1. Informações interessantes no desenvolvimento de modelos de credit scoring para pessoas físicas 
Apêndice 3.2. Informações interessantes no desenvolvimento de modelos de credit scoring para pessoas jurídicas 

4 - AMOSTRAGEM E COLETA DE DADOS 
4.1. Amostragem
  4.1.1. Unidade amostral 
  4.1.2. Mercado-alvo
4.2. Duas formas de amostragem
  4.2.1. Amostragem aleatória simples
  4.2.2. Amostragem aleatória estratificada
  4.2.3. Dimensionamento das amostras 
4.3. Amostras de desenvolvimento e validação 
4.4. Aquisição dos dados 
4.5. Cuidados especiais na coleta de dados 

5 - ANÁLISE DOS DADOS 
5.1. Introdução 
5.2. Análise univariada 
  5.2.1. Distribuições de frequências 
  5.2.2. Identificação e tratamento de inconsistências 
  5.2.3. Identificação e tratamento de outliers (dados discrepantes) 
  5.2.4. Identificação e tratamento de valores em branco (missing values) 
  5.2.5. Síndrome de "outros" 
  5.2.6. Problemas com siglas ou abreviações 
5.3. Definição de novas variáveis 
5.4. Discretização de variáveis 
  5.4.1. Por que discretizar uma variável quantitativa? 
  5.4.2. Como discretizar variáveis quantitativas?
5.5. Fusão de categorias de variáveis qualitativas ou quantitativas 
5.6. Geração de variáveis dummies 
5.7. Terminando a análise univariada 

6 - ANÁLISES BIVARIADAS 
6.1. Introdução 
6.2. Fusão de categorias 
  6.2.1. Critérios utilizados para fusão de categorias 
  6.2.2. Peso da evidência (WOE) 
  6.2.3. Agrupamento pelo AID 
  6.2.4. Comparação de duas formas de fusão de classes 
  6.2.5. Imputação de valores para variáveis qualitativas 
6.3. Análise do poder preditivo das variáveis 
  6.3.1. Análise visual 
  6.3.2. Análise utilizando a estatística IV
6.4. Pré-seleção de variáveis 
6.5. Correlação entre variáveis potenciais

7 - OBTENÇÃO DA FÓRMULA PRELIMINAR 
7.1. Introdução 
7.2. Características de um modelo de credit scoring 
7.3. Quantas variáveis deve ter uma fórmula de escoragem?
7.4. Metodologias para obtenção da fórmula de escoragem
7.5. Cálculo da fórmula de escoragem com regressão logística
7.6. Exemplo 
7.7. Análise da fórmula de escoragem
7.8. Impacto de uma variável sobre P(bom) 
7.9. Conclusão 

8 - ANÁLISE E VALIDAÇÃO DA FÓRMULA DE ESCORAGEM 
8.1. Introdução 
8.2. Avaliação por analistas de crédito
8.3. Análise estatística 
8.4. Amostras de desenvolvimento e de teste
8.5. Re-escalonamento dos escores 
8.6. Classes de risco para análise do modelo 
  8.6.1. Distribuições coluna
  8.6.2. Distribuições linha 
8.7. Indicadores de poder discriminador
  8.7.1. KS - Índice de Kolmogorov-Smirnov 
  8.7.2. AUROC - Area Under Receiver Operating Characteristic
  8.7.3. Coeficiente de Gini 
  8.7.4. Perfi l de Eficiência Acumulada (CAP) 
  8.7.5. D de Sommers 

9 - APERFEIÇOANDO O MODELO 
9.1. Utilização das informações dos proponentes recusados (reject inference) 
  9.1.1. Alternativa 1: considerar todos os recusados como maus
  9.1.2. Alternativa 2: extrapolação I (extrapolação simples) 
  9.1.3. Alternativa 3: extrapolação II (parceling) 
  9.1.4. Alternativa 4: ponderação (augmentation) 
  9.1.5. Analisando os resultados da inferência dos recusados 
9.2. Tratamento de outros clientes não considerados no modelo 
9.3. Interação de variáveis

