Made available in DSpace on 2017-07-10T18:33:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos A Goncalves Junior.pdf: 339511 bytes, checksum: 6c64752683f2e8ade22f7ad3f541ffd8 (MD5) Previous issue date: 2009-04-16 / This research work aims to create a tool that can help a credit cooperative in the region of Toledo in the analysis and concession of agricultural credit calculating the probability of completion of the contracts, what permits to predict a possible default, using the logistic regression model - Logit. The theoretical framework used, based on the Theory of Transaction Costs, identifies the default as the result of the incompleteness of contracts and of the asymmetry of information between the parties in a transaction. The goal is that this tool can reduce the asymmetry of information between the borrowers and the credit cooperative, in order to avoid the granting of credit to possible defaulters. To do so, it was collected information about the borrowers from the records of the cooperative from the year 2004 to 2007, aiming to draw a profile of the credit borrower. Later, it was estimated the logistic regression model for 10 different samples to identify the sample that received the greatest number of his between payers and defaulters. It was established that the estimated model was more efficient to identify the payers contracts than defaulters contracts, and even with a not too high percentage average of correct the model can assist the decision-making of the cooperative in granting credit. / Este trabalho de pesquisa objetiva criar uma ferramenta que possa auxiliar uma cooperativa de crédito da região de Toledo na análise e concessão de crédito agrícola calculando a probabilidade de cumprimento dos contratos, o que permite antever os possíveis contratos inadimplentes, utilizando-se o modelo de regressão logística Logit. O referencial teórico utilizado, baseado na Teoria dos Custos de Transação, identifica a inadimplência como sendo resultado da incompletude dos contratos e da assimetria de informações entre as partes envolvidas em uma transação. O objetivo é que essa ferramenta possa reduzir a assimetria de informações entre os tomadores e a cooperativa de crédito, no intuito de evitar a concessão de crédito a possíveis inadimplentes. Para isso, coletou-se junto à cooperativa informações cadastrais dos tomadores, no período de 2004 a 2007, objetivando traçar um perfil do tomador de crédito. Posteriormente estimou-se o modelo de regressão logística para 10 amostras aleatórias diferentes, a fim de identificar a amostra que obtivesse o maior número de acertos entre adimplentes e inadimplentes. Constatou-se que o modelo estimado foi mais eficiente para identificar os contratos adimplentes que os inadimplentes, e que mesmo com um porcentual médio de acerto não muito elevado o modelo pode auxiliar a tomada de decisão da cooperativa na concessão de crédito.