FUNDAÇÃO INSTITUTO CAPIXABA DE PESQUISA EM CONTABILIDADE, ECONOMIA E FINANÇAS LEONARDO DE RESENDE DUTRA

FUNDAÇÃO INSTITUTO CAPIXABA DE PESQUISA EM CONTABILIDADE, ECONOMIA E FINANÇAS LEONARDO DE RESENDE DUTRA ANÁLISE DA CONCESSÃO DO MICROCRÉDITO E SUA RELAÇÃO COM A INADIMPLÊNCIA: um estudo no Banestes e Bandes VITÓRIA 2010

LEONARDO DE RESENDE DUTRA ANÁLISE DA CONCESSÃO DO MICROCRÉDITO E SUA RELAÇÃO COM A INADIMPLÊNCIA: um estudo no Banestes e Bandes Dissertação apresentada ao Programa de Pós- Graduação em Ciências Contábeis da Fundação Instituto Capixaba de Pesquisas em Contabilidade, Economia e Finanças (FUCAPE), como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Ciências Contábeis - Nível profissionalizante na área de concentração Contabilidade Gerencial. Orientador: Prof. Dr. Aridelmo José Campanharo Teixeira VITÓRIA 2010

FICHA CATALOGRÁFICA Elaborada pelo Setor de Processamento Técnico da Biblioteca da FUCAPE Dutra, Leonardo de Resende. Análise da concessão do microcrédito e sua relação com a inadimplência: um estudo no Banestes e Bandes. / Leonardo de Resende Dutra. Vitória: FUCAPE, 2010. 75p. Dissertação Mestrado. Inclui bibliografia. 1.Risco de crédito 2.Microcrédito 3.Regressão logística I.Fundação Instituto Capixaba de Pesquisas em Contabilidade, Economia e Finanças II.Título. CDD 657

LEONARDO DE RESENDE DUTRA ANÁLISE DA CONCESSÃO DO MICROCRÉDITO E SUA RELAÇÃO COM A INADIMPLÊNCIA: um estudo no Banestes e Bandes Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis da Fundação Instituto Capixaba de Pesquisa em Contabilidade, Economia e Finanças (FUCAPE), como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Ciências Contábeis na área de concentração Contabilidade Gerencial. Aprovada em de de 2010. COMISSÃO EXAMINADORA Prof Dr. Aridelmo José Campanharo Teixeira FUCAPE Business School Prof Dr. Alfredo Sarlo Neto UFES Universidade Federal do Espírito Santo Prof Dr. Adriano Rodrigues UFES Universidade Federal do Espírito Santo

Dedico este trabalho a minha esposa Marília e minhas filhas, Caroline e Luma.

AGRADECIMENTOS As contribuições recebidas no transcorrer deste trabalho foram essenciais para a sua concretização e para o enriquecimento de minha formação. Apesar da característica solitária que é o processo da escrita, sempre existiram pessoas que com suas orientações e estímulos influenciaram o desenvolvimento deste trabalho. Aos pesquisadores referenciados, que deixaram seu legado de construções teóricas, que me serviu de alicerce para subsidiar e desenvolver o trabalho. E aos colegas, amigos e professores do departamento do Curso de Ciências Contábeis da Universidade Federal do Espírito Santo por suas contribuições, sugestões e discussões, mostrando-me a grandeza desse campo do conhecimento, seus percalços e limitações. Ao Banco do Estado do Espírito Santo S.A (BANESTES) e ao Banco de Desenvolvimento do Estado do Espírito Santo S.A (BANDES) por disponibilizar os dados, sem os quais não seria possível a realização da pesquisa. Contribuições relevantes neste trabalho são, principalmente, atribuídas ao professor Alfredo Sarlo Neto por sua colaboração na construção da ideia e os passos iniciais, ao professor Luiz Cláudio Louzada por sua disponibilidade e contribuições que muito ajudaram na concretização do trabalho, ao estatístico Jean Pierre que sem sua contribuição não seria possível a realização da pesquisa e, em especial, ao amigo e orientador prof. Dr. Aridelmo José Campanharo Teixeira.

