previsão de inadimplência em operações de microcrédito
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XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO<br />
Maturida<strong>de</strong> e <strong>de</strong>safios da Engenharia <strong>de</strong> Produção: competitivida<strong>de</strong> das <strong>em</strong>presas, condições <strong>de</strong> trabalho, meio ambiente.<br />
São Carlos, SP, Brasil, 12 a15 <strong>de</strong> outubro <strong>de</strong> 2010.<br />
PREVISÃO DE INADIMPLÊNCIA EM<br />
OPERAÇÕES DE MICROCRÉDITO<br />
César Moreira Alves (FNH)<br />
admcesarma@yahoo.com.br<br />
Marcos Antônio <strong>de</strong> Camargos (IBMEC-MG)<br />
marcosac@ibmecmg.br<br />
O objetivo <strong>de</strong>ste trabalho é i<strong>de</strong>ntificar e analisar os fatores<br />
condicionantes da <strong>inadimplência</strong> nas <strong>operações</strong> <strong>de</strong> crédito concedidos<br />
por duas instituições <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong>, o BLUSOL <strong>de</strong> Santa Catarina e<br />
o Banco do Empreen<strong>de</strong>dor do Maranhão. Foi rrealizada uma pesquisa<br />
quantitativa com dados socioeconômicos e dos financiamentos<br />
concedidos no período <strong>de</strong> 2003 a 2009, por meio <strong>de</strong> um corte<br />
transversal composto <strong>de</strong> 20.033 contratos <strong>de</strong> crédito. Para a análise<br />
dos dados, foi utilizado o método estatístico dos Mo<strong>de</strong>los Lineares<br />
Generalizados (MLGs). As variáveis apontadas com maior<br />
representativida<strong>de</strong> na classificação dos grupos para predizer ou<br />
classificar um contrato como adimplente ou inadimplente, foram<br />
FINCRED (finalida<strong>de</strong> do crédito), BANCO (banco <strong>de</strong> orig<strong>em</strong>),<br />
OPERACAO (tipo <strong>de</strong> operação) e FINCRED:FORM_INF (finalida<strong>de</strong><br />
do crédito segundo tipo <strong>de</strong> operação da ativida<strong>de</strong>). Conclui-se que o<br />
mo<strong>de</strong>lo estatístico utilizado foi eficaz no alcance dos objetivos<br />
propostos, com probabilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> <strong>previsão</strong> correta da <strong>inadimplência</strong> <strong>de</strong><br />
83,67%. Portanto, apesar das especificida<strong>de</strong>s do <strong>microcrédito</strong>, é<br />
possível a utilização <strong>de</strong> mo<strong>de</strong>los estatísticos, como instrumentos <strong>de</strong><br />
apoio ao processo <strong>de</strong> concessão e avaliação do risco <strong>de</strong> crédito e na<br />
tomada <strong>de</strong> <strong>de</strong>cisão.<br />
Palavras-chaves: Inadimplência, Microcrédito, Risco <strong>de</strong> Crédito
1 INTRODUÇÃO<br />
As instituições <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong>, por meio <strong>de</strong> uma metodologia diferenciada <strong>de</strong> concessão <strong>de</strong><br />
crédito, se <strong>de</strong>stacam como uma alternativa socioeconômica <strong>de</strong> inserção social <strong>de</strong> cidadãos<br />
menos privilegiados na dinâmica da economia e como uma alternativa importante <strong>de</strong> ação <strong>de</strong><br />
combate à pobreza, apresentando o crédito para esses <strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dores como uma mola<br />
propulsora das micro<strong>em</strong>presas e dos <strong>em</strong>preendimentos da economia informal, conferindo<br />
melhoria das condições <strong>de</strong> vida do <strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dor e suas famílias.<br />
Os <strong>em</strong>preendimentos informais e micro<strong>em</strong>presas formais, b<strong>em</strong> como a mitigação da<br />
<strong>inadimplência</strong> <strong>de</strong>mandam ferramentas financeiras <strong>de</strong> oferta <strong>de</strong> crédito, que é fundamental para<br />
possibilitar o acesso aos bens <strong>de</strong> produção que permitirão aumentar investimentos <strong>em</strong> ativos<br />
fixos e ao mesmo t<strong>em</strong>po, manter um volume a<strong>de</strong>quado <strong>de</strong> capital <strong>de</strong> giro, proporcionando<br />
aumento das vendas e possíveis melhorias no resultado.<br />
Um dos maiores <strong>em</strong>pecilhos para que se amplie a oferta <strong>de</strong> crédito é o custo <strong>de</strong> transação das<br />
<strong>operações</strong> <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong> a ser<strong>em</strong> efetuadas com as camadas mais pobres da população e,<br />
principalmente, com a economia informal, uma vez que esses custos são elevados. Segundo<br />
Desai e Mellor (1993), os custos <strong>de</strong> transação po<strong>de</strong>m ser <strong>de</strong> duas naturezas: 1. administrativos<br />
que envolv<strong>em</strong> o monitoramento dos <strong>em</strong>préstimos; e, 2. <strong>de</strong> risco, associado às incertezas da<br />
transação. No primeiro caso, os custos <strong>de</strong> se <strong>em</strong>prestar para essa população são altos <strong>de</strong>vido à<br />
<strong>de</strong>sproporção do custo por <strong>em</strong>préstimo cedido <strong>em</strong> relação ao valor do <strong>em</strong>préstimo. São muitos<br />
<strong>em</strong>préstimos <strong>de</strong> pequeno valor, gerando altos custos administrativos. No segundo caso, o risco<br />
está associado à assimetria <strong>de</strong> informações, essencialmente pelo baixo nível <strong>de</strong> organização<br />
<strong>de</strong>sses <strong>em</strong>preendimentos.<br />
Segundo Nichter (2002), um dos motivos para a elevação da taxa <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong> das<br />
carteiras <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong> das Instituições <strong>de</strong> Microfinanças (IMFs) advém do <strong>de</strong>svirtuamento<br />
da metodologia <strong>de</strong> concessão do crédito, ao não ser<strong>em</strong> <strong>em</strong>pregados métodos característicos <strong>de</strong><br />
concessão como o aval solidário. A <strong>inadimplência</strong> po<strong>de</strong> ser consi<strong>de</strong>rada o principal probl<strong>em</strong>a<br />
do setor microfinanceiro, pois uma gestão ineficiente da carteira <strong>de</strong> crédito aumenta os custos<br />
da transação e inviabiliza a sustentabilida<strong>de</strong> financeira e o crescimento da organização.<br />
O objetivo <strong>de</strong>ste artigo é i<strong>de</strong>ntificar e analisar as características socioeconômicas dos<br />
<strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dores, econômico-financeiras das <strong>em</strong>presas, b<strong>em</strong> como contratuais, visando<br />
i<strong>de</strong>ntificar os fatores condicionantes da possibilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong> nas <strong>operações</strong> <strong>de</strong><br />
<strong>microcrédito</strong> concedidos por duas importantes IMFs brasileiras, a Instituição Comunitária <strong>de</strong><br />
