Previsão de inadimplência e redes neurais artificiais
| Ano de defesa: | 2006 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13738 |
Resumo: | O objetivo deste trabalho é a previsão de inadimplência. Foram implementados dois modelos de previsão de inadimplência, de modo que o primeiro modelo fez uso de uma rede neural feedforward utilizando o algoritmo de retro propagação, e o segundo utilizou uma rede não supervisionada (rede Kohonen). As características relevantes de usuários de crédito foram apresentadas para as redes neurais, para o seu treinamento e teste. Os resultados obtidos demonstram que tanto as redes neurais supervisionadas quanto as redes neurais não supervisionadas mostraram-se instrumentos eficazes para o processo de previsão de inadimplência. |
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Previsão de inadimplência e redes neurais artificiaisForecast of insolvency and neural networksNeural networks (Computer science)Insolvency (Finance) - Forecast - Artificial intelligenceKohonenMora (Civil law) - Risk analysisRedes Neurais (Computação)Inadimplência (Finanças) - Previsão - Inteligência artificialKohonenCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADAO objetivo deste trabalho é a previsão de inadimplência. Foram implementados dois modelos de previsão de inadimplência, de modo que o primeiro modelo fez uso de uma rede neural feedforward utilizando o algoritmo de retro propagação, e o segundo utilizou uma rede não supervisionada (rede Kohonen). As características relevantes de usuários de crédito foram apresentadas para as redes neurais, para o seu treinamento e teste. Os resultados obtidos demonstram que tanto as redes neurais supervisionadas quanto as redes neurais não supervisionadas mostraram-se instrumentos eficazes para o processo de previsão de inadimplência.The objective of this work is the insolvency forecast. They were implemented two insolvency forecast models, so that the first model used a feed forward neural network utilizing the retro propagation algorithm, and the second utilized a non-supervised neural network (Kohonen networks). The prominent characteristics of credit users were presented for the neural networks, for their training and test. The results obtained showed that the supervised network as well the non-supervised neural network showed themselves efficient instruments for the insolvency forecast trial.Universidade do Estado do Rio de JaneiroCentro de Tecnologia e Ciências::Instituto PolitécnicoBRUERJPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalLeite, Carlos Alberto Fialho Thompsonhttp://lattes.cnpq.br/4111650103384588Assis, Joaquim Teixeira dehttp://lattes.cnpq.br/7307238902576135Alves, Carlos Frederico Estradahttp://lattes.cnpq.br/1610443317562973Braga Filho, Washingtonhttp://lattes.cnpq.br/6869581589155611Guimarães, Lourenço da Rocha2021-01-07T14:40:25Z2008-06-022006-08-02info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfGUIMARÃES, Lourenço da Rocha. Previsão de inadimplência e redes neurais artificiais. 2006. 85 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2006.http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13738porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJinstname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)instacron:UERJ2024-02-27T18:26:51Zoai:www.bdtd.uerj.br:1/13738Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bdtd.uerj.br/PUBhttps://www.bdtd.uerj.br:8443/oai/requestbdtd.suporte@uerj.bropendoar:29032024-02-27T18:26:51Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)false |
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