Uso de indicadores financeiros para concessão de crédito: uma abordagem quantitativa para previsão de inadimplência - CAETANO, Marcelino José (2013)
O risco de inadimplência constitui uma das maiores fontes de inquietações para os agentes financeiros. A situação de descumprimento de clausula de contrato, conhecido como inadimplência pode provocar enormes prejuízos ao sistema financeiro, causando quebras de bancos, empresas, assim como, prejudicar a sociedade e a economia em geral. O presente estudo analisa se é possível identificar através de indicadores econômico-financeiros o risco de inadimplência das micro, pequenas e médias empresas pernambucanas que tomaram crédito em um banco privado. Os indicadores de liquidez, endividamento, atividade, estrutura de capital e de financiamento foram tomados como prognosticadores de risco de inadimplência, a partir de uma amostra retirada da carteira de varejo contendo 80 empresas. Através da aplicação da técnica de análise discriminante foi possível classificar as empresas em adimplentes e inadimplentes de acordo com seu poder de discriminação dentro do grupo. O nível de acerto da classificação geral resultante com base na aplicação desta técnica atingiu um grau de acurácia (medido pelo percentual de acerto do modelo) equivalente a 83,3%, no qual 5 (cinco) indicadores foram responsáveis para essa diferenciação, são: valor de garantia/financiamento, taxas de juros, liquidez corrente, liquidez imediata e prazo média de pagamento ao fornecedor. Eles foram significativos a 5%, isto é, apresentam maior capacidade explicativa para diferenciar os fatores de risco de inadimplência entre as empresas aqui estudadas. As variáveis integrantes da função discriminante final demonstraram ter alta capacidade de previsão, pelo elevado grau de acerto atingido, evidenciando assim de que a utilização de indicadores financeiros é um importante instrumento para classificação das empresas com probabilidade de inadimplência. Avaliados, os modelos de insolvência de Kanitz e de Matias apresentaram baixo desempenho na classificação geral que foram de 63% e 67% respectivamente, logo, não se mostraram compatíveis quando aplicados para as categorias das empresas da amostra, tendo em vista o nível de precisão que alcançaram.