Crédito Solidarieda<strong>de</strong> (BLUSOL) <strong>de</strong> Santa Catarina e o Banco do Empreen<strong>de</strong>dor do<br />
Maranhão (BEM). Na seqüência, após essa introdução, a seção 2 apresenta os conceitos e<br />
teorias para o entendimento e gerenciamento do <strong>microcrédito</strong> no Brasil. A metodologia<br />
utilizada e os resultados são apresentados nas seções 3 e 4, respectivamente. Encerra-se com<br />
as conclusões e consi<strong>de</strong>rações finais na seção 5, seguidas das referências.<br />
2 REFERENCIAL TEÓRICO<br />
2.1 Microcrédito<br />
O conceito efetivo <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong> possui várias formas <strong>de</strong> <strong>de</strong>finição, mas a idéia <strong>de</strong> maior<br />
precisão seria aquela que o <strong>de</strong>fine como “um crédito <strong>de</strong> pequeno valor concedido aos micros e<br />
pequenos <strong>em</strong>preendimentos (<strong>de</strong> base individual, familiar, comunitária ou <strong>em</strong>presarial) para<br />
ser utilizado <strong>de</strong> forma produtiva, na construção, manutenção e <strong>de</strong>senvolvimento <strong>de</strong>sses<br />
2
<strong>em</strong>preendimentos” (COUTINHO, 2002, p. 23). Entretanto, há que se consi<strong>de</strong>rar o fato <strong>de</strong> que<br />
o <strong>microcrédito</strong> aten<strong>de</strong> às necessida<strong>de</strong>s dos pequenos <strong>em</strong>preendimentos, no que se refere ao<br />
suprimento dos recursos, e ainda, consi<strong>de</strong>ra suas condições econômicas e as relações sociais<br />
do tomador.<br />
Para Alves e Soares (2003, p. 6), o que se <strong>de</strong>fine, hoje, como <strong>microcrédito</strong> é "a ativida<strong>de</strong> <strong>de</strong><br />
conce<strong>de</strong>r crédito <strong>de</strong> pequena monta e diferencia-se dos <strong>de</strong>mais <strong>em</strong>préstimos essencialmente<br />
pela metodologia utilizada". Nesse sentido, o processo <strong>de</strong> análise e concessão é diferenciado,<br />
o crédito é assistido e orientado, os agentes buscam por meio <strong>de</strong> visitas aos <strong>em</strong>preendimentos<br />
alternativas para melhoria da gestão. Segundo Parente (2005), constitui-se <strong>em</strong> um segmento<br />
novo e <strong>em</strong> acelerado <strong>de</strong>senvolvimento, no qual se combinam diversos atores com o objetivo<br />
<strong>de</strong> estruturar serviços financeiros sustentáveis para a população <strong>de</strong> baixa renda, sejam<br />
cidadãos, famílias, <strong>em</strong>preendimentos informais ou micro-<strong>em</strong>presas formais.<br />
Segundo Amaral (2005), o conceito <strong>de</strong> microfinanças incorpora e amplia o conceito <strong>de</strong><br />
<strong>microcrédito</strong>, pois além do crédito, oferta <strong>em</strong> seu portfolio outros produtos financeiros, como<br />
poupança e seguros. Portanto, Nichter (2002) ressalta a importância <strong>de</strong> esclarecer a distinção<br />
entre <strong>microcrédito</strong> e microfinanças que é outro termo econômico, porém, mais abrangente: o<br />
<strong>microcrédito</strong> circunscreve-se ao ato <strong>de</strong> <strong>em</strong>prestar recursos próprios ou <strong>de</strong> terceiros, enquanto<br />
o conceito <strong>de</strong> microfinanças vai além <strong>de</strong>ssa ação, incluindo outros serviços financeiros como<br />
as micropoupanças, microseguros, entre outros.<br />
O objetivo principal <strong>de</strong> uma IMF <strong>de</strong>ve ser o alcance e o impacto sobre a população <strong>de</strong> baixa<br />
renda, auxiliando na redução da pobreza. Entretanto, a sustentabilida<strong>de</strong> financeira é<br />
fundamental para que os programas possam ofertar o crédito <strong>em</strong> longo prazo.<br />
2.2 Risco <strong>de</strong> Crédito e Concessão <strong>de</strong> Microcrédito<br />
O risco está presente rotineiramente <strong>em</strong> todos os atos <strong>de</strong> gestão <strong>de</strong> uma organização. A<br />
probabilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> perda é inerente à ativida<strong>de</strong> <strong>de</strong> crédito e não po<strong>de</strong> ser eliminada. Nesse<br />
sentido, <strong>de</strong>v<strong>em</strong>-se procurar alternativas para minimizar o risco <strong>de</strong> perda, reduzindo o nível <strong>de</strong><br />
incerteza.<br />
De acordo com Guimarães e Souza (2007), a concessão <strong>de</strong> crédito configura-se como<br />
ativida<strong>de</strong> <strong>de</strong> risco <strong>de</strong>vido às várias possibilida<strong>de</strong>s que permeiam o <strong>de</strong>vedor no que se refere à<br />
capacida<strong>de</strong> e à pretensão <strong>de</strong> pagamento. Assim, a possibilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong> por parte do<br />
<strong>de</strong>vedor caracteriza-se como risco <strong>de</strong>terminante no momento <strong>de</strong> concessão do crédito.<br />
Segundo Parente (2007), a concessão <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong> não exige garantias reais como o<br />
crédito tradicional, sendo o aval solidário uma das garantias, a qual por sua vez consiste na<br />
reunião <strong>de</strong> um grupo <strong>de</strong> três a cinco pessoas, com pequenos negócios e necessida<strong>de</strong> <strong>de</strong><br />
crédito, que assumam a responsabilida<strong>de</strong> solidária pelo crédito grupal. No sist<strong>em</strong>a <strong>de</strong><br />
concessão <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong>, direcionado para a população <strong>de</strong> baixa renda, o <strong>de</strong>senvolvimento<br />
<strong>de</strong> uma metodologia alternativa para a concessão <strong>de</strong> crédito, que possa superar a falta <strong>de</strong><br />
informações disponíveis e as garantias tradicionais <strong>de</strong>ssas <strong>operações</strong>, ocorre com a adoção <strong>de</strong><br />
visitas in loco e a entrevista com os tomadores, realizada pelo agente <strong>de</strong> crédito, que utiliza a<br />
intuição e sua experiência na execução das suas ativida<strong>de</strong>s. É importante <strong>de</strong>stacar que, para o<br />
segmento <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong>, uma alternativa viável para elevar as liberações dos <strong>em</strong>préstimos e<br />
reduzir os custos incorridos com a exigência <strong>de</strong> garantias reais, seria uma ampliação do uso da<br />
metodologia do aval solidário (SANTOS e FERREIRA, 2009).<br />
3
2.3 Trabalhos Anteriores no Mercado Brasileiro sobre Inadimplência<br />
No Quadro 1, são apresentados alguns trabalhos utilizando Análise Discriminante (AD),<br />
Regressão Logística (RL), Análise Envoltória <strong>de</strong> Dados (DEA) e Re<strong>de</strong>s Neurais (RN).<br />
Autores / Ano Amostra<br />
Camargos<br />
et al.<br />
(2008)<br />
Camargos<br />
e Lima<br />
(2008)<br />
Onusic e Casa<br />
Nova<br />
(2006)<br />
Guimarães<br />