RESUMO O volume de empréstimos e financiamentos para pessoas físicas vem apresentando um crescimento consistente ao longo dos últimos anos, e praticamente todas as instituições financeiras utilizam-se de modelos de score para avaliar o risco de inadimplência dos potenciais tomadores de crédito. O avanço no estudo das variáveis utilizadas nos modelos de avaliação de riscos de créditos, que resultem em uma melhor precisão, acarreta ganhos financeiros para a instituição. Esta dissertação estuda a concessão do microcrédito e sua relação com a inadimplência a partir de uma amostra de dados de operações de microcrédito, deferidas por instituições financeiras públicas no Estado do Espírito Santo. Com a utilização de dados cadastrais de clientes, procurou-se identificar as variáveis significativas que pudessem explicar a probabilidade de inadimplência de uma operação de microcrédito. Para tanto, utilizou-se de uma técnica de estatística multivariada, denominada Regressão Logística. Os resultados obtidos não foram satisfatórios para explicar a probabilidade de inadimplência com as variáveis utilizadas. Palavras-chave: Crédito. Risco de crédito. Microcrédito. Credit scoring. Regressão logística.

ABSTRACT The volume of loans and financing for natural persons has shown consistent growth over recent years, and almost all financial institutions use score models to assess the default risk of potential credit users. Any progress in the study of the variables used in the models, resulting in better accuracy, brings financial gain for the institution. This paper studies the microcredit concession and it s relation winth default, from a sample of customer data, microcredit borrowers of public financial institutions in the state of Espírito Santo, it was, based on the entries of financial institutions, analyzed the variables representing the personal characteristics of clients with credit defaults. To evaluate the variables that explain the default in the account of microcredit, it was used a multivariate statistical technique called Logistic Regression. The model results were not satisfactory to explain the default based on the variables used by financial institutions. Keywords: Credit. Credit risk. Small loans. Credit scoring. Logistics regression.

LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Determinação da classificação de crédito... 30 Tabela 2 - Pontuação de crédito... 30 Tabela 3 - Microcrédito recursos direcionados consumo... 38 Tabela 4 - Evolução do nossocrédito... 41 Tabela 5 - Distribuição da amostra... 48 Tabela 6 - Estatística descritiva - dados do Banestes... 49 Tabela 7 - Operações de crédito quanto ao gênero... 50 Tabela 8 - Matriz de correlação - dados do Banestes... 50 Tabela 9 - Análise de variáveis (1)... 51 Tabela 10 - Avaliação de Score (1)... 52 Tabela 11 - Análise de variáveis (2)... 52 Tabela 12 - Resumo do modelo... 53 Tabela 13 - Teste de Hosmer And Lemeshow (1)... 54 Tabela 14 - Estatística descritiva - dados de Viana... 55 Tabela 15 - Gênero... 56 Tabela 16 - Grau de escolaridade * estado civil * sexo... 56 Tabela 17 - Classificação de operações... 57 Tabela 18 - Finalidade do crédito... 57 Tabela 19 - Matriz de correlação... 58 Tabela 20 - Avaliação de score (2)... 58 Tabela 21 - Análise de correlação... 59 Tabela 22 - Avaliação de score a (3)... 59 Tabela 23 Teste de Hosmer and Lemeshow (2)... 60 Tabela 24 Status de operações de crédito deferidas pelo Banestes a tomadores do sexo feminino... 63

Tabela 25 - Status de operações de crédito deferidas pelo Banestes a tomadores do sexo masculino...... 63 Tabela 26 - Status por gênero feminino... 63

LISTA DE GRÁFICOS Gráfico 1 Evolução do crédito total, saldos em final de período (R$ bilhões)... 22 Gráfico 2 Evolução da relação crédito/pib no Brasil (em %)... 22

