APLICAÇÃO DO MODELO LOGIT BINOMINAL NA ANÁLISE DO RISCO DE CRÉDITO EM INSTITUIÇÕES BANCÁRIAS

Abstract

RESUMO: Nos últimos anos observa-se um relativo desenvolvimento nas técnicas de avaliação e gerenciamento de risco de crédito no mercado financeiro. A gestão de risco de crédito dos portfólios bancários de crédito varejista está modificando rapidamente. Destaca-se uma maior ênfase por parte das instituições financeiras na utilização de modelos quantitativos de risco de crédito. Nesse sentido, este estudo objetivou propor um modelo estatístico como uma possibilidade de análise da carteira de crédito de uma agência bancária. O modelo utilizado foi o logit binominal, empregando as principais variáveis que as instituições julgam influenciar na classificação do risco de crédito. A análise se fez utilizando as informações de uma carteira de crédito de uma instituição bancária situada no município de Viçosa-MG. Os resultados alcançados indicam que a análise que, quanto maior a renda, o tempo de relacionamento com o banco e o limite de cheque especial, maior a inadimplência. Já o estado civil, quando solteiro, menor será a inadimplência. Verificou-se também que, quanto maior a idade, menor a probabilidade de não pagamento. Com relação à idade, também o resultado demonstrou que a inadimplência diminui com o aumento do grau de instrução do cliente. Dessa forma, conclui-se que o modelo logit representa um relevante instrumento para gerenciar os riscos de crédito e que novas variáveis podem ser inseridas para futuras análises. ABSTRACT: In recent years there has been a relative development in techniques for assessing and managing credit risk in the financial market. The credit risk management of Bank portfolios of retail credit is quickly changing. We highlight a greater emphasis on the part of financial institutions in the use of quantitative models of credit risk. Accordingly, this study sought to propose a statistical model as a possibility of credit portfolio analysis of a bank branch. The model used was the binomial logit, employing the main variables that influence on institutions deem credit risk classification. The analysis was done using the information of a loan portfolio of a banking institution located in the city of Viçosa-MG. The results obtained indicate that the analysis that, the higher the income, the relationship with the Bank and the overdraft limit, the more bad debt. Already the marital status single, smaller, when defaults. It was also noted that, the greater the age, the less likelihood of non-payment. With respect to age, also the result showed that the bad debt decreases with the increase in the level of education of the client. Thus, it is concluded that the logit model represents an important instrument for managing credit risks and new variables can be entered for future examinations.