(2002)<br />
Pereira e Ness<br />
Jr.<br />
(2003)<br />
Antunes, Kato<br />
e Corrar<br />
(2002)<br />
Horta e<br />
Carvalho<br />
(2002)<br />
Amorim Neto<br />
e Carmona<br />
(2004)<br />
Lachtermacher<br />
e Espenchitt<br />
(2001)<br />
Samanez e<br />
Menezes<br />
(1999)<br />
17.743<br />
<strong>em</strong>presas<br />
17.743<br />
<strong>em</strong>presas<br />
300<br />
<strong>em</strong>presas<br />
753<br />
<strong>em</strong>presas<br />
36<br />
<strong>em</strong>presas<br />
56<br />
<strong>em</strong>presas<br />
76<br />
<strong>em</strong>presas<br />
344<br />
clientes<br />
(bancos)<br />
83<br />
<strong>em</strong>presas<br />
40<br />
bancos<br />
Dados /<br />
período<br />
Processos <strong>de</strong><br />
Jun./97 a<br />
Jan./06<br />
Processos <strong>de</strong><br />
Jun./97 a<br />
Jan./06<br />
Anuais 1995 a<br />
2001<br />
Socioeconômi<br />
cos Jan./98 a<br />
Fev./01<br />
Contábeis<br />
Anuais 1998 a<br />
2000<br />
Contábeis<br />
Anuais 1999 e<br />
2000<br />
Contábeis<br />
Anuais 1996 a<br />
2000<br />
Socioeconômicos<br />
Jul./2001<br />
Contábeis<br />
Anuais 1983 a<br />
1993<br />
Contábeis<br />
Anuais 1994 a<br />
1997<br />
Mo<strong>de</strong>lo Conclusão<br />
RL<br />
AD<br />
RL e<br />
DEA<br />
AD<br />
RL<br />
AD<br />
AD<br />
AD e<br />
RL<br />
AD e<br />
RN<br />
AD<br />
Quadro 1 - Síntese <strong>de</strong> trabalhos correlatos no mercado brasileiro.<br />
Fonte - Adaptado pelo autor <strong>de</strong> Camargos e Lima (2008, p. 4).<br />
Fatores condicionantes da <strong>inadimplência</strong>: <strong>em</strong><br />
MPE´s, setor industrial, informatização<br />
intermediária e gerenciada por sócios com segundo<br />
grau, financiamento associado com maior uso do<br />
recurso para capital <strong>de</strong> giro.<br />
A função discriminante calculada pelo mo<strong>de</strong>lo<br />
classificou 96,8% dos dados corretamente,<br />
mostrando um po<strong>de</strong>r <strong>de</strong> precisão e qualificação<br />
superior aos mo<strong>de</strong>los das pesquisas consultadas.<br />
O erro <strong>em</strong> classificar uma <strong>em</strong>presa insolvente como<br />
solvente foi reduzido para 3 <strong>em</strong>presas (ou 20%) e o<br />
erro <strong>em</strong> classificar uma <strong>em</strong>presa solvente como<br />
insolvente permaneceu igual ao encontrado na RL.<br />
Encontraram um mo<strong>de</strong>lo com baixa capacida<strong>de</strong><br />
preditiva (classificatória) para casos inadimplentes<br />
(43,6%) e com boa capacida<strong>de</strong> preditiva para<br />
adimplentes (81,8%) <strong>de</strong> acerto. No geral, o mo<strong>de</strong>lo<br />
classificou corretamente 66,6% das <strong>em</strong>presas.<br />
O mo<strong>de</strong>lo (e-Score) atingiu um percentual máximo<br />
<strong>de</strong> acerto na classificação <strong>de</strong> 97,4%, para um ano<br />
antes do evento da falência ou concordata, e 88,1%<br />
para dois anos anteriores a este mesmo evento.<br />
As variáveis que melhor explicaram o <strong>de</strong>s<strong>em</strong>penho<br />
obtido no exercício <strong>de</strong> 2000 foram Endividamento<br />
Geral e Log das Vendas. No geral, o mo<strong>de</strong>lo<br />
classificou corretamente 61,54% das <strong>em</strong>presas.<br />
Em todas as equações dos mo<strong>de</strong>los estão presentes<br />
diferentes indicadores capazes <strong>de</strong> explicar a<br />
diferença entre <strong>em</strong>presas solventes e insolventes.<br />
A taxa geral <strong>de</strong> acertos do mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> concessão <strong>de</strong><br />
crédito <strong>de</strong>senvolvido com a técnica <strong>de</strong> RL (72,4%)<br />
foi b<strong>em</strong> próxima à taxa encontrada no mo<strong>de</strong>lo com<br />
a aplicação da AD (73,3%).<br />
O mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> re<strong>de</strong> neural apresentou <strong>de</strong>s<strong>em</strong>penho<br />
superior ao mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> análise discriminante com<br />
88% e 81% <strong>de</strong> classificações corretas.<br />
Acerto total 95,0%, o percentual da classificação <strong>de</strong><br />
<strong>em</strong>presas insolventes como solventes foi <strong>de</strong> 25% e<br />
<strong>de</strong> <strong>em</strong>presas solventes como insolventes foi <strong>de</strong> zero.<br />
Conforme se observa, nos últimos anos o t<strong>em</strong>a v<strong>em</strong> ganhando a atenção <strong>de</strong> pesquisadores e,<br />
no Brasil, diversos estudos foram <strong>de</strong>senvolvidos utilizando técnicas estatísticas, visando<br />
i<strong>de</strong>ntificar os principais fatores característicos <strong>de</strong> solvência, <strong>inadimplência</strong>. Porém, cabe<br />
salientar que, <strong>de</strong>ntre os diversos trabalhos listados no quadro 1, nenhum <strong>de</strong>les apresenta teve<br />
como foco a <strong>inadimplência</strong> no <strong>microcrédito</strong>.<br />
4
3 METODOLOGIA<br />
Esta pesquisa po<strong>de</strong> ser classificada como <strong>de</strong>scritiva e quantitativa, pois teve como objetivo a<br />
<strong>de</strong>scrição <strong>de</strong> <strong>de</strong>terminada realida<strong>de</strong> vivenciada por duas instituições financeiras, utilizando<br />
para isso <strong>de</strong> dados secundários e do <strong>em</strong>prego <strong>de</strong> um mo<strong>de</strong>lo estatístico, o Mo<strong>de</strong>lo Linear<br />
Generalizado (MLG). Foi feita uma análise do tipo cross-section, na qual os dados das<br />
variáveis foram coletados no mesmo período <strong>de</strong> t<strong>em</strong>po. O corte t<strong>em</strong>poral utilizou dados dos<br />
financiamentos concedidos por meio do <strong>microcrédito</strong>, coletados no período compreendido<br />
entre janeiro <strong>de</strong> 2003 e junho <strong>de</strong> 2009.<br />
As unida<strong>de</strong>s <strong>de</strong> observação foram duas instituições operadoras do <strong>microcrédito</strong>, o Banco do<br />
Empreen<strong>de</strong>dor do Maranhão (BEM) e da Instituição Comunitária <strong>de</strong> Crédito Blumenau<br />
Solidarieda<strong>de</strong> (BLUSOL). O universo <strong>de</strong> contratos utilizado continha 20.033 observações dos<br />
quais a maioria 16.326 (81,5%) eram provindos da IMF BLUSOL e 3.707 (18,5%) da IMF<br />
BEM. A análise preliminar do banco <strong>de</strong> dados <strong>de</strong>tectou que a maioria dos contratos 16.767<br />
(83,7%) na data do corte, estava na situação <strong>de</strong> adimplentes, contratos com todas as parcelas<br />
pagas com no máximo 30 dias <strong>de</strong> atraso e 3.266 (16,3%) na situação <strong>de</strong> inadimplentes,<br />
contratos com parcelas <strong>em</strong> atraso ou pagas com mais <strong>de</strong> 30 dias após o vencimento.<br />
O presente estudo t<strong>em</strong> como variável <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nte a <strong>inadimplência</strong> dos contratos <strong>de</strong><br />