LISTA DE FIGURAS Figura 1 Técnicas multivariadas mais comuns... 44

LISTA DE GUADROS Guadro 1 Abreviações das variáveis (1)... 49 Guadro 2 Abreviações das variáveis (2)... 55

SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO... 12 1.1. OBJETIVOS GERAIS... 15 1.2. Objetivos específicos... 15 1.3. Justificativa... 15 1.4. Delimitação do trabalho... 16 1.5. Metodologia... 17 1.6. Organização do estudo... 19 2. REVISÃO DE LITERATURA... 21 2.1. CRÉDITO... 21 2.1.1. Risco de Crédito... 23 2.1.2. Avaliação do Risco de Crédito... 25 2.2. MODELOS DE AVALIAÇÃO DE RISCO DE CRÉDITO... 29 3. CRÉDITO... 36 3.1. OPERAÇÃO DE CRÉDITO MICROCRÉDITO... 36 3.2. EVOLUÇÃO DO MICROCRÉDITO... 38 3.3. PROGRAMA ESTADUAL DE MICROCRÉDITO NOSSOCRÉDITO... 40 3.3.1. Características do Programa Nossocrédito... 40 3.3.2. Evolução do Programa Nossocrédito...... 42 3.3.3. Caracterização de Default... 43 4. TÉCNICAS ESTATÍSTICAS... 44 4.1. UTILIZAÇÃO DE TÉCNICAS DE ANALISE MULTIVARIADA PARA AVALIAÇÃO DO RISCO DE CRÉDITO... 44 4.2. MODELO REGRESSÃO LOGÍSTICA - LOGIT... 46 4.3. PREPARAÇÃO DOS DADOS... 48 5. ANÁLISE DE DADOS... 50

5.1. DEMONSTRAÇÃO DO NÍVEL DE ACERTO DO MODELO DE REGRESSÃO LOGÍSTICA... 54 6. ANÁLISE DA INADIMPLÊNCIA POR GÊNERO... 63 7. CONCLUSÃO... 66 8. REFERÊNCIAS... 69 ANEXOS... 71 ANEXO 1 - RESULTADOS DA REGRESSÃO LOGÍSTICA PELO MÉTODO DE STEPWISE... 71 ANEXO 2 - RESULTADOS DA REGRESSÃO LOGÍSTICA PELO MÉTODO DE STEPWISE... 74

12 1. INTRODUÇÃO Com a estabilização da economia desde a implantação do Plano Real, em julho de 1994, restringiram-se os ganhos das instituições financeiras com as receitas inflacionárias e a receita de empréstimo ao setor público com taxa de risco próximo a zero. Isso exigiu das instituições de crédito a busca por novas alternativas para aplicação dos recursos, com vistas a compensar a diminuição dos ganhos provocados pela redução da inflação. O que provocou um redirecionamento dos recursos para as carteiras de crédito como estratégia de competição e rentabilização do seu capital. Dessa forma, o crescimento da economia com reduzidos níveis inflacionários, queda das taxas de juros e o alongamento dos prazos das operações de crédito têm contribuído para a evolução do volume de operações de crédito no mercado financeiro. Porém, os empréstimos não podem ser ofertados indiscriminadamente a todos aqueles clientes que o solicitam, pois o grande problema em períodos de expansão rápida dos créditos é o aumento da vulnerabilidade das instituições financeiras (BARROS; ALMEIDA JÚNIOR, 1997). O volume de créditos problemáticos afeta a liquidez dos bancos e aumenta as possibilidades de perdas que resultam na diminuição do capital próprio, reduzindo assim a capacidade de servirem a seus clientes e contribuírem para o crescimento econômico da sociedade. Segundo Ruth (1991), todos os empréstimos problemáticos acarretam custos para os bancos; os mais óbvios ocorrem quando em última instância resulta em prejuízo e o banco perde o principal e os juros a receber, além de acarretarem outros custos menos aparentes que, a longo prazo, podem prejudicar a lucratividade das instituições..

