AnÃlise de determinantes da inadimplÃncia (pessoa fÃsica) tomadores de crÃdito: uma abordagem economÃtrica

• Autor(a) principal: Evanessa Maria Barbosa de Castro Lima
• Data de Publicação: 2004
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC
• Texto Completo: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1480
• topic: credit scoring; modelo logit; risco; credit scoring, logit model, risk.; ECONOMIA

Sendo a intermediaÃÃo financeira a principal atividade dos bancos, alocando recursos de clientes superavitÃrios a clientes deficitÃrios, à na incerteza quanto ao carÃter e a capacidade de pagamento dos clientes que se estabelece o risco e com ele a necessidade de se buscar novas alternativas para se proteger de perdas potenciais, que podem refletir em menores lucros para as instituiÃÃes. AlÃm da subjetividade dos analistas de crÃdito, o uso de modelos quantitativos, baseados em prÃticas estatÃsticas, economÃtricas e matemÃticas, vÃm cada vez mais se firmando nos mercados como ferramenta de apoio aos gestores de crÃdito na tomada de decisÃo. VÃrios modelos de avaliaÃÃo de risco sÃo adotados pelas instituiÃÃes, modelos de credit scoring, behavioral scoring, sÃo exemplos destes modelos. O modelo de credit scoring tem sido um dos mais usados, em especial para concessÃo de crÃdito a pessoas fÃsicas. Os modelos de credit scoring utilizam tÃcnicas como a anÃlise de discriminantes, programaÃÃo matemÃtica, econometria, redes neurais, entre outras, para atravÃs da anÃlise de caracterÃsticas particulares dos indivÃduos, estabelecer uma mÃtrica de separaÃÃo de bons e maus pagadores, atribuindo probabilidades diferentes de inadimplÃncia aos mesmos. A presente dissertaÃÃo tem como objetivo central analisar os determinantes de inadimplÃncia (pessoa fÃsica), usando uma abordagem economÃtrica com base no modelo Logit. O modelo utilizado foi um modelo para aprovaÃÃo de crÃdito na abertura de conta corrente, partindo de um estudo com uma amostra de 308 observaÃÃes (cadastros pessoas fÃsicas), baseados na experiÃncia real de uma instituiÃÃo financeira, cujo objetivo à atingir uma taxa de aprovaÃÃo de crÃdito tal que a receita mÃdia depois das perdas de emprÃstimos seja maximizada.