Credit scoring: desenvolvimento, implantação e acompanhamento com python

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Sinopse

Este livro, fruto da longa experiência do autor, é um texto obrigatório para todos aqueles que se dedicam à avaliação do risco de crédito, uma vez que:– Descreve minuciosamente as diferentes etapas para desenvolver um modelo de credit scoring, desde o planejamento do modelo até a avaliação de sua eficácia;– Discute as principais dificuldades de sua implantação;– Destaca a importância do monitoramento do sistema, apresentando os principais testes estatísticos para esse fim e sugerindo relatórios para acompanhamento do desempenho do credit scoring;– Apresenta diferentes técnicas de machine learning para calcular o risco de crédito e inclui os respectivos códigos em Python.A obra pode ser adotada em cursos de análise de crédito, especialmente aqueles que valorizem a mensuração do risco de crédito como elemento central para a tomada de decisões.

Participantes

Autor: Abraham Laredo Sicsu