Escore de risco. Regressão logística. Inferência bayesiana. Informação a priori.
O objetivo desse trabalho foi propor uma modelagem bayesiana de risco de crédito para a classificação de clientes quanto ao seu risco de inadimplência. O diferencial da metodologia proposta é a possibilidade de incorporar uma informação a priori no processo de classificação dos clientes e não apenas na obtenção das estimativas dos parâmetros do modelo que gera o Escore de Risco. A principal vantagem desse procedimento se deve à simplicidade em incorporar a opinião do especialista no processo de classificação, algo que não ocorre na modelagem bayesiana tradicional, cuja informação a priori recai sobre os parâmetros dos modelos que, geralmente, são quantidades abstratas e/ou associadas à covariáveis sujeitas a problemas de multicolinearidade. Para a devida ilustração da metodologia proposta, utilizou-se um conjunto de dados na literatura e os resultados obtidos mostraram que o modelo é útil para a classificação de clientes quanto a sua probabilidade de inadimplência