Construção de modelos credit scoring com análise discriminante e regressão logística para a gestão do risco de inadimplênciaa de uma intituição de microcrédito.
Os modelos de Credit Scoring são modelos quantitativos empregados comumente por instituições financeiras na mensuração e previsão do risco de crédito, possuindo uso consolidado no processo de concessão de crédito destas instituições. O presente trabalho objetivou avaliar a possibilidade de aplicação...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2009 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFRGS |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/20750 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10183/20750 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Credito : Analise de risco : Risco financeiro Microcrédito Credit Risk Credit Scoring Models Microcredit Discriminant Analysis Logistic Regression |
| Sumario: | Os modelos de Credit Scoring são modelos quantitativos empregados comumente por instituições financeiras na mensuração e previsão do risco de crédito, possuindo uso consolidado no processo de concessão de crédito destas instituições. O presente trabalho objetivou avaliar a possibilidade de aplicação de modelos Credit Scoring em uma instituição de microcrédito denominada Fundo Rotativo de Ação da Cidadania – Cred Cidadania. Para isso, foram coletados dados relativos a uma amostra de clientes do Cred Cidadania, e estes dados foram utilizados para desenvolver dois tipos de modelos de Credit Scoring: um de aprovação de crédito e um outro chamado behavioural scoring (escoragem comportamental). As técnicas estatísticas empregadas na construção dos modelos foram análise discriminante e regressão logística. Os resultados do estudo demonstraram que os modelos Credit Scoring obtêm desempenho satisfatório quando utilizados na análise de risco de crédito na instituição de microcrédito Cred Cidadania, alcançando um percentual de classificação correta dos clientes de cerca de 80%. Os resultados indicam também que o uso de modelos Credit Scoring fornece subsídios à instituição, auxiliando-a na prevenção e redução da inadimplência e na diminuição dos seus custos operacionais, dois problemas que afetam a sua sustentabilidade financeira. |
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