A precisão das previsões é um ponto importante para garantir a lucratividade e mitigar riscos na concessão de crédito. Acontece que, com o crescente volume de dados e a complexidade do comportamento dos clientes, um modelo robusto pode ser um desafio — e é aí que entra o backtest para modelos preditivos.
Neste post, vamos explorar como o backtest otimiza a precisão de análises e o que isso pode fazer pelo desenvolvimento de oportunidades para a sua empresa.
Boa leitura!
O que é backtest e qual é seu papel na avaliação de modelos preditivos?
O backtest é uma técnica utilizada para avaliar o desempenho de um modelo preditivo, aplicando-o a dados históricos para simular seu comportamento em cenários passados.
Seu principal objetivo é verificar como o modelo teria se comportado em períodos anteriores, oferecendo uma visão mais aprofundada e fornecendo maior precisão e confiabilidade para decisões futuras.
No setor de crédito, onde a previsão do risco de inadimplência e a análise da capacidade de pagamento dos clientes são cruciais, o backtest assegura que os modelos preditivos suportem essas análises complexas.
Objetivo e importância do backtest
Quando falamos de modelos preditivos, diversas técnicas de validação podem ser aplicadas, e o backtest é uma das mais importantes. Além de verificar se o modelo funciona corretamente, ele proporciona aprendizados ao longo do processo.
Com o tempo, sua equipe consegue identificar quais variáveis são mais relevantes para resolver um problema específico e quais têm menor impacto.
Esse aprimoramento gradual permite que o modelo se torne cada vez mais eficiente e robusto.
E, sem dúvidas, o backtest para modelos preditivos pode ajudar a sua empresa a reduzir riscos em decisões.
Tipos de backtest
O processo de backtesting contribui para avaliar a eficiência dos modelos financeiros antes de sua aplicação real no mercado.
Ou seja, com essa técnica, sua instituição pode simular como os modelos teriam se comportado em diferentes cenários passados, identificar falhas e melhorar a precisão das previsões.
Existem várias abordagens de backtest que oferecem diferentes perspectivas sobre o desempenho do modelo. Abaixo, destacamos as mais utilizadas:
Backtest simples
O backtest simples analisa o desempenho de um modelo em um período específico do passado. E já vale dizer: embora seja uma abordagem mais básica, ela oferece informações importantes sobre a eficácia do modelo em condições históricas.
Essa prática é muito útil para instituições que buscam uma avaliação preliminar do comportamento do modelo em um cenário estático. Por exemplo: para avaliar como era a capacidade de pagamento de um cliente no ano anterior.
Backtest rolling
Na abordagem rolling, o modelo é testado em janelas de tempo móveis, o que permite uma análise contínua e mais robusta de sua performance.
Esse método é ideal para instituições que precisam de modelos dinâmicos, capazes de se ajustar a variações de mercado ao longo do tempo, e assim fornecer uma visão mais completa do desempenho.
Stress testing
O stress testing coloca o modelo à prova em cenários extremos, como crises financeiras ou variações econômicas severas.
A técnica pode ajudar a identificar possíveis fraquezas em situações de alta volatilidade. Isso ajuda diretamente às instituições a se prepararem para eventos adversos e a melhorar a resiliência dos seus modelos em condições de estresse.
Como interpretar os resultados de um backtest?
Realizar um backtest é apenas o primeiro passo; interpretar corretamente os resultados é crucial para ajustar o modelo e tomar decisões assertivas.
Algumas perguntas-chaves precisam ser respondidas durante essa fase e, a seguir, vamos responder algumas delas, confira!
Acurácia do modelo
A acurácia mede o quão próximo o desempenho do modelo, quando submetido ao backtest, está do esperado. Ao analisar os resultados, o backtest revela se o modelo atingiu a precisão desejada.
Se o modelo não alcançou a performance esperada, é importante identificar quais variáveis ou premissas influenciaram negativamente os resultados. Pequenos ajustes nos parâmetros do modelo podem gerar melhorias significativas, aumentando a confiança em sua aplicação futura.
