991 resultados para Administração de crédito


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A gestão do risco de crédito é um tema que vem chamando a atenção dos Administradores, sendo considerado um instrumento gerencial importante no processo competitivo. Este estudo tem como objetivo identificar como as empresas que comercializam eletro-eletrônicos, na cidade de Caxias do Sul, estão procedendo no processo de concessão de crédito aos seus clientes. O estudo descritivo realizado em vinte grupos econômicos que atuam nesse mercado, representando trinta e sete estabelecimentos comerciais, evidenciou alguns problemas nos procedimentos realizados pelas empresas pesquisadas. Como por exemplo, a baixa utilização de sistemas de informação, como apoio ao processo de tomada de decisão. Há pouca aplicação de procedimentos de monitoramento pós-concessão de crédito. Não existe um indicador de inadimplência no segmento pesquisado; as empresas não têm comparativo para verificar seu desempenho. Além disso, poucas empresas possuem indicador de inadimplência, as que possuem calculam de forma similar. Outro fator, refere-se à capacitação dos profissionais responsáveis pela tomada de decisão de crédito. As entrevistas mostraram estas deficiências. As empresas pesquisadas ainda não incorporaram as técnicas de gestão do risco de crédito, desenvolvida pelo setor bancário. Poucas empresas possuem modelos de credit scoring, ou modelos sofisticados, que trabalhem o grande número de variáveis de seus cadastros. Suas decisões estão baseadas nos Cs do crédito, caracterizado pela análise tradicional de crédito, com ênfase no julgamento humano. Através da descrição do processo de concessão de crédito, este estudo procura dar uma visão mais ampla do assunto, evidenciando a implantação de políticas de crédito que explicitem os padrões de concessão; sendo um aliado na busca da redução de riscos que as empresas correm ao conceder crédito a seus clientes.

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A motivação deste trabalho é relacionar a teoria da estatística com uma clássica aplicação prática na indústria, mais especificamente no mercado financeiro brasileiro. Com o avanço de hardware, sistemas de suporte à decisão se tornaram viáveis e desempenham hoje papel fundamental em muitas áreas de interesse como logística, gestão de carteiras de ativos, risco de mercado e risco de crédito. O presente trabalho tem como objetivos principais propor uma metodologia de construção de modelos de escoragem de crédito e mostrar uma aplicação prática em operações de empréstimo pessoal com pagamento em cheques. A parte empírica utiliza dados reais de instituição financeira e duas metodologias estatísticas, análise de regressão linear múltipla e análise de regressão probit. São comparados os resultados obtidos a partir da aplicação de modelos de escoragem de crédito desenvolvidos com cada metodologia com os resultados obtidos sem a utilização de modelos. Assim, demonstra-se o incremento de resultado da utilização de modelos de escoragem e conclui-se se há ou não diferenças significativas entre a utilização de cada metodologia. A metodologia de construção de modelos de escoragem é composta basicamente por duas etapas, definição das relações e da equação para cálculo do escore e a definição do ponto de corte. A primeira consiste em uma busca por relações entre as variáveis cadastrais e de comportamento do cliente, variáveis da operação e o risco de crédito caracterizado pela inadimplência. A segunda indica o ponto em que o risco deixa de ser interessante e o resultado esperado da operação passa a ser negativo. Ambas as etapas são descritas com detalhes e exemplificadas no caso de empréstimos pessoais no Brasil. A comparação entre as duas metodologias, regressão linear e regressão probit, realizada no caso de empréstimos pessoais, considerou dois aspectos principais dos modelos desenvolvidos, a performance estatística medida pelo indicador K-S e o resultado incremental gerado pela aplicação do modelo. Foram obtidos resultados similares com ambas as metodologias, o que leva à conclusão de que a discussão de qual das duas metodologias utilizar é secundária e que se deve tratar a gestão do modelo com maior profundidade.

