Aplicação de modelos de crédito utilizando pacotes do R

Abstract

O mercado de crédito no Brasil vem crescendo constantemente ao longo dos últimos anos, dessa maneira, é essencial saber quais clientes irão pagar seus créditos, para mitigar gastos com inadimplentes e assim poder oferecer melhores ofertas de crédito aos bons pagadores. Atualmente são utilizados modelos de pontuação de crédito para auxiliar nessa decisão e com o avanço da tecnologia os softwares de programação ganharam espaço importante para a construção dos modelos. O software R é hoje um dos principais programas utilizados para realizar análises de credit scoring e nele constantemente são adicionados códigos para auxiliar nessa tarefa. Assim, o presente trabalho tem como objetivo apresentar alguns dos pacotes disponíveis no R e suas funções e quais seriam indicados para percorrer todas as etapas de construção de um modelo de crédito. Inicialmente é realizada uma revisão da literatura, mostrando a importância do software R para os modelos de pontuação de risco de crédito. Na sequência é apresentado um exemplo prático de modelo, passando por todas as etapas de construção do mesmo: (i) Delimitação da População; (ii) Seleção da Amostra; (iii) Análise Preliminar; (iv) Construção do Modelo; (v) Escolha do Modelo; (vi) Passos para Implantação. Por fim, são expostas todas as funções e pacotes utilizados para a realização do exemplo prático. Conclui-se que existem diversas peculiaridades para implementar um modelo de pontuação de risco de crédito e que, além de programar, é necessário conhecer a empresa e o mercado que se está querendo modelar, a fim de encontrar os melhores resultados.

The credit market in Brazil has been growing steadily over the last few years, so it is essential to know which customers will pay their credits to mitigate expenses with defaulters and thus be able to offer better credit offers to good payers. Currently, credit assessment models are used to assist in the decision and with the advancement of technology, programming software has gained important space for the construction of models. The R software is today one of the main programs used to perform credit score analysis and codes are constantly added to auxiliary tasks in this task. Thus, the present work aims to present some of the packages available in R and their functions and which ones would be indicated to go through all the stages of building a credit model. Initially, a literature review is carried out, showing the importance of the R software for credit risk assessment models. Next, a practical example of a model is presented, going through all the stages of its construction: (i) Population delimitation; (ii) Sample Selection; (iii) Preliminary Analysis; (iv) Model Construction; (v) Choice of Model; (vi) Steps for Implementation. Finally, all the functions and packages used to carry out the practical example are exposed. It is concluded that there are several peculiarities to implement a credit risk scoring model and that, in addition to programming, it is necessary to know the company and the market that one is trying to model, in order to find the best results.