Modelo de escoragem de crédito nas operações a participantes de uma EFPC

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Fortes, Karina Guimarães Pacheco
• Orientador(a): Zani, João
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Vale do Rio dos Sinos
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis
• Departamento: Escola de Gestão e Negócios
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Risco de crédito; Modelos de credit scoring; Regressão logística; Operações a partcipantes; Entidade fechada de previdência complementar
• Palavras-chave em Inglês: Credit risk; Credit scoring model’s; Logistic; Operations to participants; Closed complementary pension funds
• Área do conhecimento CNPq: ACCNPQ::Ciências Sociais Aplicadas::Ciências Contábeis
• Link de acesso: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10074

O crédito desempenha importante papel econômico e social, ao possibilitar que empresas aumentem o seu nível de atividade pelo investimento recebido através do crédito. Esse mecanismo econômico traz benefícios para quem empresta, já que o retorno da taxa de juros, embutida na operação, é superior à de muitos investimentos. O crédito concedido aos participantes das Entidades Fechadas de Previdência Complementar (EFPC) é um investimento rentável e estável em diferentes ciclos econômicos, desde que controlados os níveis de inadimplência. Diante desse contexto o objetivo do presente estudo é propor um modelo de escoragem de crédito, para mitigar o risco de crédito nas operações a participantes no portfólio de investimentos de uma EFPC. Utilizando a técnica estatística de regressão logística para estimar a probabilidade de risco de crédito, o modelo foi desenvolvido com base em uma amostra de participantes que possuem contratos de empréstimo ativo junto a EFPC. As variáveis explicativas do modelo foram obtidas através da ficha cadastral e financeira dos participantes das quais três obtiveram resultados significativos. O modelo de regressão logística apresentou adequados indicadores de ajustes de dados, podendo ser utilizado no processo de apoio à decisão de concessão de crédito nas operações a participantes.