Modelos de séries temporais : uma aplicação na projeção de inadimplência de uma instituição financeira
dc.contributor.advisor | Horta, Eduardo de Oliveira | pt_BR |
dc.contributor.author | Segala, Angélica | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2017-10-03T02:27:22Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2017 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/169095 | pt_BR |
dc.description.abstract | Este trabalho propõe estimar modelos econométricos de séries temporais para prever o comportamento da Taxa de Inadimplência e do Saldo da Carteira de Crédito Pessoal de uma instituição financeira. O objetivo é produzir estimativas mais acuradas em relação aos modelos atualmente praticados. A metodologia ARIMAX é utilizada para incorporar variáveis macroeconômicas na modelagem, a fim de captar possíveis mudanças no cenário econômico. Os modelos propostos são comparados com o modelo univariado autoregressivo de ordem 1 e com o modelo atualmente praticado pela instituição financeira. Para ambas as séries, os resultados mostram que a inclusão de variáveis exógenas na estimação dos modelos produz erros quadráticos médios e erros quantílicos médios menores. Entre os quatro modelos propostos para a série que representa o Saldo da Carteira de Crédito, dois deles apesentaram redução estatisticamente significativa dos erros de previsão em relação ao modelo atualmente praticado pela instituição. Já para a série da Taxa de Inadimplência a redução dos erros de previsão foi estatisticamente significativa em relação ao modelo atualmente praticado pela instituição, para os quatro modelos propostos neste trabalho. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Modelos de dados | pt_BR |
dc.subject | Análise de dados | pt_BR |
dc.title | Modelos de séries temporais : uma aplicação na projeção de inadimplência de uma instituição financeira | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001047749 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Instituto de Matemática e Estatística | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2017 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Estatística: Bacharelado | pt_BR |
dc.degree.level | graduação | pt_BR |
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TCC Estatística (295)