O credit scoring em apoio ao risco de crédito: a identificação de variáveis que contribuem no sucesso da implantação de empresas franqueadas

A concessão de crédito a empresas que participam do mercado consiste na entrega de um ativo em determinado momento, com a promessa de pagamento deste bem ou direito em data futura. Tal situação se configura como um evento incerto, pois existe a possibilidade de que tal obrigação não seja honrada pela promitente compradora, originando desta forma, o risco de crédito. Cabe à parte concessora do ativo que origina o risco de crédito, verificar a capacidade de seu cliente em cumprir o compromisso futuro assumido, analisando as variáveis que sugerem o sucesso da operação de crédito. As empresas que se encontram em fase de implantação caracterizam-se não somente pela ausência de histórico das variáveis acima, como também pelo aumento considerável do risco de continuidade. Tal situação é comprovada por pesquisas realizadas em empresas com até cinco anos de atuação. A impossibilidade na mensuração da capacidade de crédito proporcionada por este cenário, ocasiona severa restrição creditícia às empresas novas, principalmente ao crédito de longo prazo, imprescindível nesta fase de investimentos. Entretanto, esta restrição não se verifica em empresas de franquia, cujo empreendedor tem o privilégio de iniciar seu negócio com linhas de crédito de investimentos já prontas no mercado com esta finalidade. Este estudo objetiva identificar quais as características presentes em empresas franqueadas que permitem a concessão de crédito segura na fase de implantação por parte das instituições financeiras e se tais características podem discriminar variáveis que são determinantes no sucesso da franqueada proponente ao crédito bancário. A aplicação de análise fatorial em banco de dados com empresas de franquia permitiu identificar com sucesso um grupo de sete principais variáveis principais, que serviram de base a um modelo de regressão logística e análise discriminante. O modelo de regressão logística mostrou-se bom para a melhora da probabilidade de acerto de empresas solventes ao passo que a análise discriminante não apresentou melhora nesses resultados.

Poly-bagging predictors for classification modelling for credit scoring

Credit scoring modelling comprises one of the leading formal tools for supporting the granting of credit. Its core objective consists of the generation of a score by means of which potential clients can be listed in the order of the probability of default. A critical factor is whether a credit scoring model is accurate enough in order to provide correct classification of the client as a good or bad payer. In this context the concept of bootstraping aggregating (bagging) arises. The basic idea is to generate multiple classifiers by obtaining the predicted values from the fitted models to several replicated datasets and then combining them into a single predictive classification in order to improve the classification accuracy. In this paper we propose a new bagging-type variant procedure, which we call poly-bagging, consisting of combining predictors over a succession of resamplings. The study is derived by credit scoring modelling. The proposed poly-bagging procedure was applied to some different artificial datasets and to a real granting of credit dataset up to three successions of resamplings. We observed better classification accuracy for the two-bagged and the three-bagged models for all considered setups. These results lead to a strong indication that the poly-bagging approach may promote improvement on the modelling performance measures, while keeping a flexible and straightforward bagging-type structure easy to implement. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Práticas em gestão de sistemas de credit scoring e portfólio de crédito em instituições financeiras brasileiras

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.

On the impact of disproportional samples in credit scoring models: An application to a Brazilian bank data

Statistical methods have been widely employed to assess the capabilities of credit scoring classification models in order to reduce the risk of wrong decisions when granting credit facilities to clients. The predictive quality of a classification model can be evaluated based on measures such as sensitivity, specificity, predictive values, accuracy, correlation coefficients and information theoretical measures, such as relative entropy and mutual information. In this paper we analyze the performance of a naive logistic regression model (Hosmer & Lemeshow, 1989) and a logistic regression with state-dependent sample selection model (Cramer, 2004) applied to simulated data. Also, as a case study, the methodology is illustrated on a data set extracted from a Brazilian bank portfolio. Our simulation results so far revealed that there is no statistically significant difference in terms of predictive capacity between the naive logistic regression models and the logistic regression with state-dependent sample selection models. However, there is strong difference between the distributions of the estimated default probabilities from these two statistical modeling techniques, with the naive logistic regression models always underestimating such probabilities, particularly in the presence of balanced samples. (C) 2012 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Regressão Logística Geograficamente Ponderada aplicada a modelos de Credit Scoring

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2016.

Credit scores, cardiovascular disease risk, and human capital.

Credit scores are the most widely used instruments to assess whether or not a person is a financial risk. Credit scoring has been so successful that it has expanded beyond lending and into our everyday lives, even to inform how insurers evaluate our health. The pervasive application of credit scoring has outpaced knowledge about why credit scores are such useful indicators of individual behavior. Here we test if the same factors that lead to poor credit scores also lead to poor health. Following the Dunedin (New Zealand) Longitudinal Study cohort of 1,037 study members, we examined the association between credit scores and cardiovascular disease risk and the underlying factors that account for this association. We find that credit scores are negatively correlated with cardiovascular disease risk. Variation in household income was not sufficient to account for this association. Rather, individual differences in human capital factors—educational attainment, cognitive ability, and self-control—predicted both credit scores and cardiovascular disease risk and accounted for ∼45% of the correlation between credit scores and cardiovascular disease risk. Tracing human capital factors back to their childhood antecedents revealed that the characteristic attitudes, behaviors, and competencies children develop in their first decade of life account for a significant portion (∼22%) of the link between credit scores and cardiovascular disease risk at midlife. We discuss the implications of these findings for policy debates about data privacy, financial literacy, and early childhood interventions.

