Análise do risco de crédito no uso do cartão de crédito

• Main Author: Jantsch, Leonardo
• Other Authors: http://lattes.cnpq.br/7441849125904075
• Language: Portuguese
• Published: Universidade do Vale do Rio dos Sinos 2017
• Subjects: ACCNPQ::Ciências Sociais Aplicadas::Ciências Contábeis; Cartão de crédito; Cadeias de Markov; Risco de crédito; Inadimplência; Credit card; Markov chains; Credit Risk; Delinquency
• Online Access: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/6303

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-05-29T11:43:19Z No. of bitstreams: 1 Leonardo Jantsch_.pdf: 653935 bytes, checksum: 68ed1b170adfa489130eb6ea553f2c75 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-05-29T11:43:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leonardo Jantsch_.pdf: 653935 bytes, checksum: 68ed1b170adfa489130eb6ea553f2c75 (MD5) Previous issue date: 2017-02-22 === Nenhuma === O objetivo deste trabalho foi mensurar a probabilidade de atraso nos pagamentos e posterior inadimplência como medida de análise do risco de crédito e de suporte a tomada de decisão em empréstimos de cartão de crédito para pessoas físicas em instituição financeira comercial. Como método de pesquisa buscou-se no Design Science Research a base para a prescrição de soluções e construção de artefatos, sendo que as análises foram efetivadas utilizando-se das cadeias de Markov. Os resultados encontrados evidenciam que indivíduos se comportam de forma distinta em termos de utilização e manutenção das carteiras, o que permite atribuir características próprias aos usuários de maior risco pelos atributos selecionados neste estudo. A principal contribuição deste trabalho está em evidenciar que o processo de entendimento prévio, contemplando o levantamento dos requisitos de negócio, necessidade de dados, tratamento de dados, modelagem, avaliação e implementação, pode se tornar um fator de sucesso no momento de definição e aplicação das análises de perfil por meio das cadeias de Markov. === The objective of this study was to measure the probability of late payment and subsequent delinquency as a measure of credit risk analysis and support decision making in credit card loans to individuals in a commercial financial institution. As a research method, Design Science Research was the basis for the prescription of solutions and the construction of artifacts, and the analyzes were carried out using Markov chains. The results show that individuals behave differently in terms of the use and maintenance of the portfolios, which allows to assign characteristics of the users of higher risk to the attributes selected in this study. The main contribution of this work is to show that the process of prior understanding, contemplating the survey of business requirements, data requirements, data processing, modeling, evaluation and implementation, can become a success factor when defining and applying of the profile analyzes through the Markov chains.