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A Avaliação do risco de crédito agregado é um grande desafio para as empresas em todo mundo. O dinamismo do mercado e o desenvolvimento dos derivativos de crédito tornaram a gestão do risco de crédito fundamental para o negócio das instituições financeiras. Nas instituições não-financeiras, o foco na gestão do risco de crédito agregado ainda é pequeno, mas os benefícios e a necessidade de uma visão agregada da carteira já são identificados. No caso brasileiro, esse trabalho é dificultado devido à carência de base de dados e ao mercado financeiro pouco desenvolvido. Diante desse desafio, o objetivo do trabalho é apresentar um modelo para avaliação do risco de crédito agregado que seja aplicável em empresas brasileiras não-financeiras, onde o CreditRisk+ foi escolhido pela facilidade de cálculo e baixa dependência de informações de mercado. Entretanto, para adequá-lo ao caso brasileiro são necessárias algumas flexibilizações, que serão apresentadas a seguir no modelo adaptado para o caso brasileiro. Por fim, para testar a aderência do modelo, foi utilizada uma amostra da carteira de crédito da Companhia Vale do Rio Doce (CVRD), que nos fornece resultados conclusivos sobre a performance da metodologia escolhida ao final do trabalho.

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Este estudo teve com objetivo verificar a potencial transmissão de riscos de crédito entre empresas de uma mesma cadeia de suprimentos, o tempo em que ocorre a máxima transmissão e sua magnitude. As análises foram realizadas em cadeias de suprimentos conhecidas pela academia como cadeias enxutas e cadeias ágeis, limitando-se aos dois elos principais das cadeias selecionadas – comércio e indústria. Os resultados mostraram que a transmissão de risco de crédito é observável na maioria dos casos, ora a jusante, ora a montante, ora bilateralmente. Os prazos em que ocorre a máxima transferência também foram identificados e apresentaram grande variabilidade segundo o tipo de cadeia estudada (enxuta ou ágil). A magnitude da transmissão mostra o grau de influência de um nó da cadeia sobre o outro constante na análise.

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Trata do problema da utilização dos resultados gerados pelos modelos de gestão de portfólio de crédito utilizados por instituições financeiras, para fins de estabelecimento do capital baseado em risco que é exigido pelos órgãos reguladores. Aborda inicialmente a fundamentação teórica das divergências, que se verificam entre as definições de capital econômico e capital regulamentar, discutindo, em relação a este último conceito, a regulação prudencial que se originou a partir do Acordo de Capital firmado no âmbito do Comitê da Basiléia para Supervisão Bancária, em 1988, e as propostas atualmente discutidas para a implantação do que virá a ser o Novo Acordo de Capital. Discute ainda as bases conceituais da atual geração de modelos de gestão de portfólio de crédito, em especial no que conceme à metodologia de cálculo do capital econômico em risco, avaliando em que medida e sob que condições esses modelos poderiam ser admitidos na regulamentação bancária, para fins de cálculo do requerimento mínimo de capital das instituições financeiras.

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Trata da apresentação da técnica estatística conhecida como Análise Discriminante e sua aplicação na classificação de empresas, quanto à condição de solvência, para fins de concessão de crédito. Aborda aspectos conceituais e teóricos dessa técnica estatística e os recentes estudos sobre sua aplicação e limitações em finanças

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Este trabalho propõe apresentar um estudo dos processos de decisão de concessão de crédito à pessoas físicas pelas instituições financeiras.

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Apresenta métodos quantitativos próprios para a discriminação entre grupos, baseados em Análise Discriminante Linear, Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos, dentro do contexto do problema da análise de crédito.

