O objetivo deste trabalho é identificar e anal - Anpad

−1
η = Φ ( μ)
, onde Φ (.) é a função distribuição de uma normal padrão.
Tanto os links Logit e Probit são adequados para o estudo de proporções envolvendo a
distribuição Binomial.
No modelo Binomial de link probit, quando se quer verificar o impacto que uma
variável causa sobre a outra, mantendo as demais constantes, usa-se o efeito marginal.
Segundo Gonzaga, Leite e Machado (2003), os efeitos marginais são variações percentuais da
probabilidade do evento ocorrer quando uma determinada variável independente é
modificada. Assim, se a variável é discreta, o efeito marginal mede a diferença entre a
probabilidade de o indivíduo ter uma ou outra característica. No caso em que a variável é
contínua, o efeito marginal mede em quanto muda a probabilidade quando há um aumento de
uma unidade desta característica. Neste estudo, trabalhou-se com a média dos efeitos de cada
variável explicativa sobre a taxa de inadimplência, variável resposta em interesse, dada por:
∂E(
y
n
i / xi
) −1
T
= n ∑ φ ( x ˆ ˆ
i β ) β j i , = 1,..,
n ; j , = 1,..,
p
(6)
∂x
i=
1
ij
Dessa forma, como φ( ˆ β )
T
x i representa uma probabilidade e, portanto, é não negativa,
o sinal do efeito marginal só depende do sinal do coeficiente βˆ . Valores positivos do efeito
marginal tendem a aumentar a taxa média de inadimplência e valores negativos tendem a
reduzir.
O procedimento utilizado para se escolher quais as principais variáveis que deveriam
estar contidas no modelo foi o método Stepwise i e, posteriormente, houve a exclusão de
variáveis não significativas, a 10% de significância. A escolha do melhor tipo de ligação se
deu por meio da avaliação do Akaike Information Criterion (AIC) e pela função desvio ou
deviance. A estatística deviance e o critério AIC são medidas do ajuste do modelo aos dados.
A deviance de um modelo qualquer pode ser definida como o desvio deste modelo em relação
ao modelo saturado (que inclui todas as variáveis). Normalmente, os modelos com deviance
mais baixa são melhores. No entanto, para testar se há diferença entre as deviances de dois
modelos emprega-se o teste Qui-quadrado. O critério AIC é calculado a partir do valor da
deviance adicionado a um fator que penaliza o número de parâmetros estimados. De forma
similar, quanto menor o valor do AIC, melhor o ajuste do modelo.
Após a construção do modelo, seu ajuste é analisado por meio da estatística de
Hosmer e Lemeshow. O teste de Hosmer e Lemeshow demonstra se o modelo está
classificando as unidades amostrais ao verdadeiro grupo a que ela pertence. As hipóteses
desse teste são:
⎧H
0 : valores esperados são iguais aos valores observados
⎨
⎩H1
: valores esperados são diferentes dos valores observados
Rejeita-se a hipótese nula quando o p-valor é menor que o nível de significância estabelecido.
4 RESULTADOS
4.1 Características dos Tomadores e dos Contratos de Crédito das IMFs Pesquisadas
A maioria das operações foi realizada com as mulheres (52%), sendo que um número
significativo (86,4%) dos tomadores possui nível de escolaridade até o segundo grau completo
e que a grande maioria (60,5%) são empreendedores casados. Com relação à experiência na
gestão de um negócio, 58% dos tomadores de microcrédito têm menos de cinco anos de
experiência, com renda e gastos médio familiar de R$1.900, e R$1.469, respectivamente. Os
empreendimentos são em sua grande maioria, informais (84,3%), ou seja, sem registro formal
de microempresa (ME), e o setor de atividade com maior representatividade (50,7%) é o
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