Avaliação de insolvência em cooperativas de crédito: uma aplicação de redes neurais artificiais e do sistema PEARLS

• Published in: Informe Gepec
• Main Authors: Isabel Cristina Gozer, Régio Marcio Toesca Gimenes, Emílio Araújo Menezes, Antonio Roberto Pereira Leite de Albuquerque, Sadao Isotani
• Format: Article
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual do Oeste do Paraná 2014-07-01
• Subjects: Redes Neurais Artificiais; Cooperativismo de Crédito; Insolvência; Desenvolvimento Regional.
• Online Access: https://e-revista.unioeste.br/index.php/gepec/article/view/9110
• ISSN: 1676-0670; 1679-415X

O presente estudo objetivou diagnosticar o estado de insolvência das cooperativas de crédito mútuo do Estado do Paraná construindo-se um modelo matemático baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs), cuja principal característica é sua capacidade processar informações, utilizando como inspiração fatores do funcionamento do cérebro, especificamente a sua capacidade de aprender, decidir e adaptar-se a mudanças. As informações necessárias para a construção do modelo foram obtidas de uma amostra de 62 cooperativas de crédito mútuo (31 solventes e 31 insolventes) pelo cálculo de indicadores financeiros do Sistema PEARLS. Utilizaram-se os algoritmos de redes neurais RBFNetwork, MultilayerPerceptron e MultilayerPerceptronCS, todos pertencentes ao pacote de software Weka, ferramenta utlizada em Data Mining, com modelagens para 27, 10 e 11 indicadores. A Rede Neural Artificial (RNA) com os algoritmos MultilayerPerceptron e MultilayerPerceptronCS com a modelagem para o grupo de 27 indicadores apresentou melhor desempenho em relação as demais redes construídas.