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Title: Previsão de insolvência: modelagem Árvore de Decisão Fuzzy: empresas brasileiras listadas na Bovespa
Authors: Canto, José Augusto Gonçalves do
Advisor: Santos, Carlos Machado dos
Velloso, Maria Luiza Fernandes
Keywords: Gestão
Insolvência
Árvore de decisão
Regras Fuzzy
Issue Date: 7-Nov-2014
Abstract: O objetivo deste trabalho é construir uma metodologia que, ao prever a insolvência de firmas, extraia conhecimento sobre o processo que está sendo investigado através da geração automática de regras fuzzy, privilegiando-se a interpretabilidade dos sistemas. A modelagem do sistema baseado em regras fuzzy busca uma boa acurácia do resultado e um melhor entendimento do processo que está sendo investigado. Para isso, apresentam-se as leis práticas que regem o sistema financeiro brasileiro, o ambiente econômico/operacional das empresas de capital aberto e os fundamentos teóricos dos modelos utilizados. A operacionalização do trabalho é a construção de um modelo híbrido, com aplicação da Árvore de Decisão Fuzzy, cujos resultados, quando comparados com modelos tradicionais, se mostram com alto nível de acurácia e de intrerpretabilidade do ajuste do modelo proposto.
The objective of this work is to build a methodology that, by predicting insolvency firms, extract knowledge about the process that is being investigated by automatic generation of fuzzy rules, privileging the interpretability of systems. The modeling system based on fuzzy rules search a good accuracy of results and a better understanding of the process being investigated. For this, we present the practical laws governing Brazilian financial system, the economic environment / operating of public companies and the theoretical models used. The operationalization of the work is the construction of a hybrid model, with application of Fuzzy Decision Tree, whose results, when compared to traditional models, it shows a high level of accuracy and intrerpretabilidade fit the proposed model.
Description: Tese de Doutoramento em Gestão
URI: http://hdl.handle.net/10348/3360
Document Type: Doctoral Thesis
Appears in Collections:OLD - Teses de Doutoramento

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