Estimativa de inadimplência na concessão de crédito agrícola pela utilização do modelo de regressão logística: o caso de uma cooperativa de crédito

Ano: 2009 | Volume: 14 | Número: 2

Autores: Carlos Alberto Gonçalves Jr., Miguel Angel Uribe Opazo, Weimar Freire da Rocha Jr., Régio Marcio Toesca Gimenes

Palavras-chave: Assimetria de informações, modelagem estatística, inadimplência, cooperativismo de crédito

Resumo Português:

Este trabalho objetiva desenvolver um modelo que possa auxiliar uma
cooperativa de crédito da região de Toledo na análise e concessão de crédito
agrícola, calculando a probabilidade de cumprimento dos contratos, o que permite
antever os possíveis contratos inadimplentes, utilizando-se o Modelo de Regressão
Logística – Logit. O referencial teórico utilizado, baseado na Teoria dos Custos de
Transação, identifica a inadimplência como sendo resultado da incompletude dos
contratos e da assimetria de informações entre as partes envolvidas em uma
transação. Espera-se que esse modelo possa reduzir a assimetria de informações
entre os tomadores e a cooperativa de crédito, no intuito de evitar a concessão de
crédito a possíveis inadimplentes. Para isso coletou-se junto à cooperativa objeto
do estudo informação cadastral dos tomadores de crédito no período de 2004 a
2007, objetivando traçar-lhes um perfil. Posteriormente estimou-se o Modelo de
Regressão Logística para 10 amostras aleatórias diferentes, a fim de identificar a
amostra que obtivesse o maior número de acertos entre adimplentes e
inadimplentes. Constatou-se que o modelo estimado foi mais eficiente para
identificar os contratos adimplentes que os inadimplentes, e que mesmo com um
percentual médio de acerto não muito elevado o modelo pode auxiliar a tomada
de decisão da cooperativa na concessão de crédito.

Resumo Inglês:

This paper aims at developing a model that may help a credit cooperative in
the region of Toledo, Paraná, in the analysis and concession of agricultural credit,
estimating the probability of execution of the contracts, what permits to predict a
possible default, using the logistic regression model – Logit. The theoretical
framework used, based on the Theory of Transaction Costs, identifies the default
as the result of the incompleteness of contracts and the asymmetry of information
between borrowers and the credit cooperative, in order to avoid the granting of
credit to possible defaulters. To do so, we collected information on the borrowers
from the records of the cooperative from 2004 to 2007, aiming at drawing a
profile of the credit borrower. Later, we estimated the logistic regression model for
10 different samples to identify the one that received the greatest number of hits
between payers and defaulters. We established that the estimated model was
more efficient to identify the payers’ contracts than the defaulters’ contracts. Even
with a rather low percentual average of accuracy the model may help the
cooperative’s decision making in granting credit.