10 - IMPLANTAÇÃO DO MODELO
10.1. Introdução 
10.2. Regras para tomada de decisão 
  10.2.1. Filtros de crédito 
  10.2.2. Definição do ponto de corte 
     10.2.2.1. Dois pontos de corte e região cinza
  10.2.3. Classes de risco 
  10.2.4. Regras para interferência (overrides) 
10.3. Documentação 
  10.3.1. Diário de bordo
10.4. SADC - Sistema de Apoio à Decisão de Crédito 
10.5. Aspectos técnicos da implantação do credit scoring
  10.5.1. Detalhamento para a área de informática 
  10.5.2. Segurança do sistema de cálculo dos escores 
  10.5.3. Homologação do sistema 
    10.5.3.1. Teste do sistema de cálculo de escores e classificação em classes 
    10.5.3.2. Teste de operação do sistema 
    10.5.3.3. Homologação 
  10.5.4. Envolvimento de outras áreas
10.6. Educação e treinamento dos usuários 
10.7 Liberação para operação de rotina

11. GESTÃO E MONITORAMENTO DO MODELO
11.1 Introdução
11.2 Auditoria
  11.2.1 Quando realizar as auditorias
  11.2.2 Como realizar a auditoria
  11.2.3 O que verifi car
  11.2.4 Relatório da auditoria
11.3 Monitoramento da estabilidade populacional
  11.3.1 Introdução
  11.3.2 O que monitorar
  11.3.3 Periodicidade
  11.3.4 Distribuições de referência
  11.3.5 Amostragem e informações para monitoramento
  11.3.6 Análise da estabilidade populacional
     11.3.6.1 Análise visual
  11.3.7 Análise estatística
    11.3.7.1 Teste de Kolmogorov-Smirnov
    11.3.7.2 Teste utilizando a medida de divergência de Kulback (IV ou IEP)
    11.3.7.3 Análise das distribuições das variáveis
11.4 Ações em caso de instabilidade populacional
  11.4.1 Instabilidade dos escores - ações de contingência
11.5 Monitoramento do desempenho de um modelo
  11.5.1 Introdução
  11.5.2 Amostragem para avaliação de desempenho
  11.5.3 Indicadores de desempenho não estatísticos
  11.5.4 Monitoramento do desempenho do modelo utilizado à medida AR
  11.5.5 Exemplos de relatórios de acompanhamento
11.6 Matriz de migração
  11.6.1 Análise da matriz de migração

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

APÊNDICE 1 ANÁLISE DISCRIMINANTE E REGRESSÃO LOGÍSTICA
A1.1 Introdução
A1.2 Função discriminante linear
A1.3 Regressão logística
  A1.3.1 Estimação dos parâmetros β 
  A1.3.2 Seleção de variáveis 
  A1.3.3 Análise do ajuste do modelo 
  A1.3.4 Correções para o caso de amostragem estratifi cada

APÊNDICE 2 LIVRARIAS DORELA 
A2.1 Análise das variáveis e transformações 
  A2.1.1 IDADE - Em anos completos
  A2.1.2 UNIFED - Unidade da Federação em que reside 
  A2.1.3 RESID - Tipo de residência
  A2.1.4 FONE - Telefone residencial 
  A2.1.5 INSTRU - Grau de instrução 
  A2.1.6 CARTÃO - Possui cartão de primeira linha?  
  A2.1.7 RESTR - Possui desabonos (protesto, cheque sem fundos e ações de busca e apreensão) em To?
  A2.1.8 FICÇÃO - Comprou apenas livro(s) de ficção?
  A2.1.9 NÃO FICÇÃO - Comprou apenas livro(s) de não ficção?
  A2.1.10 AUTOAJUDA - Comprou apenas livro(s) de autoajuda?
  A2.1.11 CATEG - Compra dois ou mais livros de diferentes tipos?

Sinopse

Este livro, fruto da longa experiência do autor, é um texto obrigatório para todos aqueles que se dedicam à avaliação do risco de crédito, uma vez que:

 

* Descreve minuciosamente as diferentes etapas para desenvolver um modelo de credit scoring, desde o planejamento do modelo até a avaliação de sua eficácia.

 

* Discute as principais dificuldades de sua implantação.

 

* Destaca a importância do monitoramento do sistema, apresentando os principais testes estatísticos para esse fim e sugerindo relatórios para acompanhamento do desempenho do credit scoring.

 

O livro pode ser adotado em cursos de análise de crédito, especialmente aqueles que valorizem a mensuração do risco de crédito como elemento central para a tomada de decisões.

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