摘要：A tomada de decisões de concessão de crédito baseia-se fundamentalmente na avaliação do risco de inadimplência dos potenciais contratantes de produtos de crédito. Com o avanço tecnológico, modelos estatísticos foram desenvolvidos para dar sustentação à análise de solicitações de crédito, que há algumas décadas era realizada muitas vezes qualitativamente. O objetivo deste estudo é a apresentação do uso de regressão logística e algoritmos genéticos para a classificação de bons e maus pagadores em financiamentos bancários e a identificação do melhor modelo em termos de qualidade de ajuste. A partir de uma amostra de 14.000 dados, fornecida por uma grande instituição financeira brasileira, foram aplicadas as duas técnicas. A regressão logística apresentou melhor ajuste aos dados. Este estudo ilustrou os procedimentos a serem adotados por uma empresa para identificar o melhor modelo de concessão de crédito, a partir do qual é possível direcionar a estratégia da instituição no processo de avaliação de solicitações de empréstimos bancários.↓Las decisiones de concesión de crédito se basan principalmente en la evaluación del riesgo de impago de los contratistas potenciales de esos productos. Con los avances tecnológicos, modelos estadísticos fueron desarrollados para apoyar el análisis de las solicitudes de crédito, que hace unas pocas décadas se realizaban, con frecuencia, cualitativamente. El objetivo de este estudio es presentar el uso de la regresión logística y de los algoritmos genéticos para la clasificación de buenos y malos pagadores en la financiación bancaria y identificar el mejor modelo en términos de calidad de ajuste. A partir de una muestra de 14.000 datos, proporcionados por una gran institución financiera brasileña, las dos técnicas fueron aplicadas. La regresión logística mostró un mejor ajuste a los datos. Este estudio ha puesto de manifiesto los procedimientos que una empresa puede adoptar para identificar el mejor modelo de concesión de préstamos, que podrá dirigir la estrategia de la institución en la evaluación de las solicitudes de préstamos bancarios.
其他摘要：The taking of decisions of credit concession is based basically on the evaluation of the insolvency risk of potential contractors of credit products. With the technological advance, statistical models have been developed to support the analysis of credit requests, which was many times carried through qualitatively some decades ago. The goal of this study is to present the use of logistic regression and genetic algorithms for sorting good and bad payers in bank financing and the identification of the best model in terms of goodness-of-fit. From a sample of 14,000 data, supplied by a great Brazilian financial institution, the two techniques were applied. Logistic regression presented the best goodness-of-fit. This work illustrated the procedures to be adopted by a company to identify the best model of credit concession, from which it is possible to direct the strategy of the institution in the evaluation process of bank loan requests.
关键词：Risco de crédito. Modelos de credit scoring. Regressão logística. Algoritmos genéticos.;Riesgo de crédito. Modelos de credit scoring. Regresión logística. Algoritmos genéticos.