13 De acordo com Blatt (1999), em passado recente, para se obter um empréstimo o cliente preenchia uma proposta que, em seguida, seria avaliada por um analista de crédito ou enviada aos comitês de crédito que apresentavam um parecer em relação ao pedido de acordo com a política definida pela instituição. Apesar de eficaz, tal processo demonstrava-se lento por não permitir a análise de muitas propostas de solicitação de empréstimos obstando a maximização da carteira. De acordo com Gonçalves (2005), a utilização de modelos estatísticos na análise para a concessão de crédito começaram a ser adotados nas instituições financeiras com o objetivo de acelerar a avaliação das propostas. Atualmente, existe um crescente número de estudos que reconhecem a utilização desses modelos como instrumento de decisão de crédito, tais como Silva (1988) e Blatt (1999), que os avaliam como uma importante ferramenta na administração do risco de inadimplência existente nas concessões de crédito. Nas operações de valores relevantes a análise do crédito demanda tempo e custo, pois se efetua uma análise retrospectiva da situação econômica e financeira do cliente, por meio de um conjunto de informações qualitativas e quantitativas, bem como, da projeção da capacidade de geração de caixa, para posteriormente definir e estruturar uma operação de crédito com características específicas e peculiares à necessidade do cliente. De acordo com Blatt (1999, p. 157): O motivo que leva um cliente a solicitar um crédito nem sempre é o mesmo que o alegado. As vezes, a causa do crédito não é aparente e nem fácil de ser entendida ou compreendida. É fundamental, entretanto, que o analista entenda exatamente o que está causando a necessidade de recursos adicionais às atividades operacionais do cliente. Este entendimento permite uma análise mais exata da solicitação do crédito, uma melhor estruturação do crédito e antecipação a futuras necessidades de crédito.

14 Nos bancos de varejo com carteiras de crédito composta de muitas operações tradicionais e padronizadas, de valores pequeno-médios destinadas a uma clientela específica: pessoas físicas e empresas de pequeno e médio porte, as informações quantitativas tendem a ser deficientes e precisam ser compensadas por informações qualitativas. Conforme Silva (1988), os modelos estatísticos vêm sendo utilizados como forma de massificação das operações de crédito. Eles utilizam-se de dados históricos e relativos às características pessoais do cliente para se calcular a probabilidade de inadimplência em operações de crédito. No entanto, não sendo a análise de crédito uma ciência exata esses modelos não devem ser entendidos como uma receita milagrosa capaz de resolver todos os problemas do risco de crédito. Nesse contexto, este trabalho tem por objetivo, a partir de um conjunto de dados qualitativos e quantitativos, estimar a probabilidade de clientes que contrataram operações de microcrédito no estado do Espírito Santo, nas instituições financeiras públicas: Banco do Estado do Espírito Santo (Banestes) e Banco de Desenvolvimento do Espírito Santo (Bandes), assumirem o status de adimplente ou inadimplente a partir das variáveis disponibilizadas na ficha cadastral de cada cliente. Procurar-se-á ao longo do trabalho responder a seguinte questão de pesquisa: Os dados dos clientes de microcrédito disponibilizados no cadastro do Banestes e do Bandes conseguem estimar a probabilidade de inadimplência?

15 1.1. OBJETIVO GERAL Este trabalho tem como objetivo a análise da inadimplência das operações de microcrédito por meio das variáveis cadastrais dos tomadores de empréstimos, obtidas no cadastro do Banestes e Bandes, de forma a estimar a probabilidade de um cliente assumir o status de adimplente ou inadimplente em função desse conjunto de variáveis. 1.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Para o alcance do objetivo geral, são definidos especificamente os seguintes objetivos: descrever as principais técnicas de análise multivariada; utilizar a técnica de regressão logística; analisar a importância das variáveis na explicação da inadimplência e testar a capacidade preditiva das variáveis. 1.3. JUSTIFICATIVA Com a estabilização econômica observada no país desde a adoção do Plano Real, em junho de 1994, que propiciou redução das taxas de juros e flexibilização dos prazos, houve um aumento significativo no volume de operações de crédito das instituições financeiras direcionados, principalmente, à pessoas físicas e empresas de pequeno e médio porte. Apesar de a inadimplência existir em diversos segmentos da economia, é no setor bancário que o problema se manifesta de forma mais evidente e, de acordo com Barros e Almeida Júnior (1997), o grande problema em períodos de expansão rápida dos créditos é o aumento da vulnerabilidade das instituições financeiras.