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A dissertação analisa o papel cada vez mais fundamental do gerenciamento de risco de crédito para a garantia da lucratividade das Instituições Financeiras daqui para frente. As Instituições que vão diferenciar-se serão as que apresentarem menores perdas de crédito. o gerenciamento de crédito eficaz é discutido através da constatação que a demanda de crédito é influenciada pela taxa de juros, principalmente para a faixa da população que apresenta melhor renda e/ou menor índice de inadimplência e apresenta a precificação dos empréstimos com base no risco de crédito do cliente como uma forma de se obter menores perdas de crédito. Atualmente, na maioria das Instituições Financeiras brasileiras, não há diferenciação de preço por grupos de inadimplência, ou seja, a taxa de juros é definida através de uma inadimplência média, gerando, para as Instituições, um lucro extraordinário na concessão de crédito para os bons pagadores (e com isso desestimulando-os a solicitar empréstimos) e um provável prejuízo na concessão para maus pagadores. Como ferramenta para precificar o crédito com base no risco, utilizamos o RAROCRisk Adjusted Retum on Capital - uma metodologia extremamente sofisticada que estabelece alocação de capital igual à diferença entre as provisões de devedores duvidosos e a perda máxima com um nível de significância variável de 95% a 99% (existe de 1 a5% de probabilidade de ocorrer uma perda maior que a perda máxima esperada). Esta dissertação conclui, através de simulações, que é possível aumentar a lucratividade bancária, através da redução das perdas, precificando corretamente os créditos concedidos

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Trata do gerenciamento da carteira de inadimplentes no mercado de crédito ao consumidor, em especial no de cartões de crédito. Foca a concepção, desenvolvimento e manutenção do modelo de collection scoring como ferramenta para a administração da carteira de inadimplentes, considerada fundamental na gestão estratégica e profissional do risco de crédito ao consumidor. Caracteriza o problema da inadimplência, tanto no mercado de crédito ao consumidor como no de cartões de crédito, e aponta tendências e alternativas para o seu gerenciamento estratégico

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Esta tese apresenta o desenvolvimento conceitual, estimação de parâmetros e aplicação empírica de um Modelo de Risco de Portfólio cujo objetivo é realizar previsões da distribuição estatística da perda de crédito em carteiras de crédito ao consumidor. O modelo proposto é adaptado às características do crédito ao consumidor e ao mercado brasileiro, podendo ser aplicado com dados atualmente disponíveis para as Instituições Financeiras no mercado brasileiro. São realizados testes de avaliação da performance de previsão do modelo e uma comparação empírica com resultados da aplicação do Modelo CreditRisk+.

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Vários estudos foram realizados pela academia brasileira sobre desenvolvimento e aplicabilidade de modelos estatísticos de credit scoring e portfólio de crédito. Porém, faltam estudos relacionados sobre como estes modelos são empregados pelas empresas brasileiras. Esta dissertação apresenta uma pesquisa, até então inédita, sobre como as instituições financeiras brasileiras administram seus sistemas de credit scoring e suas carteiras de crédito. Foram coletados dados, por meio de um questionário, dos principais bancos e financeiras do mercado brasileiro. Para a análise dos resultados, as repostas foram divididas em dois grupos: bancos e financeiras. Os resultados mostraram empregos de métodos diferentes entre os grupos devido a suas características operacionais.

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The present work aims to study the macroeconomic factors influence in credit risk for installment autoloans operations. The study is based on 4.887 credit operations surveyed in the Credit Risk Information System (SCR) hold by the Brazilian Central Bank. Using Survival Analysis applied to interval censured data, we achieved a model to estimate the hazard function and we propose a method for calculating the probability of default in a twelve month period. Our results indicate a strong time dependence for the hazard function by a polynomial approximation in all estimated models. The model with the best Akaike Information Criteria estimate a positive effect of 0,07% for males over de basic hazard function, and 0,011% for the increasing of ten base points on the operation annual interest rate, toward, for each R$ 1.000,00 on the installment, the hazard function suffer a negative effect of 0,28% , and an estimated elevation of 0,0069% for the same amount added to operation contracted value. For de macroeconomics factors, we find statistically significant effects for the unemployment rate (-0,12%) , for the one lag of the unemployment rate (0,12%), for the first difference of the industrial product index(-0,008%), for one lag of inflation rate (-0,13%) and for the exchange rate (-0,23%). We do not find statistic significant results for all other tested variables.

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Trato do problema da assimetria de informação no mercado de crédito e do uso da informação externa como forma de minimizar esse efeito negativo. Descreve os modelos teóricos de troca de informação na presença de Bureaus de crédito e aborda o mercado brasileiro de crédito, conduzindo avaliações qualitativas e quantitativas.

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O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).