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dc.contributor.advisorOliveira, Fernando Bernardes dept_BR
dc.contributor.advisorSouza, André Luis Robine dept_BR
dc.contributor.authorVieira, Carolina Soares-
dc.date.accessioned2024-02-26T13:02:10Z-
dc.date.available2024-02-26T13:02:10Z-
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.citationVIEIRA, Carolina Soares. Análise de padrões no estudo do risco de crédito em uma Fintech e suas Implicações na gestão de ativos e passivos.. 2024.39 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6523-
dc.description.abstractEste trabalho se baseia em uma análise das dinâmicas financeiras de uma base de clientes, fundamentando-se em teorias que abrangem Gestão de Ativos e Passivos (ALM), riscos financeiros e estratégias de investimento. A metodologia adotada concentra-se na avaliação do risco de crédito, utilizando abordagens descritivas e ferramentas quantitativas como Análise de Componentes Principais e Análise Fatorial Exploratória, utilizando técnicas estatísticas descritivas, mineração de dados e estatística multivariada. Apesar dos desafios encontrados, como inconsistências na base de dados que exigiram ajustes metodológicos, a pesquisa identificou correlações significativas entre algumas variáveis importantes no âmbito de concessão de crédito. Esses resultados oferecem algumas percepções que enriquecem a compreensão do comportamento e padrão financeiro dos clientes, além de poderem orientar estratégias futuras de gerenciamento de riscos e decisões de crédito. Os resultados fornecem uma base para análises subsequentes e destacam a possibilidade de integrar essas descobertas em um modelo de ALM personalizado para a empresa. Tal integração pode ser um avanço significativo, oferecendo uma abordagem mais abrangente para a gestão eficiente de ativos e passivos, alinhada com os objetivos específicos e características da instituição financeira em questão. Este estudo, portanto, não apenas aprofunda a compreensão da dinâmica financeira dos clientes, mas também aponta para possíveis caminhos de aplicação prática dessas informações em um contexto de ALM.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAnálise de créditopt_BR
dc.subjectRiscopt_BR
dc.titleAnálise de padrões no estudo do risco de crédito em uma Fintech e suas Implicações na gestão de ativos e passivos.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeSouza, Gustavo Henrique Costa dept_BR
dc.contributor.refereeSilva, André Luispt_BR
dc.contributor.refereeOliveira, Fernando Bernardes dept_BR
dc.description.abstractenThis work is based on an analysis of the financial dynamics of a customer base, grounded in theories encompassing Asset and Liability Management (ALM), financial risks, and investment strategies. The adopted methodology focuses on credit risk assessment, employing descriptive approaches and quantitative tools such as Principal Component Analysis (PCA) and Exploratory Factor Analysis (EFA), utilizing descriptive statistical techniques, data mining, and multivariate statistics. Despite challenges encountered, such as inconsistencies in the database requiring methodological adjustments, the research identified significant correlations among some important variables concerning credit granting. These findings offer insights enriching the understanding of customer financial behavior and patterns, potentially guiding future risk management strategies and credit decisions. The results provide a foundation for subsequent analyses and highlight the possibility of integrating these findings into a customized ALM model for the company. Such integration could be a significant advancement, offering a more comprehensive approach to efficient asset and liability management aligned with the specific objectives and characteristics of the financial institution in question. Therefore, this study not only deepens the understanding of customer financial dynamics but also points to possible practical applications of this information in an ALM context.pt_BR
dc.contributor.authorID17.2.1383pt_BR
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