Prevendo a quantidade de postos de atendimento cooperativo no Brasil (2025)
- Authors:
- Autor USP: FERRAZ, AMANDA PEREIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; COOPERATIVISMO
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho tem como objetivo predizer a quantidade de Postos de Atendimento Cooperativo (PACs) em municípios brasileiros, utilizando modelos de aprendizado de máquina e variáveis socioeconômicas e demográficas. A pesquisa busca apoiar o planejamento de expansão geográfica das cooperativas de crédito. A contextualização apresenta a evolução do cooperativismo de crédito no Brasil e sua relevância para a inclusão financeira e o desenvolvimento regional, destacando o papel do Sistema Nacional de Crédito Cooperativo (SNCC) e o crescimento das cooperativas frente à retração das agências bancárias tradicionais. Foram utilizados os microdados do IBGE e do Banco Central do Brasil (BCB) referentes a 2021. As variáveis analisadas foram: região, estado, população estimada, área, densidade demográfica, PIB per capita e faixa do PIB per capita. Dos 5.570 municípios brasileiros, 2.857 possuíam pelo menos um PAC. Foram construídos e comparados modelos supervisionados: Árvore de Decisão (AD), Random Forest (RF), Gradiente Boosting (GB) e XGBoost (XGB). As métricas utilizadas foram R<sup>2</sup>, MAE, RMSE e MAPE. O modelo Gradient Boosting apresentou o melhor desempenho, com R<sup>2</sup>2 = 0,73, RMSE = 1,74, MAE = 0,94 e MAPE = 0,43%, indicando boa capacidade preditiva considerando o volume de dados disponível. Os resultados mostram que a população estimada foi a variável com maior correlação positiva com a quantidade de PACs, seguida da densidade demográfica, enquanto o PIB per capita apresentou pouca influência direta. O estudo demonstra a viabilidade do uso de modelos de machine learning para prever a rede de atendimento das cooperativas, contribuindo com o planejamento estratégico do setor financeiro cooperativo e com políticas de inclusão bancária. Recomenda-se incluir, em pesquisas futuras, variáveis adicionais como PIB do governo, PEA, IDH, renda média, número de empresas eindicadores de crédito, além de aplicar técnicas de clusterização para refinar as análises regionais.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
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ABNT
FERRAZ, Amanda Pereira. Prevendo a quantidade de postos de atendimento cooperativo no Brasil. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/febf2fba-55ea-4732-8eb6-6a7b2a7a4fa8/Amanda_Pereira_Ferraz_TCC_2025.pdf. Acesso em: 26 fev. 2026. -
APA
Ferraz, A. P. (2025). Prevendo a quantidade de postos de atendimento cooperativo no Brasil (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/febf2fba-55ea-4732-8eb6-6a7b2a7a4fa8/Amanda_Pereira_Ferraz_TCC_2025.pdf -
NLM
Ferraz AP. Prevendo a quantidade de postos de atendimento cooperativo no Brasil [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/febf2fba-55ea-4732-8eb6-6a7b2a7a4fa8/Amanda_Pereira_Ferraz_TCC_2025.pdf -
Vancouver
Ferraz AP. Prevendo a quantidade de postos de atendimento cooperativo no Brasil [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/febf2fba-55ea-4732-8eb6-6a7b2a7a4fa8/Amanda_Pereira_Ferraz_TCC_2025.pdf
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