Construção de Modelos de Previsão de Risco de Crédito Utilizando Técnicas de Estatística Multivariada

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1 MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO Construção de Modelos de Previsão de Risco de Crédito Utilizando Técnicas de Estatística Multivariada Equipe Profª. Msc. Lisiane Priscila Roldão Selau (docente DME/UFPEL - coordenadora) Prof. Dr. José Luis Duarte Ribeiro (docente PPGEP/UFRGS - colaborador) Lisiane Priscila Roldão Selau Pelotas, outubro de 2009.

2 1. Caracterização do Problema O crescimento da demanda por crédito à pessoa física no Brasil vem revolucionando o mercado, fazendo com que as empresas do setor se moldem para ficar à altura das oportunidades. O fenômeno provocou uma reengenharia nos sistemas de crédito em relação à tecnologia na concessão. As empresas que concedem crédito estão apostando numa melhor análise de crédito, evitando trabalhar com clientes que ofereçam maior risco, diminuindo o índice de inadimplência. Por isso estão utilizando, além da experiência do analista, métodos e técnicas que auxiliam na tarefa de decidir se um cliente é merecedor de crédito (PEREIRA, 2006). Segundo Steiner et al. (1999), a correta decisão de concessão de crédito é essencial para a sobrevivência das instituições financeiras. Qualquer erro na decisão de conceder o crédito pode significar que, em uma única operação, haja a perda do ganho obtido em dezenas de outras transações bem sucedidas, já que o não recebimento representa a perda total do montante emprestado. Portanto, é importante prever e reduzir a inadimplência, pois os prejuízos com créditos mal sucedidos deverão ser cobertos com a cobrança de altas taxas de juros em novas concessões. Conforme afirma Schrickel (1997), a análise de risco envolve a habilidade de estabelecer uma regra de decisão para orientar a concessão de crédito, dentro de um cenário de incertezas e constantes mutações e informações incompletas. Esta habilidade depende da capacidade de analisar logicamente situações, muitas vezes complexas, e chegar a uma conclusão prática e factível de ser implementada. Em muitas empresas, a avaliação da concessão de crédito é baseada em uma variedade de informações vindas de diversas fontes. Os gerentes analisam essas informações de maneira subjetiva e, muitas vezes, não conseguem explicar os processos de tomada de decisão, embora consigam apontar os fatores que influenciam as decisões. Além disso, estes ambientes são dinâmicos, com constantes alterações, e as decisões devem ser tomadas rapidamente (MENDES FILHO et al., 1996). O uso dos modelos de previsão de risco é vital em alguns casos. Esses modelos, baseados em dados recentes de clientes com a empresa, geram uma pontuação para as características que levam à criação de um padrão de comportamento em relação à inadimplência. Segundo Guimarães e Chaves Neto (2002), quando a empresa tem à sua disposição uma regra de reconhecimento de padrões e classificação que indique previamente a chance de inadimplência de um futuro cliente, a decisão de concessão de crédito fica facilitada, podendo-se então utilizar argumentos quantitativos em substituição aos argumentos subjetivos e decidir com maior confiança.

3 2. Objetivos e Metas O objetivo geral deste projeto de pesquisa é propor uma sistemática para a construção de modelos de previsão de risco de crédito, também denominados Credit Scoring, para concessão de crédito a pessoas físicas. Além do objetivo geral, são estabelecidos os seguintes objetivos específicos: - comparar desempenho, vantagens e desvantagens de técnicas estatísticas multivariadas utilizadas para a construção do modelo como, por exemplo, análise discriminante, regressão logística e redes neurais (HAIR et al., 2005); - analisar a percepção da gerência de crédito quanto à implementação do modelo de previsão no sistema da empresa e o ganho potencial em comparação com a forma atual de concessão de crédito; - avaliar o potencial aumento dos lucros da empresa com a utilização do modelo de previsão de risco de crédito.

