Análise e construção de variáveis para a melhoria de modelo de regressão logística de concessão de crédito do Banco de Brasília (BRB)

Abstract

Os modelos de concessão de crédito ou de risco de crédito são utilizados para tentar prever se o indivíduo tomador de crédito irá ou não honrar com suas d´dividas. Durante anos o modelo mais utilizado no mercado foi o de regressão logística, tanto por sua facilidade quanto por sua explicabilidade. Com o aumento da potencia dos computadores e o surgimento de novas técnicas, a regressão logística vem sendo substituída largamente. O Banco de Brasília (BRB) ´e um exemplo de instituição financeira que utiliza o modelo de regressão logística para suas concessões. Esse documento realizou uma comparação entre os modelos de regressão logística simples, onde as variáveis do modelo foram incluídas diretamente e a regressão logística utilizando os componentes principais (ACP) como variáveis da regressão. A redução de dimensionalidade dos dados foi satisfatória mantendo uma porcentagem razoável da variância acumulada. Com os resultado obtidos através do modelo de componentes principais verificou-se que o ele possui uma maior acurácia, um maior indicador K-S (Kolmogorov-Smirnov) e uma maior área da curva característica de operação (ROC), onde essa é a curva que ajuda a entender o desempenho do modelo. Esses são os principais indicadores utilizados nas análises de modelos de crédito. As variáveis escolhidas pelo modelo são apenas uma parte de todo o espectro de variáveis fazendo com que o modelo tenha larga possibilidade de melhoras e ganhos em seus indicadores.