O presente estudo tem como finalidade o desenvolvimento de um modelo para identificação e quantificação das variáveis econômicas que melhor explicam o fenômeno da inadimplência em financiamentos de longo prazo concedidos pelo Banco de Desenvolvimento do Espírito Santo SIA [BANDES] ao segmento de hotelaria. A importância de modelos confiáveis para a identificação, <!>ex-ante</!> da probabilidade de ocorrência de inadimplência em créditos de longo prazo acentuou-se ainda mais no período pós Plano Real, quando o volume de empréstimos do sistema financeiro nacional ao setor privado cresceu as taxas significativas, substituindo, temporariamente, a chamada receita inflacionária. Os modelos sugeridos foram construídos com base nos conceitos de entropia e resposta qualitativa, com destaque para os modelos de probabilidade linear, próbite e lógite. Sendo que enquanto o modelo baseado no conceito de entropia permitiu apenas uma ordenação das variáveis escolhidas, os modelos de resposta qualitativa permitiram a quantificação das mesmas, tendo sido, portanto, mais eficientes. O ganho de informação obtido com a utilização de tais modelos foi significativo. No caso do modelo de probabilidade linear, o percentual de classificação correta ficou em 80%, enquanto nos modelos próbite e lógite este percentual alcançou 82%. Devendo-se ressaltar que a significância estatística do modelo e dos parâmetros indica que as variáveis selecionadas são importantes para explicar o fenômeno da inadimplência na carteira de empréstimos do BANDES ao segmento de hotelaria. As variáveis escolhidas para a explicação do fenômeno foram: investimento total [valores em R$]; capital de terceiros [valores em R$]; taxa de juros média anual nos financiamentos [valores em %]; prazo de amortização do financiamento [valores em meses]; faturamento médio anual previsto [valores em R$]; e investimento por unidade habitacional [valores em R$]. Finalmente, cabe ) ressaltar a sugestão pela utilização do modelo Lógite para problemas como o apresentado neste trabalho, em virtude, principalmente, de sua eficiência e facilidade operacional / not available

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:21:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6059_1.pdf: 699170 bytes, checksum: f49d2c902a6aeb01dbb39127ac954c89 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / O presente trabalho estuda a utilização do crédito rural na fruticultura irrigada do Pólo Petrolina-Juazeiro. Constata sua pequena participação entre as fontes de financiamentos das atividades agrícolas no Pólo e identifica a inadimplência, associada a limitações de ordem normativa, como possíveis obstáculos à expansão da oferta do crédito. A partir da análise de dados de pesquisa realizada junto a produtores do Pólo e através do uso de metodologia econométrica, são definidas as principais variáveis associadas à inadimplência e é estimada a regressão logística que explica o fenômeno no Pólo. Conclui-se, no entanto, que os fenômenos da inadimplência e da baixa participação dos financiamentos rurais, em relação aos investimentos, são reflexos do que ocorre em nível nacional. Independente disso, o trabalho sugere a utilização dos resultados da pesquisa e da aplicação econométrica na ponderação dos parâmetros de avaliação de risco de crédito pelos bancos, na concessão de novos financiamentos, ou na avaliação do risco de sinistro, pelas empresas seguradoras, na eventual definição de condições de uso do seguro agrícola, com subvenção do prêmio de seguro pelo Governo, considerada como uma alternativa para início de solução dos entraves do Pólo

