Análise comportamental : um estudo por análise de sobrevivência, aplicada a cartões de crédito

Abstract

A capacidade de adaptação e rapidez de decisão, distinguem as empresas que melhor conseguem competir e crescer no mercado global. Para atuar rapidamente, as organizações precisam de sistemas de informação cada vez mais eficazes, surgindo recentemente uma nova função considerada fundamental para as empresas, que é a de Cientista de Dados. É neste contexto e para responder aos desafios atuais e futuros, que surgem sistemas de informação cada vez mais avançados, suportados por modelos de análise e visualização estatística. Este trabalho consiste em criar uma metodologia de desenvolvimento de modelos de previsão de incumprimento e perfil do consumidor, aplicado a cartões de crédito, com base numa exposição de análise comportamental, utilizando técnicas de análise de sobrevivência. São definidas técnicas de tratamento dos dados recolhidos, estimado modelo não-paramétrico de Kaplan-Meier e vários modelos de Cox de riscos proporcionais. Com recurso à curva ROC, dependente do tempo, à AUC e ao índice de Gini, conclui-se que o modelo final apresenta um desempenho positivo para identificar os clientes em situação de incumprimento ou com propensão a incumprir.

The adaptability and decision time distinguish companies that can better compete and grow in the global market. To act quickly, organizations need information systems increasingly effective, to achieve that goal there is a new job profile and role considered essential for companies, which is the Data Scientist. It is in this context and to respond to current and future challenges, arising from information systems increasingly advanced, supported by models of visualization and statistical analysis. The aim of this work is to create a development methodology of default prediction models and consumer behavior, applied to credit cards, based on empirical exposure of behavioral analysis using survival analysis techniques. Data processing techniques are defined and the Kaplan-Meier non-parametric model and several Cox proportional hazards models are estimated. Using the time dependent ROC curve, the AUC and the Gini coefficient, one is led to conclude that the final model shows a positive performance to identify customers in default or likely to defaulting.