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Atualização dinâmica de modelo de regressão logística binária para detecção de fraudes em transações eletrônicas com cartão de crédito (2014)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: BERALDI, FIDEL - IME
  • USP Schools: IME
  • Sigla do Departamento: MAC
  • Subjects: REDES E COMUNICAÇÃO DE DADOS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
  • Language: Português
  • Abstract: Com o avanço tecnológico e econômico, que facilitaram o processo de comunicação e aumento do poder de compra, transações com cartão de crédito tornaram-se o principal meio de pagamento no varejo nacional e internacional (Bolton e Hand , 2002). Neste aspecto, o aumento do número de transações com cartão de crédito é crucial para a geração de mais oportunidades para fraudadores produzirem novas formas de fraudes, o que resulta em grandes perdas para o sistema financeiro (Chan et al. , 1999). Os índices de fraudes têm mostrado que transações no comércio eletrônico (e-commerce) são mais arriscadas do que transações presencias em terminais, pois aquelas não fazem uso de processos seguros e eficientes de autenticação do portador do cartão, como utilização de senha eletrônica. Como os fraudadores se adaptam rapidamente às medidas de prevenção, os modelos estatísticos para detecção de fraudes precisam ser adaptáveis e flexíveis para evoluir ao longo do tempo de maneira dinâmica. Raftery et al. (2010) desenvolveram um método chamado Dynamic Model Averaging (DMA), ou Ponderação Dinâmica de Modelos, que implementa um processo de atualização contínuo ao longo do tempo. Nesta dissertação, desenvolvemos modelos DMA no espaço de transações eletrônicas oriundas do comércio eletrônico que incorporem as tendências e características de fraudes em cada período de análise. Também desenvolvemos modelos de regressão logística clássica com o objetivo de comparar as performances no processo de detecção de fraude. Os dados utilizados para tal são provenientes de uma empresa de meios de pagamentos eletrônico. O experimento desenvolvido mostra que os modelos DMA apresentaram resultados melhores que os modelos de regressão logística clássica quando analisamos a medida F e a área sob a curva ROC (AUC).
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 01.12.2014
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    IME31000070386QA734.T B482a e.2
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    • ABNT

      BERALDI, Fidel; LAGO, Alair Pereira do. Atualização dinâmica de modelo de regressão logística binária para detecção de fraudes em transações eletrônicas com cartão de crédito. 2014.Universidade de São Paulo, São Pulo, 2014. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05022015-232801 >.
    • APA

      Beraldi, F., & Lago, A. P. do. (2014). Atualização dinâmica de modelo de regressão logística binária para detecção de fraudes em transações eletrônicas com cartão de crédito. Universidade de São Paulo, São Pulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05022015-232801
    • NLM

      Beraldi F, Lago AP do. Atualização dinâmica de modelo de regressão logística binária para detecção de fraudes em transações eletrônicas com cartão de crédito [Internet]. 2014 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05022015-232801
    • Vancouver

      Beraldi F, Lago AP do. Atualização dinâmica de modelo de regressão logística binária para detecção de fraudes em transações eletrônicas com cartão de crédito [Internet]. 2014 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05022015-232801

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