http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49835
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RubensMarquesChaves_DISSERT.pdf | 20,92 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Título : | Predição de falência utilizando dados sequenciais não estacionários em uma abordagem de fluxo de dados |
Autor : | Chaves, Rubens Marques |
Orientador(es):: | Garcia, Luís Paulo Faina |
Assunto:: | Aprendizagem de máquina Inteligência artificial Falência Dificuldades financeiras |
Fecha de publicación : | 13-ago-2024 |
Data de defesa:: | 20-jul-2023 |
Citación : | CHAVES, Rubens Marques. Predição de falência utilizando dados sequenciais não estacionários em uma abordagem de fluxo de dados. 2023. 104 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
Resumen : | As previsões de falência corporativas são importantes para empresas, investidores e autoridades regulatórias. No entanto, como a maioria dos modelos de previsão de falência em estudos anteriores foram baseados em uma única dimensão de tempo, eles tendem a ignorar as duas principais características de dados de dificuldades financeiras, conjuntos de dados desequilibrados e desvio de conceito do fluxo de dados. Para supera-los, este estudo tenta identificar as técnicas mais adequadas para o tratamento desses problemas em demonstrações financeiras fornecidas trimestralmente a CVM, utilizando um sistema de janelas deslizantes e com mecanismo de esquecimento para evitar a degradação do modelo preditivo. Um experimento empírico foi realizado em uma amostrada de dados coletados do portal de dados abertos da CVM, em um período de 10 anos (2011 a 2020), com 905 corporações distintas, 23.468 registros com 102 indicadores cada, sendo 21.750 de empresas sem dificuldade financeira e 1.718 de empresas com dificuldade financeira. Devido a características do problema, em especial o desbalanceamento, o desempenho do modelo foi medido através de AUC (área sob a curva ROC), G-measure e F-measure. |
metadata.dc.description.unidade: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Ciência da Computação (IE CIC) |
Descripción : | Dissertação (Mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023. |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Informática |
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Aparece en las colecciones: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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