Muitos estudos sobre análise do risco de crédito foram feitos até recentemente, tendo como principal foco a previsão de falência. A insolvência das empresas devedoras, sem dúvida, é um grande problema para os concedentes de crédito, no entanto, a inadimplência não é um fato exclusivo do processo falimentar. Neste sentido, a presente investigação se propôs a prognosticar a ocorrência da inadimplência - aqui definida como a cobrança que está sendo realizada por via judicial - com as informações disponíveis no momento da análise de crédito, neste caso, os três últimos demonstrativos contábeis. A pesquisa foi realizada com uma amostra constituída de empresas industriais, especificamente da indústria de transformação, clientes de uma instituição financeira que receberam financiamento durante o período de 1996 a 1997, dividida entre adimplentes e inadimplentes; mediante o uso de dois métodos estatísticos de análise múltipla de dados, já consolidados em estudos desta natureza: análise discriminante linear e regressão logística; e com emprego de quocientes financeiros obtidos a partir das demonstrações contábeis. Os resultados demonstraram que há uma lacuna no que tange a análise financeira tradicional no processo de exame de crédito, que pode ser suprida com modelos quantitativos setoriais estimados com auxilio de métodos estatísticos, contribuindo para uma melhor qualidade de análise, com intuito de evitar a inadimplência, melhorando o resultado das instituições financeiras.

188f. / Submitted by Suelen Reis (suziy.ellen@gmail.com) on 2013-03-13T12:59:48Z No. of bitstreams: 1 Nicia%20Moreira%20Santos.pdf: 15474301 bytes, checksum: 19ceffda0a02969e156107290e33c9a8 (MD5) / Approved for entry into archive by Vania Magalhaes(magal@ufba.br) on 2013-03-14T12:34:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Nicia%20Moreira%20Santos.pdf: 15474301 bytes, checksum: 19ceffda0a02969e156107290e33c9a8 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-03-14T12:34:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nicia%20Moreira%20Santos.pdf: 15474301 bytes, checksum: 19ceffda0a02969e156107290e33c9a8 (MD5) Previous issue date: 2009 / Atualmente, o acesso dos agricultores familiares aos recursos creditícios está colocado como uma das variáveis mais importantes para sobrevivência e desenvolvimento da agricultura familiar baiana. Isto ocorre na medida em que permite ganhos de renda e crescimento e melhoria nas condições de vida. O principal programa de concessão de crédito rural no Brasil é o Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (PRONAF), que direciona os recursos de acordo com os diferentes enquadramentos do segmento. Uma das principais questões acerca do PRONAF na Bahia é o significativo inadimplemento, principalmente, no âmbito do PRONAF B. A inadimplência ao PRONAF B em alguns municípios baianos parece ser generalizada, haja vista que nestes mais de 80% dos contratos realizados nestes não foram pagos. Entender quais são os fatores que estão associados a este inadimplemento no estado da Bahia é essencial para que a principal política pública brasileira para a agricultura familiar, o PRONAF, realmente alcance seus objetivos precípuos. Investigar quais são aqueles fatores para o município de Barra constitui-se objeto do presente trabalho. A hipótese levantada é que os fatores estão associados à inadimplência ao PRONAF B no município de Barra são: assistência técnica insuficiente e inadequada; frustrações de safras devido às estiagens; dificuldade do acesso aos meios de produção; metodologia de empréstimo inadequada; falta de integração aos mercados, de estrutura de comercialização e de agregação de valor; baixo nível de capacitação técnica e empresabilidade dos agricultores familiares aliado ao reduzido grau de instrução; desvio de finalidade do crédito para atividades não-produtivas. Para confirmar tal hipótese, realizou-se estudo empírico em Barra, composto da análise das informações quanto à inadimplência e da pesquisa de campo em sete comunidades, sendo duas ribeirinhas (Pau D’Arco e Wanderley) e cinco brejeiras (Brejos do Saco, do Bangüê, do Arrodeio, da Cachoeira e dos Olhos D’água). Com isto, pôde-se inferir que os fatores associados ao inadimplemento do Pronaf B no município de Barra são: assistência técnica insuficiente e inadequada por meio da eleição de projetos os quais os agricultores familiares não tinham conhecimento nem afinidade, a falta de acompanhamento dos projetos e de capacitação e, ainda, a presença da política no órgão oficial de assistência técnica gerando externalidades negativas; indução das escolhas das atividades a serem financiadas pelo Pronaf B que resultou no fracasso das mesmas; estiagens; baixo nível de integração aos mercados verificada através estrutura de comercialização precária e a baixa agregação de valor; reduzido grau de instrução aliado ao baixo nível de capacitação técnica; Desvios de finalidade de crédito; falta de comprometimento. / Salvador