4 3. Metodologia e estratégias de ação Esta proposta de pesquisa será desenvolvida por meio do método explicativo, pois visa descobrir os fatores (características dos clientes) que determinam ou contribuem para a ocorrência dos fenômenos (inadimplência), de forma a buscar a resolução de um problema atual (conceder crédito com menor risco). O método de pesquisa empregado compreende os seguintes pontos: (i) revisão e entendimento da teoria; (ii) desenvolvimento de um modelo para previsão do risco de crédito; (iii) aplicação do modelo desenvolvido; (iv) avaliação do modelo proposto. Para o desenvolvimento deste projeto, pretende-se seguir as etapas descritas a seguir: a. buscar referencial teórico sobre a importância e utilização da análise de crédito como medida para controle de risco de inadimplência, bem como o uso de modelos de previsão de risco de crédito baseados em padrões de comportamento. Estudar a fundamentação das técnicas estatísticas utilizadas para construção destes modelos; b. contatar empresa para entender o cenário e as variáveis envolvidas com relação ao que a literatura recomenda. O entendimento é essencial para a construção da metodologia a ser utilizada; c. detalhar passos para o estudo do modelo de previsão de risco de crédito, desde a coleta de dados até a conclusão do modelo para implantação no sistema da empresa; d. definir para a empresa parâmetros para a extração da amostra: tamanho, período e variáveis. Validar consistência e preenchimento dos dados (Data Cleaning), fazendo descarte de observações atípicas. Separar parte da amostra para teste dos modelos; e. fazer análises preliminares de cada variável para criação de variáveis dummies. Aplicar técnicas estatísticas e verificar se os resultados obtidos são consistentes; f. verificar o desempenho dos modelos através da amostra de teste, que não é utilizada no momento do desenvolvimento dos modelos. Esta amostra de teste estaria, desta forma, simulando a situação de análise e concessão de crédito a novos clientes; g. avaliar o potencial aumento nos lucros da empresa, levando em consideração o fato de que o crédito não teria sido concedido aos clientes que o modelo sinalizar como potenciais inadimplentes; h. apresentar resultados obtidos à empresa e avaliar percepção quanto à utilização dos modelos de previsão de risco de crédito em comparação com a análise de crédito baseada em critérios subjetivos.

5 4. Resultados e Impactos esperados Com o desenvolvimento do presente projeto espera-se propor uma metodologia de construção de modelos de previsão de risco de crédito utilizando diferentes metodologias de análise, em especial, análise discriminante, regressão logística e redes neurais. Além disso, serão apresentados os resultados da aplicação da metodologia em um caso real, buscando avaliar os ganhos potenciais do uso de sistemas baseados em metodologia estatística para concessão de crédito. Os resultados encontrados serão comparados com a literatura, avaliando diferenças de metodologia e desempenho com outros modelos de previsão de risco de crédito. O principal impacto esperado diz respeito ao ganho potencial para o negócio, verificado através da redução da inadimplência, decorrente de uma melhor decisão de crédito.

6 5. Cronograma, Riscos e Dificuldades As etapas previstas para o desenvolvimento da pesquisa são as seguintes: / / / / Revisão e entendimento da teoria. - Desenvolvimento da sistemática para construção do modelo para previsão do risco de crédito. - Comparação de técnicas estatísticas utilizadas para construção dos modelos. - Aplicação do modelo desenvolvido. - Avaliação do modelo proposto. Os resultados obtidos serão apresentados no decorrer da pesquisa em forma de artigos com resultados parciais.

7 Referências Bibliográficas GUIMARÃES, I. A.; CHAVES NETO, A. Reconhecimento de padrões: metodologias estatísticas em crédito ao consumidor. RAE Eletrônica EAESP/FGV, São Paulo, v.1, n.1, jul.-dez HAIR, J. F.; ANDERSON, R. E.; TATHAM, R. L.; BLACK, W. C. Análise multivariada de dados. 5.ed. Porto Alegre: Bookman, MENDES FILHO, E. F.; CARVALHO, A. C. P. L. F.; MATIAS, A. B. Utilização de redes neurais artificiais na análise de risco de crédito a pessoas físicas. In: III Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 1996, Recife. Anais. PEREIRA, S. L. G. Na mira do crédito. GV Executivo, v.5, n.1, p.31-36, fev.-abr SCHRICKEL, W. K. Análise de Crédito: concessão e gerência de empréstimos. 3.ed. São Paulo: Atlas, STEINER, M. T. A.; CARNIERI, C.; KOPITTKE, B. H.; STEINER NETO, P. J. Sistemas especialistas probabilísticos e redes neurais na análise do crédito bancário. Revista de Administração, São Paulo, v.34, n.3, jul.-set

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