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Modelagem de fraude em cartão de crédito

By Dalila de Moraes

Abstract

O aumento no volume de transações com cartões de crédito trouxe como consequência o aumento do número de fraudes, o que acarreta em uma perda de bilhões de reais anu- almente à todas instituições .nanceiras do mundo. Com isso é muito importante que metodologias de detecção e prevenção à fraude sejam desenvolvidas. A grande di.cul- dade na modelagem deste tipo de dados é que estes são extremamentes desbalanceados. Neste presente trabalho, será proposto o modelo logito limitado na detecção de fraude. Também será discutido as amostras do tipo state-dependent e comparado os desempenhos dos modelos logito e logito limitado. Duas aplicações, uma com um conjunto de dados simulados e outra com um conjunto de dados reais, serão apresentadas. A abordagem bayesiana para estes modelos também será discutida. As análises dos conjuntos de dados serão realizadas nos softwares SAS e Winbugs.The transactions volume increase brought the fraud increase, which result in a annual loss of billions of reais to all .nancial institutions in the world. Therefore, it.s very important the development of detection methods and fraud prevention. The di cult in modeling this kind of data due the fact the data sets are extremely unbalanced. In this work, a bounded logit model will be proposed for fraud detection. It will also be discussed state- dependent sampling and compared with logit and bounded logit model performances. Two applications, one with a simulated data set and another with a real data set, will be presented. The Bayesian approach to these models will also be discussed. The data set analyses will be implemented in SAS and Winbugs software

Topics: Estatística, Modelagem de dados, Regressão logística, Modelo logito limitado, Amostras statedependent, Modelo logito, Análise Bayesiana, ESTATISTICA, Logit model, Bounded logit model, State-dependent sampling, Bayesian analysis, ESTATISTICA
Publisher: Universidade Federal de São Carlos
Year: 2008
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_UFSCAR:oai:ufscar.br:4430
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