Desenvolvimento de frameworks para a modelagem do risco de crédito por meio de algoritmos de classificação

Granting credit is a vital activity in the financial industry. For the success of financial institutions, as well as the equilibrium of the credit system as a whole, it is important that credit risk management systems efficiently evaluate the probability of default of potential debtors based on their historical data. Classification algorithms are an interesting approach to this problem in the form of Credit Scoring models. Since the emergence of quantitative analytical methods with this purpose, statistical models persist as the most commonly chosen method, given their easier implementation and inherent interpretability. However, advances in Machine Learning have developed new and more complex algorithms capable of handling a bigger amount of data, often with an increase in predictive power. These new approaches, although not always readily transferable to practical applications in the financial industry, present an opportunity for the development of credit risk modeling and have piqued the interest of researchers in the field. Nonetheless, researchers seem to focus on model performance, not appropriately setting up guidelines to optimize the modeling process or considering the present regulation for model implementation. Thereby, this dissertation establishes frameworks for consumer credit risk modeling based on classification algorithms while guided by a systematic literature review on the topic. The proposed frameworks incorporate ML techniques, data preprocessing and balancing, feature selection (FS), and hyperparameter optimization (HPO). In addition to the bibliographic research, which introduces us to the main classification algorithms and appropriate modeling steps, the development of the frameworks is also based on experiments with hundreds of models for credit risk classification, using Logistic Regression (LR), Decision Trees (DT), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), as well as boosting and stacking ensembles, to efficiently guide the construction of robust and parsimonious models for credit risk analysis in consumer lending.Agência 1A concessão de crédito é uma atividade vital da indústria financeira. Para o funcionamento e sucesso das instituições financeiras, assim como a manutenção do equilíbrio do sistema creditício, a modelagem de risco de crédito tem o papel de avaliar a probabilidade de inadimplência de potenciais devedores com base em dados históricos. Algoritmos de classificação apresentam uma abordagem interessante para esta finalidade na elaboração de modelos para Credit Scoring. Desde o surgimento das metodologias analíticas e quantitativas para esta modelagem, persistem na indústria modelos estatísticos, dotados de maior interpretabilidade e fácil implementação. Contudo, com o desenvolvimento na área de Machine Learning (ML), surgiram novos algoritmos capazes de trabalhar com um maior volume de dados e com melhor performance preditiva. Estes algoritmos, apesar de nem sempre prontamente transferíveis da academia para a indústria, apresentam uma oportunidade para o desenvolvimento da modelagem do risco de crédito, tendo consequentemente despertado um interesse de pesquisadores na área. A literatura, por sua vez, se enfoca na performance dos modelos, dificilmente estabelecendo diretrizes para a otimização do processo de modelagem ou se atentando às regulamentações vigentes para a sua aplicação prática na indústria financeira. Desta forma, esta dissertação, embasada por uma revisão sistemática de literatura, propõe frameworks para a modelagem do risco de crédito incorporando o uso de técnicas de ML, pré-processamento e balanceamento de dados, feature selection (FS) e otimização de hiper-parâmetros (OHP). Além da pesquisa bibliográfica, que possibilita uma familiarização com os principais algoritmos de classificação e as etapas de modelagem apropriadas, o desenvolvimento dos frameworks também é fundamentado pela elaboraçao de centenas de modelos para classificação do risco de crédito, partindo dos algoritmos de Regressão Logística (Logistic Regression - LR), Árvores de Decisão (Decision Trees - DT), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), assim como ensembles de boosting e stacking, para direcionar de maneira eficiente a construção de modelos robustos e parcimoniosos para a análise do risco na concessão de crédito ao consumidor

The chemical and pharmaceutical trading activities of the Society of Apothecaries, 1822 to 1922

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