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PREVISAO DO RISCO DE EMPRéSTIMO IBD

ADITYA WANJALE / KIRTI WANJALE
EDIÇOES NOSSO CONHECIMENTO
02 / 2025
9786208638948
Portugués

Sinopsis

A avaliaçao do risco de empréstimos desempenha um papel fundamental no sector financeiro e os modelos preditivos sao essenciais para tomar decisoes de empréstimo informadas. Este projeto de investigaçao investiga o domínio da avaliaçao do risco de crédito, um aspeto crítico da indústria financeira, propondo uma abordagem inovadora que utiliza o algoritmo Feed Forward Neural Network (FNN). O foco principal é comparar a eficácia do algoritmo FNN com as Máquinas de Vectores de Suporte (SVM) amplamente adoptadas para a previsao do risco de empréstimo. O objetivo é avaliar a eficácia do algoritmo FNN na previsao de incumprimentos de empréstimos, visando uma compreensao abrangente do seu desempenho em comparaçao com o SVM. Os resultados obtidos sao promissores, indicando a precisao superior do modelo FNN em comparaçao com o SVM. Este facto realça o potencial do algoritmo FNN para revolucionar a avaliaçao do risco de crédito. As nossas conclusoes sublinham a importância de tirar partido da IA e do ML, especificamente das redes neuronais, para aumentar a precisao e a fiabilidade dos sistemas de previsao do risco de crédito. O desempenho impressionante do modelo FNN posiciona-o como um divisor de águas neste campo, oferecendo maior precisao e fiabilidade nos sistemas de previsao do risco de crédito.

PVP
51,89€