Credit scoring: desenvolvimento, implantação e acompanhamento com Python

Este livro, fruto da longa experiência do autor, é um texto obrigatório para todos aqueles que se dedicam à avaliação do risco de crédito, uma vez que:

– Descreve minuciosamente as diferentes etapas para desenvolver um modelo de credit scoring, desde o planejamento do modelo até a avaliação de sua eficácia;

– Discute as principais dificuldades de sua implantação;

– Destaca a importância do monitoramento do sistema, apresentando os principais testes estatísticos para esse fim e sugerindo relatórios para acompanhamento do desempenho do credit scoring;

– Apresenta diferentes técnicas de machine learning para calcular o risco de crédito e inclui os respectivos códigos em Python.

A obra pode ser adotada em cursos de análise de crédito, especialmente aqueles que valorizem a mensuração do risco de crédito como elemento central para a tomada de decisões.