Please use this identifier to cite or link to this item: https://app.uff.br/riuff/handle/1/6433
Title: Análise de variáveis que possuem influência no risco de crédito de micro e pequenas empresas: um estudo empírico com 196 empresas clientes de uma agência bancária
Authors: Souza, Teofânia Cristina de Rezende
metadata.dc.contributor.advisor: Oliveira, Ualison Rébula de
metadata.dc.contributor.members: Rocha, Henrique Martins
Lacerda, Pítias Teodoro
Issue Date: 2015
Publisher: Universidade Federal Fluminense
Abstract: A avaliação de risco de crédito para as pessoas jurídicas, realizada pelos bancos brasileiros de acordo com a regulamentação do BACEN, não leva em consideração variáveis que possam, de um lado, minimizar o risco de crédito das MPE’s diante das instituições bancárias e, de outro, reduzir as taxas de juros praticadas para empresas destes portes. Com o sistema atual de análise de crédito, a exigência de garantias reais e as altas taxas de juros, quando comparadas às praticadas para as MGE’s, são os recursos utilizados pelos bancos para minimizar ou compensar o risco de crédito das MPE’s. Em contrapartida, a falta de garantia e os juros altos são os mais indicados pelas MPE’s como dificultadores na tomada de crédito. A falta de crédito é um dos motivos mais apontados pela MPE como responsável pela sua falência. Diante desta realidade, a pesquisa teve como objetivo avaliar variáveis, além das definidas pelo BACEN através da Resolução 2.682/1999, que possam ser levadas em consideração na análise e deferimento de crédito de Micro e Pequenas Empresas, o que poderia contribuir para uma avaliação de crédito customizada para estas empresas, uma vez que não há diferenciação no deferimento de crédito para as grandes ou pequenas empresas. As variáveis estudadas foram: (i) localização, (ii) tempo de constituição, (iii) natureza jurídica, (iv) tempo de relacionamento, (v) quantidade de dirigentes e (vi) registro cadastral da empresa; (vii) escolaridade, (viii) idade, (ix) tempo na empresa e (x) restrição cadastral do principal sóciodirigente. Para alcançar tal objetivo foi realizada uma pesquisa ex-post facto, a partir do estudo das características de 196 empresas tomadoras de crédito de uma agência bancária no período de 2008 a 2012. O método de análise e tratamento dos dados foi a regressão logística. Como resultado, concluiu-se que as variáveis analisadas por meio da regressão logística possuem poder preditivo sobre a probabilidade de inadimplência. O resultado da regressão logística foi de 85,7% da amostra classificada corretamente.
metadata.dc.description.abstractother: The assessment of credit risk for companies, performed by Brazilian banks in accordance with the regulations of the BACEN, does not take into account variables that may, on the one hand, to minimize the credit risk of MSE on the banks and, on the other, reduce interest rates for companies in these sizes. With the current system of credit analysis, the requirement of collateral and high interest rates, compared to those practiced for MGE's, are the resources used by banks to minimize or compensate for the credit risk of MSE's. The lacks of collateral and high interest rates are the most suited by MSE as difficulties in the making credit. The lack of credit is one of the reasons most mentioned by the MSE as responsible for its failure. Faced with this reality research aimed to evaluate variables, other than those defined by the BACEN through Resolution 2,682/1999, which can be taken into account in the analysis and approval of credit for Micro and Small Enterprises, which could contribute to a credit scoring custom for these sizes companies, since there is no differentiation in the credit approval for large or small businesses. The variables studied were: (i) location, (ii) establishment of time, (iii) legal constitution, (iv) time of relationship, (v) the number of directors and (vi) cadastral registration of the company; (vii) scholarity, (viii) age, (ix) time in the company and (x) cadastral restriction of the main socio-leader. To achieve this goal a survey was conducted ex-post facto, from the study of the characteristics of 196 credit borrower companies of a bank from 2008 to 2012. The method of analysis and processing of the data was logistic regression. As a result, it was concluded that the variables analyzed by logistic regression have predictive power on the likelihood of default. The result of logistic regression was 85.7 % of the sample correctly classified.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/6433
Appears in Collections:MPA - Teses e Dissertações

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Dissertação - Teofânia Cristina Rezende Souza.pdf841.74 kBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons