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Redes Bayesianas KDB Aplicadas à Credit ScoringAnderson Luiz de SouzaCentro de Estudos do Risco - CER, DEs UFSCarFrancisco Louzada-NetoCentro de Estudos do Risco - CER, DEs UFSCarLuis Aparecido MilanCentro de Estudos do Risco - CER, DEs UFSCarO processo de avaliação de risco de crédito tem sido um interesse comum entre os pesquisadores. Nestecontexto, temos o interesse de identificar clientes bons e maus pagadores através de métodos de classificaçãobinária. Assim, em diversas instituições financeiras, técnicas como análise discriminante, análiseprobito, regressão logística e redes neurais podem ser utilizadas para modelar esse tipo de problema.Alternativamente, a técnica de Redes Bayesianas tem se mostrado um método prático de classificação ecom aplicações bem sucedidas em diversos campos. Assim, neste trabalho, visamos exibir a aplicação dasRedes Bayesianas com k-dependência, também conhecidas como redes KDB, e comparar seu desempenhocom as técnicas convencionais aplicadas no contexto de Credit Scoring. Desta forma, exibiremos comoresultado aplicações da técnica baseadas em conjuntos de dados reais e artificiais.145
Modelos Multivariados de Regressão Beta para Estimação emPequenas ÁreasDebora Ferreira de SouzaDepartamento de Métodos Estatísticos - UFRJFernando Antonio da Silva MouraDepartamento de Métodos Estatísticos - UFRJNeste trabalho são propostos modelos de regressão multivariada em nível de área, onde as variáveisdependentes (Y 1 , ..., Y k ) são restritas ao intervalo (0, 1), seguem distribuição beta e representam taxas,proporções e índices estimados em pequenas áreas com base no desenho de uma pesquisa amostral. Oprimeiro modelo utiliza funções de cópulas para construir a distribuição conjunta das variáveis resposta,enquanto a segunda proposta faz uso de efeitos aleatórios correlacionados. Ambos modelos são estimadossob enfoque Bayesiano e os resultados dos ajustes dos modelos multivariados são comparados àquelesfornecidos pelas regressões individuais.146
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Modelos Multivariados de Regressão Beta para Estimação emPequenas ÁreasDebora Ferreira de SouzaDepartamento de Métodos Estatísticos - <strong>UFRJ</strong>Fernando Antonio da Silva MouraDepartamento de Métodos Estatísticos - <strong>UFRJ</strong>Neste trabalho são propostos modelos de regressão multivariada em nível de área, onde as variáveisdependentes (Y 1 , ..., Y k ) são restritas ao intervalo (0, 1), seguem distribuição beta e representam taxas,proporções e índices estimados em pequenas áreas com base no desenho de uma pesquisa amostral. Oprimeiro modelo utiliza funções de cópulas para construir a distribuição conjunta das variáveis resposta,enquanto a segunda proposta faz uso de efeitos aleatórios correlacionados. Ambos modelos são estimadossob enfoque Bayesiano e os resultados dos ajustes dos modelos multivariados são comparados àquelesfornecidos pelas regressões individuais.146
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