16 Com o aumento da competitividade no mercado financeiro, redução dos spreads e a necessidade de rentabilizar o capital por meio da massificação do crédito, as instituições financeiras, utilizando-se do desenvolvimento tecnológico, desenvolveram meios menos dispendiosos de medir e gerir o risco de crédito. Substituindo, principalmente, nas operações de crédito direcionadas ao varejo, as análises tradicionais por modelos estatísticos que possibilitam mensurar a probabilidade de inadimplência de uma operação de crédito. No entanto, os modelos de previsão de inadimplência não devem ser entendidos como uma receita milagrosa, ou seja, acertar totalmente suas previsões e resolver todos os problemas de análise de crédito. Qualquer melhora na previsão gera ganhos financeiros para a instituição, daí o interesse no estudo das variáveis que possam explicar o fator inadimplência em operações de microcrédito. 1.4. LIMITAÇÃO DO TRABALHO Para aferir o risco de inadimplência, respaldar as decisões dos gestores de crédito, bem como, avaliar sua exposição ao risco, as instituições financeiras necessitam conhecer as variáveis que afetem as condições de pagamento de seus clientes de modo a reduzir os percentuais de inadimplência e o seu reflexo no resultado. O índice de inadimplência alto pode comprometer o resultado da empresa. Este trabalho tem como limitação do estudo somente as variáveis cadastrais de clientes de operações de microcrédito que possam ser relevantes para estimar a probabilidade de inadimplência nas operações deferidas pelo Banestes e Bandes. As variáveis utilizadas foram: valor do crédito, número de parcelas, valor das parcelas, renda mensal, gênero, número de empregos a serem gerados, e percentual do comprometimento da renda mensal com as parcelas.

17 Neste estudo, o universo da pesquisa é composto pelas operações de microcrédito deferidas pelo Banestes a clientes de todos os municípios do Estado do Espírito Santo e pelo Bandes, exclusivamente, a clientes cadastrados na agência do Banestes, localizada no município de Viana (ES). Operações essas, realizadas no período de janeiro a outubro de 2007 de modo a capturar operações efetuadas, inclusive, em outubro, que apresentarem 30 dias ou mais de vencidas em 31 de dezembro de 2007. As variáveis qualitativas e quantitativas da operação e do tomador do crédito foram obtidas por meio do sistema de acompanhamento das operações de crédito dos bancos. A referência utilizada para a classificação de cliente como adimplente ou inadimplente foi o final do mês de dezembro de 2007. Clientes que possivelmente apresentaram operações de crédito em atraso durante todo o ano, mas as liquidaram em até 31 de dezembro de 2007 não foram incluídos na amostra como inadimplentes. Somente foram considerados como inadimplentes os clientes com operação de crédito vencida a mais de 30 dias, no dia 31 do mês de dezembro de 2007. 1.5. METODOLOGIA A pesquisa científica é o resultado de um inquérito ou exame minucioso, realizado com o objetivo de resolver um problema, recorrendo a procedimentos científicos. Vergara (2000) refere-se à pesquisa como sendo a inquisição, o procedimento sistemático e intensivo, que tem por objetivo descobrir e interpretar os fatos que estão inseridos em uma determinada realidade.

