ANÁLISE ESTATÍSTICA MULTIVARIADA: .anÁlise estatÍstica multivariada: avaliando a (in)solvÊncia

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  • ANLISE ESTATSTICA

    MULTIVARIADA: AVALIANDO A

    (IN)SOLVNCIA DE EMPRESAS

    COMERCIAIS UTILIZANDO

    REGRESSO LOGSTICA

    JOSE WILLER DO PRADO (UFLA )

    jwprado@gmail.com

    FABIOLA ADRIANE CARDOSO SANTOS (IFMG )

    fabiola.santos@ifmg.edu.br

    LUIZ KENNEDY CRUZ MACHADO (UFLA )

    luizken@yahoo.com.br

    ANDRE SPURI GARCIA (UFLA )

    andrespurigarcia@gmail.com

    MARCO TULIO DINALI VIGLIONI (UFLA )

    marco-tulio@live.com

    Na atualidade, as empresas que oferecem crdito buscam cada vez

    mais o auxlio de ferramentas estatsticas modernas para combater a

    inadimplncia em suas transaes. A anlise correta do crdito sempre

    se apresentou como fator chave para ass instituies que o fornecem.

    Nesse sentido, o objetivo do presente estudo gerar um modelo de

    Credit Scoring (modelo estatstico de avaliao do crdito)

    empregando as tcnicas de Anlise Fatorial e Regresso Logstica

    para avaliar a capacidade de classificao de insolvncia e solvncia

    para empresas comerciais. Por estas tcnicas obtivemos os parmetros

    a respeito do grau de eficincia do modelo gerado e aplicado s

    empresas comerciais. Observou-se, ainda, que o mtodo de Anlise

    Fatorial auxiliou a Regresso Logstica na acurcia de acerto para a

    classificao. Pode-se concluir que aps o uso da Anlise Fatorial a

    Regresso Logstica obteve preciso de acerto de 92% nas

    classificaes de empresas comerciais, o que valida o modelo. Neste

    sentido, o modelo gerado apropriado para a classificao do risco de

    crdito.

    Palavras-chave: Reconhecimento de padres, anlise de crdito,

    anlise fatorial

    XXXVI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCO Contribuies da Engenharia de Produo para Melhores Prticas de Gesto e Modernizao do Brasil

    Joo Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016.

  • XXXVI ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCO Contribuies da Engenharia de Produo para Melhores Prticas de Gesto e Modernizao do Brasil

    Joo_Pessoa/PB, Brasil, de 03 a 06 de outubro de 2016. .

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    1. Introduo

    Na atualidade os mercados se tornaram mais expostos a uma instabilidade mundial que surge

    independente da empresa participar ou no de determinado nicho de mercado. O medo de que

    uma nova bolha no sistmica cause uma crise global sistmica sempre iminente e

    acompanhada por todos os agentes. Neste sentido, as empresas que oferecem crdito buscam

    cada vez mais o auxlio de ferramentas para combater a inadimplncia em suas transaes. O

    conhecimento destas pode ajudar a modelar a probabilidade de insolvncia das empresas.

    Segundo Boratti (2002) e Prado et al. (2016), os principais estudos envolvendo a anlise de

    crdito tiveram incio com o trabalho de Edward Altman em 1968, quando o autor utilizou

    instrumentos estatsticos mais robustos, como o caso da anlise discriminante mltipla, para

    avaliar a insolvncia empresarial. No Brasil, segundo estes autores, o pioneiro no uso da

    anlise discriminante foi Stephen Charles Kanitz em 1978 com o livro Como prever

    falncias.

    A anlise correta do crdito sempre se apresentou como fator chave para as instituies que o

    fornecem. A importncia desta para o sistema financeiro facilmente observada nos relatrios

    emitidos pelo Banco Central do Brasil (BACEN, 2016). Segundo o BACEN (2016), o volume

    total dos emprstimos no sistema financeiro atingiu R$3.026 bilhes em fevereiro de 2016,

    um aumento de 11,0% em doze meses. Por sua vez, a relao crdito/PIB saltou de 55,5% em

    fevereiro de 2015 para 58,6% para o mesmo perodo de 2016.

    O crdito para o setor privado totalizou R$2.812 bilhes em fevereiro de 2016, aumentando

    2,1 % no trimestre. A taxa de inadimplncia das modalidades que compem o crdito

    referencial (taxa mdia de juros nos atrasos superiores h 90 dias) atingiu 2,8% em fevereiro,

    com estabilidade no trimestre e recuo de 0,1 p.p. em doze meses (BACEN, 2016).

    Neste contexto, algumas das ferramentas utilizadas pelos analistas de crdito para tentar

    diminuir a taxa de inadimplncia nas transaes esto na anlise dos indicadores econmico-

    financeiros das empresas, por meio de tcnicas multivariadas tais como a Anlise Fatorial e a

    Regresso Logstica. Estas tm por finalidade descrever a relao entre diversas variveis

    (observaes) independentes, possibilitando a anlise simultnea de medidas mltiplas para

    cada indivduo, alm de ser adequada para a anlise dos indicadores econmico-financeiros

    das empresas.