Casos de falha
Avaliar onde o modelo cometeu erros é fundamental para seu refinamento. Falsos positivos e falsos negativos são indicadores de áreas problemáticas que precisam ser abordadas.
Esses erros fornecem insights sobre os limites do modelo e revelam cenários em que ele pode tomar decisões incorretas.
Ao identificar e corrigir esses pontos de falha, você cria um modelo mais eficiente e reduz a probabilidade de erros futuros.
Robustez em cenários extremos
A capacidade do modelo de se manter eficiente em cenários extremos, como crises financeiras ou eventos fora do padrão, define sua robustez. Modelos que falham sob estresse podem gerar grandes perdas financeiras, o que torna o stress testing uma etapa indispensável.
Com o stress testing, as instituições financeiras podem avaliar a resiliência do modelo e fazer ajustes para garantir que ele continue a ser eficiente, mesmo em condições adversas.
Ações futuras
Após um backtest bem-sucedido, o próximo passo é implementar o modelo em situações reais. Isso envolve aplicá-lo a dados mais recentes para verificar sua precisão em cenários dinâmicos.
Além disso, é fundamental monitorar continuamente o desempenho do modelo, ajustando-o conforme necessário, para garantir que ele permaneça eficaz ao longo do tempo.
Exemplos do uso de back test em modelos de crédito
A seguir, vamos apresentar três exemplos práticos de aplicação de backtest em cenários da concessão de crédito para facilitar a compreensão sobre o valor agregado do backtest para modelos preditivos.
Análise de crédito
Na análise de crédito, o objetivo principal é determinar a capacidade de um cliente de pagar um dinheiro emprestado.
Os modelos preditivos são construídos com base em variáveis como histórico financeiro, dados demográficos e comportamentais.
Esses modelos podem, por exemplo, simular como teriam performado utilizando dados históricos.
Se o modelo classifica clientes em diferentes categorias de risco, o backtest ajuda a verificar quantos clientes classificados como "baixo risco" realmente cumpriram seus compromissos financeiros.
Essa análise permite ajustes no modelo para melhorar a taxa de aprovação, garantindo um equilíbrio entre aumento da concessão de crédito e controle do risco.
Predição de inadimplência
Com a predição de inadimplência, o objetivo é antecipar quais clientes estão mais propensos a não pagarem suas dívidas, o que permite à sua equipe tempo hábil para tomar medidas preventivas.
Para isso, o backtest verifica como o modelo de inadimplência teria se comportado ao longo do tempo e faz uso de dados históricos para isso. Assim, ele testa a capacidade do modelo de identificar clientes inadimplentes antes que o evento ocorra.
Chances de recuperação
Após a inadimplência, muitas instituições financeiras buscam estratégias para recuperar o crédito. Modelos preditivos podem ajudar a identificar quais clientes inadimplentes têm mais chances de regularizar suas dívidas por meio de uma renegociação.
O backtest, nesse contexto, avalia quais perfis de clientes responderam positivamente às ações de cobrança e renegociação em dados históricos, ajudando a ajustar as estratégias de recuperação e aumentar a taxa de sucesso nas negociações futuras.
Conte com soluções como a Matera Insights para simplificar a rotina
Até agora, vimos como o uso de backtest em modelos preditivos pode transformar a rotina da sua empresa. No entanto, ao contar com uma solução como a Matera Insights, você elimina a necessidade de realizar manualmente todas essas validações complexas.
Nossa solução, alimentada por inteligência artificial e machine learning, proporciona análises de crédito e inadimplência ainda mais precisas, sem a complexidade do backtesting manual.
Isso permite que você e sua equipe foquem em decisões estratégicas baseadas em dados validados e confiáveis, enquanto nós cuidamos de toda a estruturação e otimização dos modelos.
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Conclusão
O backtest para modelos preditivos é uma ferramenta essencial para garantir maior precisão e robustez nas análises.
Seja na análise de crédito, na predição de inadimplência ou nas estratégias de recuperação, o backtest permite que instituições financeiras aprimorem suas capacidades analíticas e tomem decisões mais embasadas.