Author(s):
Alves, Patrick Franco ; De Negri, João Alberto ; Cavalcante, Eric Jardim
Date: 2022
Origin: Oasisbr
Subject(s): IPEA::Finanças Públicas. Bancos. Relações Monetárias Internacionais::Moedas. Financiamento::Capital::Taxa de Juros; IPEA::Finanças Públicas. Bancos. Relações Monetárias Internacionais::Moedas. Financiamento::Operações Bancárias. Crédito::Instituições Financeiras; Spread bancário; IPEA::Finanças Públicas. Bancos. Relações Monetárias Internacionais::Moedas. Financiamento::Capital::Taxa de Juros; IPEA::Finanças Públicas. Bancos. Relações Monetárias Internacionais::Moedas. Financiamento::Capital::Taxa de Juros; IPEA::Finanças Públicas. Bancos. Relações Monetárias Internacionais::Moedas. Financiamento::Operações Bancárias. Crédito::Instituições Financeiras; IPEA::Finanças Públicas. Bancos. Relações Monetárias Internacionais::Moedas. Financiamento::Operações Bancárias. Crédito::Instituições Financeiras; Spread bancário; Spread bancário
Description
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Neste contexto, este capítulo utilizou o aprendizado de máquina para predizer o spread bancário das instituições financeiras intermediadoras dos empréstimos do BNDES. Para isso, fez uso da métrica de importâncias das características (features importances) com o intuito de identificar os principais fatores determinantes desse spread.
p. 91-102