18 De acordo com Matos e Lerche (2001), no desenvolvimento de uma pesquisa poderão ser utilizados vários métodos. Com base nos conceitos dos autores citados, neste trabalho utilizou-se: a) pesquisa bibliográfica, feita a partir do levantamento de referências teóricas já analisadas, e publicadas por meios escritos e eletrônicos, como livros, artigos científicos e sites sobre o tema estudado; b) pesquisa documental, que difere-se da estatística por aceitar fontes mais diversas e dispersas, sem tratamento analítico tais como: tabelas estatísticas, jornais, revistas, fotografias etc.; c) pesquisa descritiva, que procura observar, registrar, analisar, classificar e interpretar os fatos ou fenômenos (variáveis), sem que o pesquisador interfira neles ou os manipule. Este tipo de pesquisa tem como objetivo fundamental a descrição das características de determinada população ou fenômeno. De acordo com Vergara (2000), a pesquisa descritiva estabelece as relações entre variáveis, isto é, aquelas que visam estudar as características de um grupo: sua distribuição por idade, sexo, procedência, nível de escolaridade, estado de saúde física e mental e outros. Procura descobrir, com a precisão possível, a frequência com que um fenômeno ocorre, sua relação e conexão com os outros, sua natureza e características. Para a definição da amostra estudada foram selecionadas do Banestes todas as operações de microcréditos deferidas, já do Bandes somente as operações repassadas para clientes cadastrados na agência do Banestes, localizada no município de Viana (ES). Vale lembrar que, por ser um banco de fomento, o Bandes

19 utiliza-se de agências do Banestes para disponibilizar os recursos de suas operações de crédito. O Banestes, de janeiro de 2007, até o mês de outubro de 2007, havia aprovado 6.349 operações de microcrédito no valor total de R$ 21.524.822,03. O Bandes no mesmo período deferiu por meio da agência do Banestes, em Viana (ES), 81 operações de microcrédito totalizando R$ 239.670,00. Assim, a base do estudo ficou constituída de 6.349 clientes do Banestes, sendo 4.992 classificados como adimplentes e 1.357 como inadimplentes. Do Bandes, 81 clientes, sendo 65 adimplentes e 16 inadimplentes, totalizando 6.430 operações de microcrédito analisadas. Após análise dos clientes classificados como adimplentes e inadimplentes, efetuou-se uma segregação dos dados por gênero para também avaliar o comportamento da inadimplência sob esse aspecto, fazendo um comparativo do percentual de inadimplência entre gêneros. 1.6. ORGANIZAÇÃO DO ESTUDO Este estudo foi estruturado em sete partes. Após a parte introdutória, na qual foi feita descrição dos objetivos e do problema de pesquisa estudado, a parte 2 apresenta a fundamentação teórica, contendo os conceitos de crédito, avaliação de crédito e os modelos avaliação do risco de crédito. A parte 3 descreve sobre a evolução do microcrédito, o programa estadual de microcrédito, e a caracterização do defaut. Na sequência, a parte 4 discorre sobre as técnicas de análise multivariada para avaliação do risco de crédito e sobre a técnica utilizada na elaboração do estudo. A parte 5 aborda a análise dos dados e os resultados obtidos, a parte 6, a

20 análise da inadimplência por gênero e, finalmente, a parte 7 apresenta as conclusões advindas deste estudo.

21 2. REVISÃO DE LITERATURA 2.1. CRÉDITO A palavra crédito, conforme Ruth (1991), tem sua origem no vocábulo latino credere, que significa crer, confiar, acreditar. Como o crédito é uma relação baseada na confiança entre o credor e seu cliente, na expectativa de um recebimento futuro, todo crédito está associado a um determinado grau de risco. Segundo Schrickel (apud GONÇALVES, 2005, p. 9), o crédito é definido como sendo: [...] todo ato de vontade ou disposição de alguém destacar ou ceder, temporariamente, parte do seu patrimônio a um terceiro, com a expectativa de que esta parcela volte a sua posse integralmente depois de decorrido o tempo estipulado. O crédito é uma grande indústria propulsora do desenvolvimento econômico, pois governos tomam créditos para o financiamento de suas necessidades de investimentos; empresas para financiar a expansão de suas plantas industriais e aumentar sua capacidade produtiva, ou mesmo suprir necessidade de capital de giro; e as pessoas físicas tomam empréstimos para financiar consumo ou investimentos, como para aquisição veículos, casas, etc. (CAOVETTE; ALTMAN; NARAYANAN, 2000).

