@MASTERSTHESIS{ 2015:1745936240,
 	title = {Inteligência computacional aplicada na análise e recuperação de portfólios de créditos do tipo non-performing loans},
 	year = {2015},
 	url = "https://bibliotecatede.uninove.br/handle/tede/1012",
 	abstract = "Uma das externalidades econômicas relativas ao aumento do crédito é o consequente aumento da taxa de inadimplência. Em face deste cenário econômico surgiu no Brasil a oferta por meio da venda dos direitos desses créditos por parte das mais diversas instituições financeiras e bancárias. Esses créditos inadimplidos são chamados de Non-Performing Loans (NPLs), ou créditos não-performados. Já a demanda em relação à aquisição dos NPLs é feita por estruturas econômicas denominadas de Fundos de Investimento em Direitos Creditórios (FIDC) que objetivam o retorno financeiro aos investidores por meio da recuperação desses créditos. Os fundos realizam diversas análises de viabilidade de negócios por meio de técnicas estatísticas, financeiras, e econômicas em busca dos fatores determinantes para a recuperação desses créditos. No entanto, outras técnicas como as de Inteligência Computacional podem ser aplicadas na análise desses créditos. Este trabalho tem como objetivo principal a aplicação de técnicas de Inteligência Computacional na análise e recuperação de portfólios de créditos do tipo Non-Performing Loans. Os trabalhos da literatura, até o momento, não abordam diretamente questões de como essas análises influenciam diretamente na capacidade de avaliação ou precificação desses ativos financeiros, como também na recuperação dos créditos partindo da perspectiva do crédito já inadimplido, e de quais são os determinantes que influenciam na recuperação desses créditos. Foram realizados três experimentos utilizando as seguintes técnicas de Inteligência Computacional: Redes Neurais Artificiais, Teoria dos Rough Sets e Árvores de Decisão, aplicadas de forma isolada ou de forma combinada. Os resultados obtidos com a aplicação das técnicas foram conclusivos ao destacar que os fatores relacionados às formas de localização dos devedores, a idade do crédito, e o valor da dívida são os principais determinantes na recuperação dos NPLs, e que, portanto devem ser levados em consideração no suporte à decisão seja para atividades de avaliação e precificação desses ativos, seja para elaboração de estratégias de recuperação desses ativos.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção},
 	note = {Engenharia}
}