Gerenciamento do risco de crédito : cálculo do risco de crédito para a carteira de um banco de varejo

O presente trabalho objetivou a realização de um estudo de caso sobre o tema risco de crédito. Avaliou-se o risco de crédito sob dois vetores: o risco esperado e o risco não esperado. Procede-se então a uma revisão dos principais modelos de gestão da carteira de crédito destacando-se suas características, aplicações e limitações. O modelo da autarquia é comparado aos modelos utilizados pelo mercado, os quais são apresentados em grau crescente de complexidade. O modelo de mercado utilizado neste trabalho foi constituído a partir do credit scoring, uma ferramenta estatística de pontuação de créditos derivada da aplicação da técnica estatística denominada Análise Discriminante. Este modelo resultou na boa discriminação dos clientes com necessidades emergenciais de empréstimos (bons clientes) dos clientes com situação financeira precária (maus clientes) possibilitando uma boa prevenção da probabilidade de inadimplência. A partir das classes de risco constituídas foi possível a aplicação da análise de portfolio para o cálculo da perda potencial na carteira. Assim, por meio de um estudo de caso, realizado em uma instituição financeira brasileira foram comparadas as medidas de capital e de risco de crédito estabelecidos pelo Banco Central do Brasil, através das resoluções 2.099/94 e 2.682/99, com as medidas calculadas a partir de um modelo de credit scoring. Essa comparação resultou na avaliação da eficácia da norma quanto à mensuração do risco em carteiras de crédito. Os resultados apontam o conservadorismo da autarquia no cálculo desses saldos, penalizando a instituição financeira analisada ao exigir a constituição de provisão e patrimônio líquido mínimo acima do que seria necessário. O risco calculado a partir do modelo de credit scoring para uma carteira de crédito direto ao consumidor foi cerca de 20% inferior aos montantes calculados pelo Banco Central do Brasil.

Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.