Fundamentos da pesquisa quantitativa em análise de risco de crédito: uma abordagem sob o ponto de vista das empresas e instituições financeiras

Abstract

As instituições financeiras, indústrias e mercado de varejo atualmente trabalham com a concessão de crédito a seus clientes e a identificam como fomentadora de seus negócios ao passo que traz benefícios, almeja atender necessidades e satisfazer desejos dos tomadores de crédito. Diante do cenário atual de inadimplência enfrentado não somente no Brasil como também mundialmente e do aumento dos solicitantes de crédito nas empresas, cada vez mais se faz necessário o uso de ferramentas e métodos para a previsão do risco de crédito para ter controle sobre os reais riscos incorridos na concessão de crédito a esses clientes. Assim sendo, o presente trabalho analisou os principais modelos de previsão para auxiliar no processo de tomada de decisão das empresas em busca da minimização dos seus riscos. No exemplo do trabalho, utilizou-se a teoria logit para avaliar a situação dos clientes no que diz respeito à adimplência/inadimplência com as obrigações assumidas, tendo em vista que apresenta propriedades importantes e nos traz respostas binárias a fim de identificar se o cliente é bom ou ruim.

Nowadays the financial institutions, industries and retail market work with granting of credit to their customers and identify this as a promoter of their business while bring benefits, aiming to serve the needs and satisfy the wishes of credit borrowers. Before the current default scenario faced not only by Brazil but worldwilde and the increase in credit seekers in companies, it is increasingly necessary to use tools and methods to predict credit risk to have control of the real risks presents in granting credit to these clients. Therefore, the present work analyzed the main forecasting models to help in the decision-making process of companies looking for minimize their risks. In the example of this work, the logit theory was used to rate the situation of customers considering the possibility of default with the purchased obligations, taking that it has important properties and brings us binary answers in order to identify whether the customer is good or bad.