[en] THE APPLICATION OF MACHINE LEARNING FRAMEWORK TO IDENTIFY STUDENTS AT RISK OF DEFAULT IN A HIGHER EDUCATION INSTITUTION

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: GIOVANNA NISKIER SAADIA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PREVISAO; [pt] MACHINE LEARNING; [pt] INADIMPLENCIA; [pt] EDUCACAO SUPERIOR; [pt] CREDIT SCORING; [en] FORECASTING; [en] MACHINE LEARNING; [en] NON-PAYMENT LATE PAYMENT; [en] COLLEGE EDUCATION; [en] CREDIT SCORING
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48281&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48281&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48281

[pt] Tão expressiva quanto a curva de crescimento do número de matrículas nas instituições de ensino superior (IES) privadas nos últimos anos é a respectiva curva da inadimplência, cujo aumento pode ser explicado, principalmente, pelo aprofundamento da crise econômica no país e pela redução do número de vagas ofertadas pelo FIES. A inadimplência apresenta-se como um desafio à gestão financeira das instituições de ensino, uma vez que impacta os seus custos operacionais e acaba sendo repassada aos alunos sob forma de aumento de mensalidade. Além disso, a evasão estudantil é também uma das principais consequências da inadimplência, à medida que alunos com dificuldades financeiras acabam por abandonar seus cursos, representando para as instituições de ensino não só uma perda econômica, como também acadêmica e social. As IES, em sua maioria, não utilizam qualquer tipo de técnica de credit scoring para prever o risco de seus alunos se tornarem inadimplentes. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma metodologia quantitativa para previsão de risco de inadimplência de alunos ativos. Baseado em dados históricos de alunos que estavam inadimplentes ou adimplentes, modelos gerados por algoritmos de machine learning foram estimados e comparados. Por fim, os resultados obtidos evidenciaram a relação entre a inadimplência e a variação do valor pago ao longo dos semestres analisados, quantidade média de disciplinas cursadas, natureza empregatícia ao aluno e existência de débitos em semestres anteriores. Com a aplicação dos modelos propostos, as IES seriam capazes de identificar alunos com maior risco de inadimplência e planejar ações preventivas específicas para este grupo.