A inadimplência é um dos maiores problemas, senão o maior, enfrentado pelas administradoras de cartão de crédito. No estudo deste problema foi criado o conceito de risco, que é essencialmente a probabilidade de não recebimento dos créditos por parte das administradoras de cartões. Alguns autores, Caouette et al. (2000) e Silva (1988) referem-se às técnicas estatísticas multivariadas como ferramentas poderosas na administração do risco envolvido na concessão de crédito pessoal. Este trabalho apresenta a construção e avaliação de regras de reconhecimento de padrões baseadas em duas técnicas multivariadas: a Função Discriminante Linear de Fisher e a Regressão Logística para classificação de clientes de cartão de crédito em um de dois grupos. A eficiência dos procedimentos é avaliada por meio do Método de Lachenbruch, Lachenbruch (1975).
Reconhecimento de padrões; função discriminante linear; regressão logística; método de Lachenbruch