<strong>microcrédito</strong> junto às IMFs. Já as variáveis in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ntes foram <strong>de</strong>finidas tendo como base a<br />
bibliografia consultada e divididas <strong>em</strong> três grupos: 1. socioeconômicas dos <strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dores e<br />
avalistas (variáveis 1 a 8); 2. econômicas e financeiras dos <strong>em</strong>preendimentos (variáveis 9 a<br />
14); e 3. contratos <strong>de</strong> financiamentos (variáveis 15 a 19).<br />
Nº VARIÁVEL SIGLA FONTE INTERPRETAÇÃO<br />
1<br />
Nível <strong>de</strong><br />
Escolarida<strong>de</strong><br />
2 Estado Civil<br />
3 Gênero<br />
4<br />
5<br />
Renda<br />
Familiar<br />
Gastos<br />
Familiares<br />
NESC1<br />
NESC2<br />
NESC3<br />
Variável informada no<br />
formulário <strong>de</strong><br />
Levantamento<br />
Socioeconômico (LSE)<br />
ESTCIVIL1<br />
Solteiro (a)<br />
Variável informada no<br />
ESTCIVIL2 Casado (a)<br />
formulário <strong>de</strong> cadastro<br />
ESTCIVIL3 Outros<br />
Nível <strong>de</strong> escolarida<strong>de</strong> menor ou igual ao<br />
primeiro grau (< ou = 1º grau)<br />
Segundo grau completo ou incompleto (><br />
que primeiro grau, < ou = segundo grau)<br />
Nível superior completo ou incompleto<br />
(> que 2º grau)<br />
DSEXO0 “0” sexo f<strong>em</strong>inino e “1” Empreen<strong>de</strong>dor do sexo f<strong>em</strong>inino<br />
DSEXO1 masculino<br />
Empreen<strong>de</strong>dor do sexo masculino<br />
RENDAFAM Valor da renda familiar<br />
Valor <strong>em</strong> R$, da renda mensal familiar<br />
(contribuição dos familiares)<br />
GASTOFAM<br />
Valor dos<br />
família<br />
gastos da Valor <strong>em</strong> R$, dos gastos familiares<br />
mensais<br />
6 Saldo Familiar SALDOFAM Valor do saldo familiar<br />
7<br />
8<br />
Experiência<br />
no Negócio<br />
Valor da<br />
Renda do<br />
Avalista<br />
Valor <strong>em</strong> R$ do saldo familiar mensal<br />
(Renda familiar – gastos familiares)<br />
EXPE T<strong>em</strong>po <strong>de</strong> experiência<br />
Representa o t<strong>em</strong>po <strong>de</strong> experiência do<br />
<strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dor no negócio (<strong>em</strong> anos)<br />
Valor da renda do Dummy 1: Valor <strong>em</strong> R$, da renda mensal<br />
RENDAVAL avalista<br />
do avalista (comprovada)<br />
Grupo Solidário Dummy 0: Garantia <strong>de</strong> Grupo Solidário<br />
5
9<br />
10<br />
11<br />
12<br />
Faturamento<br />
mensal<br />
Resultado<br />
Operacional<br />
Setor <strong>de</strong><br />
Ativida<strong>de</strong><br />
T<strong>em</strong>po <strong>de</strong><br />
Ativida<strong>de</strong> da<br />
Empresa<br />
Situação da<br />
Empresa<br />
FATMEN<br />
RESOPE<br />
SEATIV<br />
TAE<br />
Receita bruta mensal,<br />
fonte <strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dor LSE<br />
(Receita operacional –<br />
custos variáveis – custos<br />
fixos), fonte LSE<br />
Comércio = 1; serviços =<br />
2; indústria = 3<br />
Variável informada no<br />
formulário do<br />
financiamento<br />
FORM_INF0 Micro<strong>em</strong>presas<br />
registradas<br />
Faturamento mensal do cliente, <strong>em</strong> R$<br />
Resultado do negócio: disponibilida<strong>de</strong> <strong>de</strong><br />
recursos mensal líquida<br />
Representa o setor <strong>de</strong> atuação do<br />
<strong>em</strong>preendimento<br />
T<strong>em</strong>po <strong>de</strong> ativida<strong>de</strong> da <strong>em</strong>presa,<br />
calculado <strong>em</strong> anos, <strong>de</strong> acordo com a data<br />
<strong>de</strong> fundação do contrato social<br />
Liberação do <strong>em</strong>préstimo <strong>em</strong> nome da<br />
Pessoa Jurídica (PJ)<br />
13<br />
FORM_INF1 Empreendimento<br />
informal<br />
Ativida<strong>de</strong><br />
formal<br />
<strong>em</strong>presarial s<strong>em</strong> registro<br />
ESTNEG0<br />
Dummy 0: principal ou<br />
sobrevivência<br />
O negócio <strong>de</strong> sobrevivência é a única<br />
fonte <strong>de</strong> renda da família do<br />
<strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dor<br />
14<br />
Estrutura do<br />
negócio<br />
ESTNEG1<br />
Dummy 1: Acumulada<br />
simples<br />
O <strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dor além da retirada do<br />
negócio possui <strong>em</strong>prego ou<br />
aposentadoria<br />
ESTNEG3<br />
Dummy 2: Acumulada<br />
ampliada<br />
O <strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dor não <strong>de</strong>pen<strong>de</strong> da retirada<br />
do negócio para sua sobrevivência e <strong>de</strong><br />
sua família<br />
OPERACAO0 Operação nova Primeiro crédito concedido ao cliente<br />
15<br />
Tipo <strong>de</strong><br />
Operação OPERACAO1 Operação renovação<br />
Cliente com experiência na IMF<br />
(contrato quitado anteriormente > que o<br />
primeiro crédito)<br />
FINCRED0 Capital <strong>de</strong> Giro<br />
Recursos liberados para aquisição <strong>de</strong><br />
matéria-prima ou insumos<br />
16<br />
Finalida<strong>de</strong> do<br />
Crédito<br />
FINCRED1 Capital Fixo<br />
Recursos liberados para aquisição <strong>de</strong><br />
ativo fixo e reformas<br />
FINCRED2 Capital Misto<br />
Recursos liberados para investimentos,<br />
associado a giro<br />
17<br />
Valor do<br />
Contrato <strong>de</strong><br />
Crédito<br />
VLCRED1<br />
VLCRED2<br />
VLCRED3<br />
Valor do crédito liberado<br />
para o <strong>em</strong>preendimento<br />
Contrato liberado s<strong>em</strong> custo financeiro<br />
até R$1.000<br />
Contrato liberado s<strong>em</strong> custo financeiro<br />
<strong>de</strong> R$1.001 até 3.000<br />
Contrato liberado s<strong>em</strong> custo financeiro<br />
acima <strong>de</strong> R$ 3.001<br />
18<br />
Prazo <strong>de</strong><br />
Financiamento<br />
PFINAN<br />
Prazo <strong>de</strong> pagamento do<br />
contrato<br />
Número <strong>de</strong> parcelas do contrato, ou seja,<br />
período <strong>de</strong> amortização<br />
VLPARC1<br />
Valor da parcela mensal menor ou igual<br />
a R$150 (< ou = R$150)<br />
19<br />
Valor da<br />
Parcela<br />
VLPARC2<br />
Valor da parcela mensal<br />
do contrato<br />
Valor da parcela mensal até R$300 (><br />
R$150, < ou = R$300)<br />
VLPARC3<br />
Valor da parcela mensal acima <strong>de</strong> R$301<br />
(> ou = 301)<br />
Quadro 2 - Resumo das variáveis in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ntes<br />
Fonte – Elaboração própria.<br />
3.1 Método<br />
Os Mo<strong>de</strong>los Lineares Generalizados (MLGs) constitu<strong>em</strong>-se <strong>de</strong> uma técnica multivariada, que<br />
busca levantar relações básicas entre uma variável não métrica, ou categórica, e um conjunto<br />
<strong>de</strong> variáveis métricas. No que interessa aos propósitos <strong>de</strong>ste estudo, o uso <strong>de</strong>ssa técnica busca<br />
6