22 GRÁFICO 1 - Evolução do crédito total, saldos em final de período (R$ bilhões) Fonte: Banco Central do Brasil (20 07). De acordo com os dados fornecidos pelo Banco Central do Brasil (Bacen), o volume de crédito na economia chegou ao recorde de R$ 1,110 trilhão de reais, ou 37,5% do Produto Interno Bruto (PIB) no mês de agosto de 2007. GRÁFICO 2 - Evolução da relação crédito/pib no Brasil (em %) Fonte: Banco Central do Brasil (2007).

23 Conforme Silva (2004), o volume de crédito bancário apesar de vir apresentando crescimento em relação ao PIB, ainda é baixo se comparado a outros países como os Estados Unidos e Japão, onde o crédito supera os 180% do PIB. Na Europa, chega a 160% em países como Grã-Bretanha e Suíça e aos 90% em Itália e França. Na América do Sul, o Chile chega perto dos 80%. 2.1.1. Risco de Crédito O risco de crédito, segundo Caovette, Altman e Narayanan (2000), é tão antigo como a própria história da humanidade, pois consiste na entrega de um bem ou de um valor presente mediante promessa de pagamento em data futura, ou seja, é a chance de que esta perspectiva não se cumpra no prazo pactuado. O risco de crédito surge sempre que uma pessoa adquire um produto ou serviço sem pagar imediatamente. As empresas que vendem a prazo aceitam o risco de crédito de seus clientes; emissoras de cartão de crédito assumem o risco de crédito com todos os portadores de seus cartões; e os bancos que fazem financiamentos imobiliários aceitam o risco dos mutuários. O risco de crédito pode ser assumido por algumas horas ou séculos. Um exemplo de risco de crédito secular, conforme os autores Caovette, Altman e Narayanan (2000), refere-se a uma emissão de títulos efetuada pela IBM em dezembro de 1996, no valor de U$$ 850 milhões, com vencimento em 100 anos. A gestão do risco de crédito é função fundamental da atividade de intermediação financeira desenvolvida pelos bancos. Segundo Alan Greenspan (presidente do Federal Reserve System), [...] houve uma aplicação irreversível de tecnologia de gerenciamento de risco, sem a qual os bancos não seriam capazes de

24 precificar e gerir muito dos seus produtos financeiros (apud CAOVETTE; ALTMAN; NARAYANAN, 2000, p.11). Segundo Saunders (2000), a mensuração do risco das operações de crédito é crucial para que uma instituição financeira possa: precificar um empréstimo ou avaliar uma obrigação corretamente; fixar limites apropriados ao volume de crédito a ser concedido a qualquer tomador ou a exposição aceitável a perdas com qualquer cliente. O risco de crédito pode apresentar-se de diversas formas e conhecê-las conceitualmente ajuda a direcionar o gerencialmente e a mitigação. Segundo Figueiredo (apud GONÇALVES, 2005), os principais tipos de risco são: a) risco de inadimplência: risco do não pagamento por parte do tomador, de uma operação de crédito ou o emissor de um título não honrar seu crédito; b) risco de degradação de garantia: risco de perdas em função das garantias oferecidas por um tomador deixarem de cobrir o valor de suas obrigações junto à instituição em função da desvalorização do bem no mercado, dilapidação do patrimônio empenhado pelo tomador; c) risco de concentração de crédito: possibilidade de perdas em função da concentração de empréstimos e financiamentos em poucos setores da economia, classes de ativos, ou empréstimos elevados para um único cliente ou grupo econômico; d) risco de degradação de crédito: perda pela queda na qualidade crediticia do tomador de crédito, emissor de um título ou contraparte de uma transação, ocasionando uma diminuição no valor de suas obrigações. Este risco pode

