Estudo do microcrédito na cidade de Goiânia: o espaço é relevante?

• Main Author: Oliveira, Felipe Resende
• Other Authors: Menezes, Tatiane Almeida de
• Language: br
• Published: Universidade Federal de Pernambuco 2015
• Subjects: Microcrédito; Difusão; Scan Statistics; Análise Espacial
• Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12548

Submitted by Suethene Souza ([e-mail]) on 2015-03-13T16:47:41Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Filipe Resende Oliveira.pdf: 1143088 bytes, checksum: 00731c4fa9cfba25729e5095d7ba0be0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) === Made available in DSpace on 2015-03-13T16:47:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Filipe Resende Oliveira.pdf: 1143088 bytes, checksum: 00731c4fa9cfba25729e5095d7ba0be0 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-03-12 === CNPQ === O trabalho busca analisar a possibilidade de influência do ambiente nos empréstimos realizados pelo Banco do Povo de Goiânia. Além disso, o trabalho visa captar a presença de alguma influência do ambiente para aglomeração dos indivíduos inadimplentes. A base de dados é obtida pelo Banco do Povo de Goiânia. O estudo se baseia nos modelos de difusão da informação. A metodologia utilizada para detecção de clusters espacial é o modelo Scan Statistics, no qual as distribuições de probabilidade associada aos dados em aleatoriedade espacial são as distribuições de Poisson e Bernoulli. Os resultados indicam a existência de cluster para os empreendedores. Quando analisamos os clientes inadimplentes há 30 dias ou mais, o método indica que os clientes estão distribuídos aleatoriamente no município de Goiânia.