Uma análise do uso de redes neurais para a avaliação do risco de crédito de empresas

Abstract

Este trabalho busca analisar a capacidade da técnica conhecida como redes neurais para descrever o risco de crédito de quatro modalidades de crédito oferecidas a pessoas jurídicas, utilizando como eterminantes variáveis macroeconômicas. A medição do risco baseia-se na Resolução do Banco Central do Brasil 2.682/99. Para servir de referência na tarefa de avaliar o desempenho das redes neurais, empregou-se um modelo de regressão linear múltipla. Com isso, foi realizado um estudo das principais informações e fontes de dados a respeito do método de redes neurais e do mercado de crédito. Com base na comparação dos resultados obtidos para as duas técnicas empregadas, verificou-se a superioridade das redes neurais frente ao modelo de regressão para descrever a trajetória da inadimplência no intervalo de tempo em questão.

This study intended to analise the ability of the technique known as neural networks to describe the credit risk of four forms of credit offered to companies using macroeconomic variables as determinants. The measurement is based on Resolution 2.682/99 of the Banco Central do Brasil - Brazilian Central Bank. To serve as a reference in the task of evaluating the performance of neural networks, a multiple linear regression model is applied. Therefore, a study of the main sources of information and data was conducted on the neural networks method and credit market. The conclusion was that this market presents peculiar characteristics and deserves special attention by the way has been developed in Brazil and worldwide. Therefore, from the comparison of results for the two techniques employed, it was verifi ed the superiority of the neural networks face the regression model to describe the trajectory of the defaults in the period of time in question.