Previs�o do risco de empr�stimo: Regress�o Log�stica vs. Redes Neuronais

A previsão do risco de crédito é crucial para as instituições financeiras minimizarem os riscos de crédito. Este estudo investiga a eficácia dos dados de transacções na previsão do risco de empréstimos, comparando o desempenho de dois algoritmos populares: regressão logística e redes neurais feed-forward. A investigação visa avaliar as capacidades de previsão, a interpretabilidade e a aplicabilidade prática destes modelos na identificação de potenciais incumprimentos de empréstimos com base...