Resumo EAD

RESENHA

O uso de redes neurais em avaliação de riscos de inadimplência.
Bruno Batista Bizarri
Curso (Turma INF16)
13/11/2014

Nos últimos anos, em diversos estudos, tem estudados o uso de redes neurais para a avaliação de riscos, como por exemplo a inadimplência. Entretanto a análise e concepção de redes neurais por meio de métodos estruturados, assim como também as dificuldades encontradas na sua utilização, são motivos para serem discutidas. Para a construção de tais sistemas é usado como base a experiência e sensibilidade do pesquisador da área.
O uso desse tipo de tecnologia da informação está começando a ser amplamente explorado. Inclusive a empresa Visa International Inc. desenvolveu um sistema baseado neste tipo de rede neurais, com grandes indícios de ser uma vantagem competitiva no meio em que atua. Este tipo de sistema, redes neurais artificiais, reproduzem o funcionamento de um cérebro de uma maneira mais simplificada. Possuem noções de funcionamento de princípios associativos, capacidade de aprendizagem e funcionamento da memória. Essas técnicas podem, não somente, tratar de dados que envolvem quantidades, como por exemplo, dados estatísticos, como também pode tratar de dados qualitativos, como exemplo, a análise do histórico de negociações de uma determinada pessoa. Os modelos estocásticos de risco de crédito são utilizados para determinar o comportamento estocástico do risco de crédito ou das variáveis inseridas no seu cálculo. São mais empregados pelas instituições financeiras principalmente para precificar títulos e derivativos de crédito. Os modelos de classificação de risco são aqueles que procuram quantificar o risco de um tomador ou em uma operação e atribuem nota ao devedor ou ao empréstimo efetuado. Essa nota, ou grade, é geralmente veiculada na forma de uma classificação de risco (rating) ou pontuação (escore). Assim podemos entender a importância de um software como este. Os sistemas de redes neurais permitem a exploração