Módulo 1
Módulo 2
Módulo 3
Módulo 4
Módulo 5
Módulo 6
Módulo 7
Módulo 8
• Como monitorar o desempenho (eficácia) do modelo;
Módulo 9
Carga horária : 24 horas
OBS: Favor trazer notebook
Planejamento do modelo:
• Identificação do objetivo da modelagem de risco;
• Definição de bom, mau, intermediário;
• Período de performance & Período Histórico;
• Segmentação de modelos;
• Amostragem (Safras);
• Identificação das variáveis - definições operacionais;
• Qualidade dos dados.
Análise inicial dos dados:
• Teorema de Zoiovsky e sua importância em análises estatísticas;
• Outliers - diagnóstico e possíveis tratamentos;
• Missing values - diagnósticos e possíveis tratamentos;
• Transformações de variáveis.
• Análise bivariada:
• Análise bivariada;
• Por que categorizar variáveis quantitativas;
• Formas de categorização de variáveis quantitativas;
• Fusão de classes;
• Geração de dummies;
• Pré seleção de variáveis - discussão da validade;
• Alguns testes estatísticos para avaliar poder preditivo (x2;IV de Kulback).
Cálculo dos pesos:
• As diferentes técnicas estatísticas;
• Regressão múltipla - conceituação e análise de output;
• Reject Inference - discussão.
Trabalhando os escores:
• Re-escalonamento dos pesos das variáveis;
• Definição de classes de risco;
• Estimação das probabilidades de inadimplência por classe de risco.
• Análise crítica e comparação de diferentes fórmulas:
• Análise de uma fórmula de escoragem; revisão da fórmula;
• Análise da eficiência de um modelo - comparação de modelos;
• KS;
• ROC & GINI;
• Validação de um modelo.
Apresentação e "venda" do modelo:
• Tipos de tabelas para análise;
• Gráficos comparativos.
Monitoramento do modelo:
• Por que monitorar a estabilidade populacional;
• Como monitorar um sistema;
• Relatórios padrão;
• Periodicidade;
• Testes estatísticos;
• Ações de contingência;
• Relatórios padrão;
• Periodicidade;
• Indicadores de desempenho.
Projeto de escoragem desenvolvido pelo participantes:
• Apresentação dos resultados;
• Discussão e comparação dos procedimentos das diferentes equipes;
• Participantes escolhem a melhor solução;
• Premiação.