摘要：A inadimplência é um dos maiores problemas, senão o maior, enfrentado pelas administradoras de cartão de crédito. No estudo deste problema foi criado o conceito de risco, que é essencialmente a probabilidade de não recebimento dos créditos por parte das administradoras de cartões. Alguns autores, Caouette et al. (2000) e Silva (1988) referem-se às técnicas estatísticas multivariadas como ferramentas poderosas na administração do risco envolvido na concessão de crédito pessoal. Este trabalho apresenta a construção e avaliação de regras de reconhecimento de padrões baseadas em duas técnicas multivariadas: a Função discriminante Linear de Fisher e a Regressão Logística para classificação de clientes de cartão de crédito em um de dois grupos. A eficiência dos procedimentos é avaliada por meio do Método de Lachenbruch, Lachenbruch (1975).
其他摘要：The non-payment (breach of contract) is one of the major, if not the major, problem faced by administrators (companies, agencies) of credit. In studies of such problems it was created the risk concept, that is essentially the probability of not receiving the credits from the administrators. Some authors, Caouette et al. (2000) and Silva (1988), refer the multivariate analysis as a very powerful tool in the risk administration of conceding the personal credit. This paper show the build and the evaluation of pattern recognition and classified rules based on the Discriminant Linear Function and the Logistic Regression, to classify the clients of credit card in one of two groups. The efficiency of the procedures was evaluated by the Lachenbruch Method, Lachenbruch (1975).
关键词：Reconhecimento de padrões; função discriminante linear; regressão logística; método de Lachenbruch;Pattern recognition; credit analysis; discriminant linear function; logistic regression; Lachenbruch's method
