23º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística

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Dados do Trabalho


Título

MODELOS PARA PREVISAO DE INADIMPLENCIA DE ALUGUEL DE IMOVEIS RESIDENCIAIS

Resumo

A taxa de inadimplência é uma preocupação constante nas empresas atualmente. Qualquer que seja o porte da empresa, sua atenção está sempre voltada à diminuição de sua taxa para evitar prejuízos financeiros. No ramo imobiliário, os contratos de aluguéis de imóveis residenciais representam a maior parte dos serviços utilizados pelos clientes, e o principal problema desse serviço é a falta ou atraso do pagamento dos aluguéis contratados. Uma solução prática para essa questão é utilizar modelos estatísticos que poderão prever antecipadamente a probabilidade de um novo cliente vir a se tornar adimplente ou inadimplente em um contrato futuro. A maioria das empresas já adota o procedimento de preencher um cadastro do cliente no momento de fechar um negócio, então, a construção desses modelos pode ser realizada diretamente sobre os dados cadastrais dos clientes já existentes e que vieram a efetivar algum contrato de aluguel de imóveis. Nesse trabalho apresentamos o caso de uma empresa imobiliária para a qual foram construídos quatro modelos de previsão: Redes Neurais Artificiais, Árvore de Decisão, Regressão Logística e Análise Discriminante. Os resultados obtidos na avaliação dos modelos foram satisfatórios e seu uso permitirá a empresa uma resposta rápida e uma maior assertividade na decisão de fechar ou não um novo contrato, diminuindo assim sua taxa de inadimplência.

Palavras-chave

inadimplência, Redes Neurais MLP, Regressão Logística, Árvore de Decisão CHAID, Análise Discriminante, aluguel de imóveis.

Área

Estatística Aplicada em Ciências Sociais Aplicadas e Demografia e Estatísticas Públicas

Autores

MIRIAM RODRIGUES SILVESTRE, CLÁUDIO SÁ RODRIGUES LIMA, TAMARA APARECIDA PACCAS SILVA, MAICON VINÍCIUS GALDINO