Modelo de Scoring para o Crédito à Habitação: Um estudo de caso em Portugal

Mestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições Financeiras

Identificação das características dos clientes associadas ao risco de crédito

O processo da tomada de decisão sobre a avaliação de uma solicitação de crédito comercial é por vezes difícil para o julgamento humano, devido à imensidão de variáveis que estão em jogo e das suas inter- relações. Neste artigo propomo-nos identificar as características dos clientes associadas a alto e a baixo risco, com recurso a um modelo aplicacional. A partir de uma base de dados de um cartão de crédito, formada por variáveis de natureza qualitativa e quantitativa, ajustámos um modelo logit binário, com o objectivo de tornar o processo de decisão mais objectivo e quantificável. Em seguida, identificámos oito classes de risco através da aplicação de um método de classificação não hierárquica (K-means) sobre o vector da pontuação do modelo logit. Aferimos temporalmente o comportamento de cada classe de risco ao longo de 70 meses, verificando-se que probabilidades baixas de default estão associadas a classes de risco baixo. As características dos clientes tipicamente associadas ao risco de crédito foram identificadas através de uma Análise Factorial das Correspondências.

Le défi de l’intégration de l’approche par compétences lors de la sélection : conception d’un test de jugement situationnel ciblant le rôle CanMEDS de collaborateur pour la sélection au niveau postdoctoral en médecine

Introduction : L’approche par compétences est maintenant bien ancrée dans l’enseignement au niveau de la formation médicale postdoctorale. Dans ce contexte, un système de sélection également axé sur les compétences pourrait être avantageux. L’objectif principal de ce projet était de concevoir un TJS ciblant le rôle CanMEDS de collaborateur pour la sélection au niveau postdoctoral en médecine interne (MI) et en médecine familiale (MF). Méthodologie : Des entrevues d’incidents critiques ont été réalisées auprès de résidents juniors en MI ou en MF afin de générer les items du TJS. Trois leaders de l’approche par compétences ont révisé le contenu du test. Les items ont été analysés pour identifier la compétence principale du rôle CanMEDS de collaborateur, le contexte ainsi que les membres de l’équipe interprofessionnelle représentés dans les vignettes. La clé de correction a été déterminée par un panel composé de 11 experts. Cinq méthodes de notation ont été comparées. Résultats : Sept entrevues ont été réalisées. Après révision, 33 items ont été conservés dans le TJS. Les compétences clés du rôle CanMEDS de collaborateur, les contextes et les divers membres de l’équipe interprofessionnelle étaient bien distribués au travers des items. La moyenne des scores des experts variait entre 43,4 et 75,6 % en fonction des différentes méthodes de notation. Le coefficient de corrélation de Pearson entre les cinq méthodes de notation variait entre 0,80 et 0,98. Conclusion : Ce projet démontre la possibilité de concevoir un TJS utilisant le cadre CanMEDS comme trame de fond pour l’élaboration de son contenu. Ce test, couplé à une approche globale de sélection basée sur les compétences, pourrait éventuellement améliorer le pouvoir prédictif du processus de sélection au niveau de la formation médicale postdoctorale.

Gerenciamento do risco de crédito : cálculo do risco de crédito para a carteira de um banco de varejo

O presente trabalho objetivou a realização de um estudo de caso sobre o tema risco de crédito. Avaliou-se o risco de crédito sob dois vetores: o risco esperado e o risco não esperado. Procede-se então a uma revisão dos principais modelos de gestão da carteira de crédito destacando-se suas características, aplicações e limitações. O modelo da autarquia é comparado aos modelos utilizados pelo mercado, os quais são apresentados em grau crescente de complexidade. O modelo de mercado utilizado neste trabalho foi constituído a partir do credit scoring, uma ferramenta estatística de pontuação de créditos derivada da aplicação da técnica estatística denominada Análise Discriminante. Este modelo resultou na boa discriminação dos clientes com necessidades emergenciais de empréstimos (bons clientes) dos clientes com situação financeira precária (maus clientes) possibilitando uma boa prevenção da probabilidade de inadimplência. A partir das classes de risco constituídas foi possível a aplicação da análise de portfolio para o cálculo da perda potencial na carteira. Assim, por meio de um estudo de caso, realizado em uma instituição financeira brasileira foram comparadas as medidas de capital e de risco de crédito estabelecidos pelo Banco Central do Brasil, através das resoluções 2.099/94 e 2.682/99, com as medidas calculadas a partir de um modelo de credit scoring. Essa comparação resultou na avaliação da eficácia da norma quanto à mensuração do risco em carteiras de crédito. Os resultados apontam o conservadorismo da autarquia no cálculo desses saldos, penalizando a instituição financeira analisada ao exigir a constituição de provisão e patrimônio líquido mínimo acima do que seria necessário. O risco calculado a partir do modelo de credit scoring para uma carteira de crédito direto ao consumidor foi cerca de 20% inferior aos montantes calculados pelo Banco Central do Brasil.

O processo de concessão de crédito no varejo de eletro-eletrônicos na cidade de Caxias do Sul

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.

Crédito bancário no Brasil: participação das pequenas empresas e condições de acesso

Incluye Bibliografía