<strong>de</strong>terminar quais as características <strong>de</strong>terminantes da <strong>previsão</strong> <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong> <strong>de</strong><br />
micro<strong>em</strong>presas que <strong>de</strong>mandam <strong>microcrédito</strong> nas IMFs pesquisadas.<br />
Nel<strong>de</strong>r e Wed<strong>de</strong>rburn (1972) propuseram os MLGs, que são uma extensão dos mo<strong>de</strong>los<br />
normais lineares, pois permit<strong>em</strong> que a variável resposta pertença a uma classe mais ampla<br />
chamada <strong>de</strong> família exponencial <strong>de</strong> distribuições. Por meio <strong>de</strong>les, é possível mo<strong>de</strong>lar a média<br />
da variável resposta com uma maior flexibilida<strong>de</strong>, ou seja, não se consi<strong>de</strong>rando apenas<br />
relações puramente lineares.<br />
Os pressupostos necessários que <strong>de</strong>v<strong>em</strong> ser verificados nos mo<strong>de</strong>los MLGs são <strong>de</strong> ausência <strong>de</strong><br />
correlação entre as observações da variável resposta, ausência <strong>de</strong> alguma variável explicativa<br />
não inclusa no mo<strong>de</strong>lo, ausência <strong>de</strong> heterocedasticida<strong>de</strong> e ausência <strong>de</strong> multicolinearida<strong>de</strong><br />
perfeita entre as variáveis explicativas. Segundo Paula (2004), as funções <strong>de</strong>nsida<strong>de</strong>s <strong>de</strong><br />
probabilida<strong>de</strong>s que pertenc<strong>em</strong> à família exponencial são expressas da seguinte forma:<br />
��[ y�<br />
� b(<br />
� )] � c(<br />
, ) �<br />
f i<br />
i i<br />
( y;<br />
� , �)<br />
� exp<br />
y � ; i=1,..,n. (1)<br />
<strong>em</strong> que<br />
'<br />
E( yi<br />
) � �i � b ( �i<br />
) e<br />
�1<br />
V ( yi<br />
) � � Vi<br />
sendo<br />
V � d�<br />
/ d�<br />
.<br />
�1<br />
� o parâmetro <strong>de</strong> dispersão e<br />
*<br />
Neste estudo, está-se particularmente interessado na distribuição Binomial, ou seja, se Y é a<br />
*<br />
proporção <strong>de</strong> sucessos <strong>em</strong> n ensaios in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ntes então nY ~ binom(<br />
n,<br />
�)<br />
ou Binomial com<br />
parâmetros n e � , a <strong>de</strong>nsida<strong>de</strong> é dada por:<br />
��<br />
�ny<br />
� *<br />
* �<br />
�<br />
ny<br />
n<br />
� n � * � � �<br />
�� � ( 1�<br />
�)<br />
� exp �log��<br />
�� � ny log��<br />
�� � nlog(<br />
1�<br />
�)<br />
*<br />
�<br />
�<br />
� �ny<br />
� �1<br />
� � �<br />
�<br />
� n �ny<br />
*<br />
<strong>em</strong> que 1 � y , � � 0.<br />
*<br />
�<br />
�<br />
Por analogia, � � n, � � log , b(<br />
�)<br />
� log( 1�<br />
e ) e<br />
1�<br />
�<br />
�� * � � �<br />
c(<br />
y , � ) � log��<br />
. *<br />
��y<br />
�<br />
A função <strong>de</strong> variância é V ( �) � �(<br />
1�<br />
�).<br />
A função <strong>de</strong> ligação faz a junção entre a média e o preditor linear, ou seja, ela <strong>de</strong>fine a forma<br />
com que as variáveis explicativas serão transmitidas para a média. O componente sistêmico<br />
do mo<strong>de</strong>lo é composto por variáveis explicativas, logo,<br />
� � g ... � �<br />
i<br />
( �i<br />
) � �0<br />
� �1xi1<br />
� pxip<br />
(3)<br />
No caso da Binomial, segu<strong>em</strong> os principais tipos <strong>de</strong> ligação que serão usados:<br />
� Logística<br />
� � �<br />
� � log �� ��<br />
�1<br />
� � �<br />
� Probito ou probit<br />
�1<br />
� � � ( �)<br />
, on<strong>de</strong> � (.) é a função distribuição <strong>de</strong> uma normal padrão.<br />
Tanto os links Logit e Probit são a<strong>de</strong>quados para o estudo <strong>de</strong> proporções envolvendo a<br />
distribuição Binomial.<br />
(2)<br />
7
No mo<strong>de</strong>lo Binomial <strong>de</strong> link probit, quando se quer verificar o impacto que uma variável<br />
causa sobre a outra, mantendo as <strong>de</strong>mais constantes, usa-se o efeito marginal. Segundo<br />
Gonzaga, Leite e Machado (2003), os efeitos marginais são variações percentuais da<br />
probabilida<strong>de</strong> do evento ocorrer quando uma <strong>de</strong>terminada variável in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nte é<br />
modificada. Assim, se a variável é discreta, o efeito marginal me<strong>de</strong> a diferença entre a<br />
probabilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> o indivíduo ter uma ou outra característica. No caso <strong>em</strong> que a variável é<br />
contínua, o efeito marginal me<strong>de</strong> <strong>em</strong> quanto muda a probabilida<strong>de</strong> quando há um aumento <strong>de</strong><br />
uma unida<strong>de</strong> <strong>de</strong>sta característica. Neste estudo, trabalhou-se com a média dos efeitos <strong>de</strong> cada<br />
variável explicativa sobre a taxa <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong>, variável resposta <strong>em</strong> interesse, dada por:<br />
�E(<br />
y / x )<br />
�x<br />
n<br />
i i �1<br />
T<br />
� n � ( x ˆ<br />
i � ) ˆ � j<br />
ij<br />
i�1<br />
� i ,� 1,..,<br />
n;<br />
j , � 1,..,<br />
p<br />
(6)<br />
Dessa forma, como �( ˆ �)<br />
T<br />
x representa uma probabilida<strong>de</strong> e, portanto, é não negativa, o sinal<br />
i<br />
do efeito marginal só <strong>de</strong>pen<strong>de</strong> do sinal do coeficiente � ˆ . Valores positivos do efeito marginal<br />
ten<strong>de</strong>m a aumentar a taxa média <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong> e valores negativos ten<strong>de</strong>m a reduzir.<br />
O procedimento utilizado para se escolher quais as principais variáveis que <strong>de</strong>veriam estar<br />
contidas no mo<strong>de</strong>lo foi o método Stepwise i e, posteriormente, houve a exclusão <strong>de</strong> variáveis<br />
não significativas, a 10% <strong>de</strong> significância. A escolha do melhor tipo <strong>de</strong> ligação se <strong>de</strong>u por<br />
meio da avaliação do Akaike Information Criterion (AIC) e pela função <strong>de</strong>svio ou <strong>de</strong>viance. A<br />
estatística <strong>de</strong>viance e o critério AIC são medidas do ajuste do mo<strong>de</strong>lo aos dados. A <strong>de</strong>viance<br />
<strong>de</strong> um mo<strong>de</strong>lo qualquer po<strong>de</strong> ser <strong>de</strong>finida como o <strong>de</strong>svio <strong>de</strong>ste mo<strong>de</strong>lo <strong>em</strong> relação ao mo<strong>de</strong>lo<br />
saturado (que inclui todas as variáveis). Normalmente, os mo<strong>de</strong>los com <strong>de</strong>viance mais baixa<br />
são melhores. No entanto, para testar se há diferença entre as <strong>de</strong>viances <strong>de</strong> dois mo<strong>de</strong>los<br />
<strong>em</strong>prega-se o teste Qui-quadrado. O critério AIC é calculado a partir do valor da <strong>de</strong>viance<br />
adicionado a um fator que penaliza o número <strong>de</strong> parâmetros estimados. De forma similar,<br />
