Modelagem Preditiva de Risco de Crédito com R
Este material foi apresentado como um minicurso I Workshop de Estatística e Ciência de Dados Aplicadas a Finanças da UFBA.
O evento foi realizado pelo Centro de Estudos de Riscos (CER-UFBA).
Este minicurso com 1h30 de duração apresentou um exemplo prático de aplicação do CRISP‑DM para a resolução de um problema de risco de crédito, usando uma base de dados simulada (inspirada em uma base real) preparada para o exercício. O objetivo foi guiar os participantes pelas fases do ciclo de vida de um projeto de modelagem preditiva — desde o entendimento do negócio até a avaliação e considerações para implantação.
Objetivo do minicurso
Oferecer um exemplo prático e reproduzível de aplicação do CRISP‑DM para um problema comportamental de risco de crédito com horizonte de previsão de 6 meses. Passamos por:
- definição e construção da base de treinamento e do rótulo (variável resposta);
- análise descritiva exploratória e engenharia de atributos;
- modelagem: escolha de estratégia, separação temporal em treino/validação/teste e cuidados para evitar vazamento (target leakage);
- avaliação e interpretação dos resultados; e
- considerações para implantação e monitoramento.
Repositório com material e código: https://github.com/magnotairone/credito.
Agradecimentos
Obrigado ao Centro de Estudos de Riscos (CER) e às instituições apoiadoras pelo convite e organização do evento.