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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