    Diante do exposto, o objetivo do presente estudo gerar um modelo de Credit Scoring

    (modelo estatstico de avaliao do crdito) empregando as tcnicas de Anlise Fatorial e

    Regresso Logstica para avaliar a capacidade de classificao de insolvncia e solvncia para

    empresas comerciais.

    Alm desta introduo, o trabalho conta com uma segunda seo que ir tratar do referencial

    terico sobre o tema, com uma breve exposio sobre os indicadores econmico-financeiros.

    A terceira seo trabalha os critrios metodolgicos e apresenta a Regresso Logstica e a

    Anlise Fatorial. A quarta seo composta pela discusso dos resultados. Por fim, a ltima

    seo aborda as consideraes finais, destacando os principais achados.

    2. Referencial terico

    Uma vez que o tema relevante para a economia como um todo, vrios autores fizeram

    consideraes sobre o crdito. Uma das definies mais encontradas em trabalhos sobre

    crdito de autoria de Schrickel (2000, p. 25), que o define como:

    Todo ato de vontade ou disposio de algum de destacar ou ceder,

    temporariamente, parte de seu patrimnio a um terceiro, com a expectativa de que

    esta parcela volte a sua posse integralmente, depois de decorrido o tempo estipulado.

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    Essa parte do patrimnio pode ser materializada por dinheiro (emprstimo

    monetrio) ou bens (emprstimo para uso, ou venda com pagamento parcelado, ou a

    prazo).

    Neste contexto, as tcnicas estatsticas multivariadas tm sido utilizadas na concesso de

    crdito e consideradas como ferramentas teis no reconhecimento da inadimplncia de

    crdito. Silva (2008) salienta que na criao de um modelo de previso de risco de crdito

    importante saber identificar qual dentre as tcnicas estatsticas ser a mais eficiente para a

    modelagem dos dados, de maneira a conseguir uma melhor previso para a inadimplncia.

    Santos (2012) elucida que a abordagem estatstica, baseada na pontuao, se originou como

    um dos mtodos mais importantes de suporte tomada de deciso para grandes volumes de

    propostas de crdito, tanto para pessoas fsicas como jurdicas.

    Silva (2008) salienta que devido sua contribuio para o processo de anlise, o uso de

    mtodos quantitativos tem sido muito divulgado, levando muitos bancos a uma corrida em

    busca de tcnicas para avaliao do risco de crdito dos clientes. Entretanto, esses mtodos de

    previso no podem ser interpretados como receitas milagrosas capazes de resolver todos os

    problemas advindos do risco de crdito contido nas operaes. Neste sentido, os modelos

    devem ser interpretados como um instrumento complementar para o analista (SILVA, 2008).

    2.1 Indicadores econmico-financeiros

    A anlise dos indicadores econmico-financeiros considerada, por muitos autores, de grande

    valia quando se trata de obter informaes advindas do Balano Patrimonial e da

    Demonstrao de Resultados da empresa. Segundo Assaf Neto (2005), para se estabelecer

    uma melhor metodologia de avaliao e compreender melhor o significado dos indicadores

    econmico-financeiros necessrio dividir os indicadores em grupos homogneos de anlises.

    Atualmente vrios so os indicadores econmico-financeiros apresentados na literatura. Estes,

    no entanto, so agrupados em categorias por suas afinidades. As categorias mais vistas em

    livros de finanas so: Indicadores de Estrutura de Capitais; Indicadores de Liquidez;

    Indicadores de Atividade; Indicadores de Anlises de Aes; Indicadores de Endividamento e

    Estrutura; Indicadores de Rentabilidade e Indicadores de Valor de Mercado.

    Na prtica, o especialista procura fazer com que cada um dos indicadores apresente o maior

    nmero de informaes possveis sobre a empresa. Neste sentido, a busca por um pequeno

    grupo de indicadores que consiga explicar de maneira objetiva o comportamento financeiro de

    uma empresa considerado o ideal para a anlise (SILVA, 2008).

    3. Metodologia

    O presente estudo se constitui em uma pesquisa predominantemente explicativa. A pesquisa

    explicativa busca esclarecer quais fatores contribuem para a ocorrncia de determinado

    fenmeno (VERGARA, 2008). Quanto forma de abordagem, esta pesquisa qualificada

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    como quantitativa. Segundo Martins e Thephilo (2009, p.107), nesse tipo de pesquisa os

    dados so quantificados e a validao da prova cientfica utiliza testes, graus de significncia

    e sistematizaes.

    O banco de dados foi selecionado em corte-transversal (crosssection) e os dados so

    secundrios e retirados da pesquisa de Carvalho (2004). A amostra contm cinquenta

    empresas solventes e cinquenta