quanto menor o valor do AIC, melhor o ajuste do mo<strong>de</strong>lo.<br />
Após a construção do mo<strong>de</strong>lo, seu ajuste é analisado por meio da estatística <strong>de</strong> Hosmer e<br />
L<strong>em</strong>eshow. O teste <strong>de</strong> Hosmer e L<strong>em</strong>eshow <strong>de</strong>monstra se o mo<strong>de</strong>lo está classificando as<br />
unida<strong>de</strong>s amostrais ao verda<strong>de</strong>iro grupo a que ela pertence. As hipóteses <strong>de</strong>sse teste são:<br />
�H0<br />
: valores esperados são iguais aos valores observados<br />
�<br />
�H1<br />
: valores esperados são diferentes dos valores observados<br />
Rejeita-se a hipótese nula quando o p-valor é menor que o nível <strong>de</strong> significância estabelecido.<br />
4 RESULTADOS<br />
Os mo<strong>de</strong>los finais foram estimados por meio <strong>de</strong> 999 reamostragens bootstraps e todos os<br />
resultados paramétricos foram comparados com o mo<strong>de</strong>lo final, que foi consi<strong>de</strong>rado como<br />
referência. Os mo<strong>de</strong>los Probit e Logit são mo<strong>de</strong>los <strong>de</strong> estimação não-lineares com variável<br />
<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nte binária. O Mo<strong>de</strong>lo Probit é uma alternativa do mo<strong>de</strong>lo Logit que admite a função<br />
<strong>de</strong> distribuição Normal para expressar a relação não linear entre as probabilida<strong>de</strong>s estimadas<br />
da variável <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>nte e as variáveis explicativas.<br />
Link Logit Link Probit<br />
Valor P-valor Valor P-valor<br />
Resíduo <strong>de</strong>viance 17138 1 17138 1<br />
8
Graus <strong>de</strong> liberda<strong>de</strong> 20007 - 20007 -<br />
AIC 17190 - 17180 -<br />
Hosmer e L<strong>em</strong>eshow -15354,13 0,999 13951,68 0,999<br />
Fonte – Elaboração própria com dados da pesquisa.<br />
Tabela 1 - Ajuste dos mo<strong>de</strong>los Binomial com link logit e link probit<br />
Conforme apresentado na tabela 1, para a escolha do melhor mo<strong>de</strong>lo, os critérios Akaike<br />
Information Criterion (AIC) e <strong>de</strong>viance foram utilizados <strong>de</strong> forma que o mo<strong>de</strong>lo melhor<br />
ajustado seria o que apresentasse os menores valores. Por esse motivo, optou-se pela escolha<br />
do mo<strong>de</strong>lo Binomial com link Probit, que está b<strong>em</strong> ajustado, quando se observa os p-valores<br />
para a <strong>de</strong>viance residual e pela estatística <strong>de</strong> Hosmer e L<strong>em</strong>eshow.<br />
A presença <strong>de</strong> multicolinearida<strong>de</strong> <strong>em</strong> variáveis econômicas e financeiras é muito comum,<br />
sobretudo quando exist<strong>em</strong> interações entre as mesmas, como ocorre no mo<strong>de</strong>lo <strong>em</strong> análise. De<br />
acordo com Gujarati (2000), mesmo diante da presença <strong>de</strong> multicolinearida<strong>de</strong>, as estimativas<br />
ainda assim serão não-viciadas e consistentes, porém, po<strong>de</strong> ocorrer <strong>de</strong> se ter erros-padrão<br />
modificados. A existência <strong>de</strong> uma amostra pequena, <strong>de</strong> uma forma funcional incorreta do<br />
mo<strong>de</strong>lo ou <strong>de</strong> variáveis explicativas estocásticas, seria mais prejudicial do que propriamente a<br />
existência <strong>de</strong> multicolinearida<strong>de</strong>, que é um fenômeno puramente amostral.<br />
A presença <strong>de</strong> heterocedasticida<strong>de</strong>, ou variância não constante nos erros, faz com os<br />
estimadores dos parâmetros continu<strong>em</strong> a ser não-viciados, no entanto são ineficientes. Dessa<br />
forma, para reduzir tal efeito, foi utilizada a correção <strong>de</strong> heterocedasticida<strong>de</strong> <strong>de</strong> White. Vale<br />
frisar que, segundo Kleiber e Zeleis (2008), tal correção não é muito usual e n<strong>em</strong> muito<br />
a<strong>de</strong>quada <strong>em</strong> mo<strong>de</strong>los <strong>de</strong>ssa categoria, mas foi uma alternativa à correção da ineficiência dos<br />
estimadores <strong>de</strong> maneira que variáveis importantes para explicar a taxa <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong> não<br />
foss<strong>em</strong> excluídas <strong>de</strong>vido à presença <strong>de</strong> multicolinearida<strong>de</strong> ou houvesse estimativas incorretas<br />
dos erros-padrão dos coeficientes estimados.<br />
Com relação aos efeitos <strong>de</strong> cada variável sobre a taxa <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong>, no caso das variáveis<br />
categóricas, não exist<strong>em</strong> os efeitos marginais da primeira categoria, pois esta é s<strong>em</strong>pre<br />
utilizada como base para a comparação com as <strong>de</strong>mais. Po<strong>de</strong>-se perceber na tabela 2, que as<br />
variáveis que causam maiores efeitos marginais sobre a taxa média <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong> e seus<br />
respectivos coeficientes <strong>de</strong> estimativas são FINCRED1, (0,1165); FINCRED1:FORM_INF1,<br />
(-0,0791); BANCO1, (-0,0671) e OPERACAO1, (-0,0654) respectivamente.<br />
Socioeconômicas <br />
Econômicofinanceiras<br />
Variáveis do<br />
Financiamento<br />
Interações<br />
Variável Peso*<br />
Comportamento<br />
observado da<br />
chance <strong>de</strong><br />
<strong>inadimplência</strong><br />
Comportamento<br />
esperado da<br />
chance <strong>de</strong><br />
<strong>inadimplência</strong><br />
NESC2 -0,014493 Reduz Reduz<br />
NESC3 -0,026464 Reduz Reduz<br />
BANCO1 -0,067099 Reduz Reduz<br />
EXPE 0,003917 Aumenta Reduz<br />
RESOPE 0,000004 Aumenta Reduz<br />
TAE 0,000342 Aumenta Reduz<br />
I(TAE^2) -0,000001 Reduz Reduz<br />
VALORPARC 0,000034 Aumenta Aumenta<br />
FINCRED1 0,116544 Aumenta Aumenta<br />
OPERACAO1 -0,065369 Reduz Reduz<br />
PFINAN 0,002948 Aumenta Aumenta<br />
VALORPARC:ESTCIVIL2 -0,000074 Reduz Aumenta<br />
VALORPARC:ESTCIVIL3 -0,000038 Reduz Aumenta<br />
9
SALDOFAM:DSEXO1 0,00002 Aumenta Reduz<br />
SEATIV1:FATAMEN 0,000001 Aumenta Reduz<br />
SEATIV2:FATAMEN 0,000001 Aumenta Reduz<br />
SEATIV3:FATAMEN 0,000001 Aumenta Reduz<br />
FINCRED1:FORM_INF1 -0,07911 Reduz Reduz<br />
FINCRED2:FORM_INF1 -0,025511 Reduz Reduz<br />
ESTNEG0:VALORCRED 0,000007 Aumenta Aumenta<br />
ESTNEG1:VALORCRED 0,000005 Aumenta Aumenta<br />
Fonte – Elaboração própria com dados da pesquisa.<br />
(*) o peso consi<strong>de</strong>rado para o Mo<strong>de</strong>lo Linear Generalizado é o efeito marginal da variável.<br />
Tabela 2 - Comportamento da <strong>inadimplência</strong> segundo variáveis do Mo<strong>de</strong>lo Linear Generalizado<br />
Na tabela 3, encontram-se as taxas <strong>de</strong> classificação dos el<strong>em</strong>entos <strong>em</strong> cada população. A<br />
probabilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> <strong>previsão</strong> correta na população <strong>de</strong> adimplentes foi <strong>de</strong> 83,56% e na população<br />
<strong>de</strong> inadimplentes foi <strong>de</strong> 0,109%. O <strong>de</strong>s<strong>em</strong>penho global foi <strong>de</strong> 83,67%. Portanto, obteve-se um<br />
bom resultado, quando comparado ao <strong>de</strong> outros estudos sobre o t<strong>em</strong>a.<br />
População<br />
População Predita<br />
Real<br />
Adimplente Inadimplente<br />
Adimplente 83,56% 0,139%<br />
Inadimplente 16,19% 0,109%<br />
Fonte – Elaboração própria com dados da pesquisa.<br />
Tabela 3 - Probabilida<strong>de</strong>s <strong>de</strong> classificação dos el<strong>em</strong>entos<br />
Os grupos <strong>em</strong> análise têm tamanhos muito diferentes, o que por sua vez, prejudica a eficiência<br />
das previsões, alterando, assim, o <strong>de</strong>s<strong>em</strong>penho global do mo<strong>de</strong>lo. Para validar os resultados<br />
classificatórios, ou seja, o po<strong>de</strong>r <strong>de</strong> discriminação do mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> referência e com as mesmas<br />
variáveis consi<strong>de</strong>radas como relevantes para explicar o comportamento da variável resposta,<br />
<strong>de</strong> tal forma a permitir uma maior flexibilida<strong>de</strong> entre a média <strong>de</strong>ssa mesma variável e o<br />
preditor linear, este po<strong>de</strong>r foi avaliado por meio <strong>de</strong> 3.266 el<strong>em</strong>entos <strong>de</strong> cada um dos grupos <strong>de</strong><br />
contratos adimplentes e todos os contratos inadimplentes e foram impl<strong>em</strong>entadas 999<br />
reamostragens aleatórias bootstrap. A escolha <strong>de</strong> 3.266 observações do grupo adimplente<br />
ocorreu para que a amostra fosse proporcional, com relação aos dois grupos. Assim, a<br />
validação ocorre consi<strong>de</strong>rando grupos <strong>de</strong> tamanhos s<strong>em</strong>elhantes.<br />
A reamostrag<strong>em</strong> é importante para que não se incorra na possibilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> selecionar uma<br />
amostra que, por ventura, produza uma alta taxa <strong>em</strong>pírica <strong>de</strong> classificação correta que não<br />
condiz com a real capacida<strong>de</strong> preditiva do mo<strong>de</strong>lo. Por meio da reamostrag<strong>em</strong>, selecionam-se<br />
várias amostras possíveis para validar o resultado final. Nessa perspectiva, obteve-se 88,11%<br />
<strong>de</strong> acerto global, <strong>de</strong> acordo com os resultados mostrados na tabela 4.<br />
População<br />
População Predita<br />
Real<br />
Adimplente Inadimplente<br />
Adimplente 48,01% 2,31%<br />
Inadimplente 9,57% 40,11%<br />
Fonte – Elaboração própria com dados da pesquisa.<br />
Tabela 4 - Probabilida<strong>de</strong>s <strong>de</strong> classificação dos el<strong>em</strong>entos da reamostrag<strong>em</strong><br />
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS E CONCLUSÃO<br />
O presente trabalho teve como objetivo i<strong>de</strong>ntificar e analisar os fatores condicionantes da<br />
<strong>inadimplência</strong> na concessão <strong>de</strong> crédito <strong>em</strong> instituições <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong>, utilizando-se para<br />
10
isso, da técnica estatística <strong>de</strong> MLGs, que conforme indicado pela literatura, seria apropriada<br />
para tratamento estatístico dos dados analisados. Nesse sentido, o método se mostrou eficiente<br />
na discriminação dos contratos adimplentes e inadimplentes, além do fato <strong>de</strong> po<strong>de</strong>r<strong>em</strong> ser<br />
utilizados para <strong>previsão</strong> da <strong>inadimplência</strong> <strong>de</strong> futuros contratos com as variáveis i<strong>de</strong>ntificadas.<br />
Por meio da pesquisa, foi possível verificar que, com diferentes pesos, algumas variáveis<br />
explicam a <strong>inadimplência</strong>, enquanto outras não são significativas para tal <strong>previsão</strong>.<br />
O apoio creditício apresenta-se hoje como um dos gran<strong>de</strong>s <strong>de</strong>safios para impulsionar o<br />
<strong>de</strong>senvolvimento das micro<strong>em</strong>presas formais e informais, e conforme mencionado, é <strong>de</strong><br />
gran<strong>de</strong> importância para o Brasil, contribuindo para a geração <strong>de</strong> renda e <strong>de</strong> <strong>em</strong>prego e para o<br />
<strong>de</strong>senvolvimento <strong>de</strong> regiões mais atrasadas, o que, por vários motivos, é possibilitado por<br />
meio <strong>de</strong> pequenos <strong>em</strong>preendimentos. Portanto, os ofertadores <strong>de</strong> crédito necessitam possuir<br />
instrumentos que possam, efetivamente, predizer um futuro próximo, para que sejam evitadas<br />
dos financiamentos realizados. Nesse sentido, os estudos anteriores, aqui citados, tiveram<br />
s<strong>em</strong>pre essa preocupação, ou seja, fornecer ferramentas ao mercado, para que este possa<br />
melhor analisar os <strong>de</strong>mandantes do crédito.<br />
Uma vez que a <strong>previsão</strong> da <strong>inadimplência</strong> é consi<strong>de</strong>rada a principal finalida<strong>de</strong> dos mo<strong>de</strong>los <strong>de</strong><br />
risco <strong>de</strong> crédito, o mo<strong>de</strong>lo estatístico utilizado nesta pesquisa foi, portanto, eficaz no alcance<br />
<strong>de</strong> seus objetivos. Nesse sentido, <strong>de</strong> uma forma geral, os resultados satisfatórios <strong>de</strong> <strong>previsão</strong><br />
<strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong> do mo<strong>de</strong>lo obtido indicam que, <strong>em</strong>bora o <strong>microcrédito</strong> seja caracterizado<br />
com uma modalida<strong>de</strong> <strong>de</strong> crédito diferenciada, é possível a utilização <strong>de</strong> mo<strong>de</strong>los estatísticos<br />
nas IMFs pesquisadas, como instrumentos <strong>de</strong> apoio ao processo <strong>de</strong> avaliação do risco <strong>de</strong><br />
crédito e tomada <strong>de</strong> <strong>de</strong>cisão.<br />
A diferença entre os tamanhos das populações <strong>de</strong> análise é uma das principais limitações dos<br />
MLGs da família Binomial, utilizado neste trabalho, quando se quer fazer mo<strong>de</strong>los preditivos,<br />
pois, po<strong>de</strong>-se incorrer no erro <strong>de</strong> classificar um <strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dor como adimplente sendo que, na<br />
realida<strong>de</strong>, é inadimplente. Com relação à capacida<strong>de</strong> classificatória do mo<strong>de</strong>lo, com base<br />
nessas variáveis específicas <strong>em</strong> análise, po<strong>de</strong>-se concluir que o mo<strong>de</strong>lo produziu um bom<br />
<strong>de</strong>s<strong>em</strong>penho global, seja no que se refere ao atendimento dos pressupostos do mo<strong>de</strong>lo, seja no<br />