25 acontecer em uma transação do tipo de aquisição de ações ou de títulos soberanos que podem perder valor; e) risco soberano: risco de perda envolvendo transações internacionais aquisição de títulos, operações de câmbio quando o tomador de um empréstimo ou emissor de um título não pode honrar seu compromisso por restrições do país sede. Segundo Ruth (1991), embora o risco de crédito seja um dos fatores determinantes da taxa de retorno, os bancos só aceitam o risco depois de uma análise cuidadosa dos fatores que influenciam a capacidade de pagamento do tomador. 2.1.2. Avaliação do Risco de Crédito Para Blatt (1999), aferir o risco de crédito e respaldar suas decisões, assim como, avaliar sua exposição ao risco, as instituições financeiras utilizam-se do cadastro que possui um conjunto de variáveis qualitativas e quantitativas sobre o tomador de crédito. O ponto principal na concessão do crédito é a avaliação do risco que, segundo Securato (2002, p. 216), pode ser entendida como [...] uma forma de medir quanto podemos perder em uma operação, em relação a um ganho médio estabelecido, e, se mal avaliado, a instituição poderá perder dinheiro. A avaliação do risco de crédito de um potencial cliente pode ser feita de duas maneiras: a) por meio de julgamentos pessoais, de forma mais subjetiva que envolve uma análise mais qualitativa; b) por meio da classificação do tomador de crédito via modelos de avaliação, envolvendo uma análise mais quantitativa.

26 De acordo com Blatt (1999), os principais erros na concessão do crédito são: a) conceder créditos que não atendam aos princípios da seletividade, garantias, liquidez e diversificação do risco; b) renovar créditos a credores problemáticos; c) admitir crédito além dos limites definidos pela análise de crédito; d) conceder créditos a clientes que possuam restrições cadastrais; e) conceder crédito a clientes que tenham se manifestados problemático em transações comerciais, ainda que com outros credores; f) conceder crédito sem a constituição de um documento ou título de crédito adequado, representativo de dívida. Na avaliação do risco de crédito, por meio de julgamento pessoal, o analista avalia a solicitação de empréstimo mediante análise da ficha cadastral e/ou entrevista. Nesse tipo de avaliação ele se orienta, conforme Securato (2002), pelos chamados 5 C s do crédito, ou seja: a) caráter: indica a intenção do devedor em cumprir as obrigações assumidas. É identificado pelo credor por meio de informações cadastrais obtidas junto a outros credores, ou por empresas especializadas como Serasa, Serviço de Proteção ao Credito (SPC) dentre outras; b) condições: são apresentados como fatores externos e macroeconômicos em que o tomador está inserido; c) capacidade: refere-se à capacidade de pagamento, conceito vinculado a geração de caixa suficiente para fazer face aos compromissos assumidos;

27 d) capital: refere-se ao conjunto de bens e recursos possuídos pelo devedor para saldar seu compromisso; e) colateral: refere-se a garantias que o devedor pode apresentar para viabilizar a operação de crédito. O Bacen, na Resolução nº 2.682 (BANCO CENTRAL DO BRASIL, acesso em 18 jan. 2010), estabeleceu nove graus de severidade para classificação das operações em ordem crescente de risco de crédito e definindo, de acordo com o nível de classificação da operação, os percentuais mínimos para a constituição da provisão para créditos de liquidação duvidosa, conforme a seguir: I - Nível AA (0% de provisão) II - Nível A (0,5% de provisão) III - Nível B (1,0% de provisão) IV - Nível C (3,0% de provisão) V - Nível D (10,0% de provisão) VI - Nível E (30,0% de provisão) VII - Nível F (50,0% de provisão) VIII- Nível G (70,0% de provisão) IX - Nível H (100,0% de provisão) A classificação da operação do cliente em determinado nível deve ser efetuada com base em critérios consistentes e verificáveis, amparada por informações externas e internas, contemplando pelo menos os seguintes aspectos: a) situação econômico-financeira;