po<strong>de</strong>r <strong>de</strong> classificação dos <strong>de</strong>mandantes <strong>de</strong> crédito.<br />
Com relação à i<strong>de</strong>ntificação e análise <strong>de</strong> quais eram as influências das variáveis econômicas e<br />
financeiras <strong>de</strong> <strong>em</strong>presas sobre a <strong>inadimplência</strong>, foi verificado que o mo<strong>de</strong>lo não só produziu<br />
um bom ajuste e conseguiu i<strong>de</strong>ntificar as principais variáveis que condicionaram a taxa <strong>de</strong><br />
<strong>inadimplência</strong>, como também i<strong>de</strong>ntificou, satisfatoriamente, qual a relação que havia entre<br />
estas.<br />
Sintetizando os resultados encontrados para os contratos pesquisados, foram i<strong>de</strong>ntificados,<br />
segundo a técnica MLGs, os seguintes fatores como condicionantes da <strong>inadimplência</strong>: 1.<br />
recursos liberados para capital fixo, cuja finalida<strong>de</strong> é investimento, têm menor probabilida<strong>de</strong><br />
<strong>de</strong> ser inadimplentes quando comparados com os <strong>de</strong> capital misto; 2. <strong>em</strong>presas que atuam s<strong>em</strong><br />
registro formal e usaram recursos para investimento fixo têm maior chance <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong>,<br />
quando comparadas àquelas que têm registro formal; 3. <strong>operações</strong> <strong>de</strong> crédito renovadas têm<br />
menor probabilida<strong>de</strong> <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong>, quando comparadas com as <strong>operações</strong> novas, primeiro<br />
crédito; 4. quanto maior o t<strong>em</strong>po <strong>de</strong> ativida<strong>de</strong> da <strong>em</strong>presa, menor a sua propensão à<br />
<strong>inadimplência</strong>; 5. <strong>em</strong>presas gerenciadas por sócios possuidores do diploma <strong>de</strong> primeiro grau<br />
têm mais chances <strong>de</strong> ser<strong>em</strong> inadimplentes; 6. quanto maior for o resultado operacional do<br />
negócio, maior será a <strong>inadimplência</strong> dos contratos; 7. <strong>em</strong>presas com sócios com maior t<strong>em</strong>po<br />
<strong>de</strong> atuação no negócio (experiência na <strong>em</strong>presa), têm mais chances <strong>de</strong> ser<strong>em</strong> inadimplentes; 8.<br />
11
quanto maior o valor da parcela e o prazo do financiamento, maior é a probabilida<strong>de</strong> <strong>de</strong><br />
<strong>inadimplência</strong>, isso ocorre também com o aumento do t<strong>em</strong>po <strong>de</strong> experiência do <strong>em</strong>pree<strong>de</strong>dor;<br />
e 9. quanto maior o valor do crédito para negócios com estrutura <strong>de</strong> sobrevivência e<br />
acumulada simples, maior será sua <strong>inadimplência</strong>.<br />
As variáveis apontadas com mais representativida<strong>de</strong> na classificação dos grupos foram<br />
FINCRED (finalida<strong>de</strong> do crédito), BANCO (banco <strong>de</strong> orig<strong>em</strong>), OPERACAO (tipo <strong>de</strong><br />
operação) e FINCRED:FORM_INF (finalida<strong>de</strong> do crédito segundo tipo <strong>de</strong> operação da<br />
ativida<strong>de</strong>). Vale <strong>de</strong>stacar que a contribuição final <strong>de</strong>ste trabalho foi a <strong>de</strong> observar que, mais<br />
importante do que saber quais características contribu<strong>em</strong> para o sucesso do financiamento, é a<br />
verificação <strong>de</strong> quais variáveis não se mostraram relevantes para o sucesso do financiamento.<br />
Como contribuição gerencial, sugere-se a inclusão <strong>de</strong> outras variáveis nos instrumentos <strong>de</strong><br />
concessão e análise <strong>de</strong> crédito, com o objetivo <strong>de</strong> gerar condições <strong>de</strong> melhoria nos seus<br />
processos, consi<strong>de</strong>rando o segmento do <strong>microcrédito</strong>.<br />
A i<strong>de</strong>ntificação dos fatores relevantes capazes <strong>de</strong> predizer a <strong>inadimplência</strong> está diretamente<br />
ligada à necessida<strong>de</strong> das IMFs <strong>em</strong> gerenciar os custos <strong>de</strong> transação. Nesse sentido, a<br />
sustentabilida<strong>de</strong> financeira é fator primordial para sobrevivência, ou seja, permanência da<br />
IMF no mercado a longo prazo. Assim, para reduzir os custos com a <strong>inadimplência</strong> é<br />
fundamental gerenciar os riscos <strong>de</strong> crédito. Fachini (2005) afirma que a taxa <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong><br />
está ligada ao risco das transações <strong>de</strong> crédito. Assim, a taxa <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong> po<strong>de</strong> variar <strong>de</strong><br />
acordo com a entrada <strong>de</strong> novos clientes na carteira <strong>de</strong> crédito.<br />
As instituições operadoras <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong>, na perspectiva <strong>de</strong> uma melhor penetração <strong>de</strong><br />
mercado, buscam a expansão <strong>de</strong> suas ativida<strong>de</strong>s normalmente com ampliação da região <strong>de</strong><br />
atuação. Nesse sentido, os agentes ainda não conhec<strong>em</strong> os solicitantes e as <strong>operações</strong> são<br />
liberadas para clientes no primeiro crédito, portanto, há necessida<strong>de</strong> <strong>de</strong> analisar o impacto que<br />
a expansão terá na taxa <strong>de</strong> <strong>inadimplência</strong> e na sustentabilida<strong>de</strong> da organização. Novos<br />
contratos, <strong>em</strong> relação aos renovados geram maior <strong>inadimplência</strong>, assim os gestores das<br />
entida<strong>de</strong>s <strong>de</strong> <strong>microcrédito</strong> <strong>de</strong>v<strong>em</strong> levar <strong>em</strong> consi<strong>de</strong>ração esse resultado.<br />
Por fim, ressalta-se que para o mo<strong>de</strong>lo construído no presente trabalho existe uma limitação<br />
na <strong>previsão</strong> da classificação <strong>de</strong> novos contratos pelo fato <strong>de</strong> ocorrer risco <strong>de</strong> se classificar um<br />
<strong>em</strong>preen<strong>de</strong>dor como adimplente, sendo ele, na realida<strong>de</strong>, inadimplente. Sugere-se, <strong>em</strong><br />
trabalhos futuros, o uso <strong>de</strong> métodos <strong>de</strong> regra <strong>de</strong> classificação por meio da construção <strong>de</strong><br />
algoritmos que possam estimar as probabilida<strong>de</strong>s <strong>de</strong> classificações com o uso da avaliação <strong>de</strong><br />
custos ou utilizar novas variáveis explicativas que possam ser mais relevantes para se obter<br />
uma melhor classificação.<br />
REFERÊNCIAS<br />
ALVES, S. D. S. & SOARES, M. M. D<strong>em</strong>ocratização do crédito no Brasil: atuação do Banco Central.<br />
Brasília: Banco Central do Brasil, 2003. 46 p.<br />
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