COSTA, Célio José Pereira da. Fatores determinantes da inadimplência do crédito rural PRONAF em áreas de assentamento de reforma agrária no nordeste do estado do Pará. 2008. 132f. : Dissertação (mestrado profissional) - Programa Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade federal do Ceará, Fortaleza, 2008. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-08-05T20:52:45Z No. of bitstreams: 1 2008_dissert_cjpcosta.pdf: 1098574 bytes, checksum: a38a314003925a4425e9d1385f3e7cd3 (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-08-05T20:52:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2008_dissert_cjpcosta.pdf: 1098574 bytes, checksum: a38a314003925a4425e9d1385f3e7cd3 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-08-05T20:52:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008_dissert_cjpcosta.pdf: 1098574 bytes, checksum: a38a314003925a4425e9d1385f3e7cd3 (MD5) Previous issue date: 2008 / The objective of this work is to identify the factors that determine the insolvency of agricultural credit “PRONAF” in areas of populating process of agrarian reform in the northeast region of the state of Pará. It has been made a revision of literature on agrarian reform and its recent division and historical of the agricultural credit in Brazil. 137 questionnaires had been applied, in 17 projects of populating in the region, referring to 10 cities, in which they had been commented about educational, social aspects, work relations and relations of credit of the interviewed familiar agriculturists. The model of logistic regression is used as instrument of method. It is observed in the results, that the aspects related to the kind of education, monthly income, ways of commercialization of the production, previous experiences with plantation and cattle, the area size and no use of machines and equipments in the property, determine the situation of insolvency of the interviewed agriculturists. The reason that more contribute for the insolvency are related to the kind of education, monthly income and ways of commercialization of the production. Finally, based on the data analysis, the work presents a set of proposals to reduce the insolvency observed in the region of study with intention to contribute for the efficiency of the public politics in the projects of the populating process that have been searched. / O objetivo deste trabalho é identificar os fatores que determinam a inadimplência do crédito rural PRONAF em áreas de assentamento de reforma agrária na região nordeste do estado do Pará. Foi realizada ampla revisão de literatura sobre reforma agrária e seus desdobramentos recentes bem como o histórico do crédito rural no Brasil. Foram aplicados 137 questionários, em 17 projetos de assentamentos na região, correspondentes a 10 municípios, na qual foram abordados aspectos educacionais, sociais, relações de trabalho e relações de crédito dos agricultores(as) familiares entrevistados(as). O modelo de regressão logística ou modelo logit é utilizado como instrumento metodológico. Observa-se, pelos resultados, que os aspectos relacionados a gênero, escolaridade, renda mensal, meios de comércio da produção, experiências anteriores com plantio e criação, tamanho da área e a utilização de maquinários e equipamentos na propriedade, determinam a situação de inadimplência dos agricultores entrevistados. As variáveis que mais contribuem para a inadimplência são gênero, escolaridade, renda mensal e meios de comércio da produção. Finalmente, com base na análise dos dados obtidos, o trabalho apresenta um conjunto de propostas para reduzir a inadimplência observada na região de estudo com o intuito de contribuir para a eficiência das políticas públicas nos projetos de assentamentos pesquisados.

LIMA, Marco César Aguiar. Uma análise do perfil da inadimplência do crédito habitacional da Caixa Econômica Federal no estado do Ceará. 2008. 60f. Dissertação (mestrado profissional) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2008. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-08-07T21:42:28Z No. of bitstreams: 1 2008_dissert_mcalima.PDF: 686854 bytes, checksum: 26b15f2f7e9f8608bc3bfe3e9e312c1a (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-08-07T21:42:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2008_dissert_mcalima.PDF: 686854 bytes, checksum: 26b15f2f7e9f8608bc3bfe3e9e312c1a (MD5) / Made available in DSpace on 2013-08-07T21:42:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2008_dissert_mcalima.PDF: 686854 bytes, checksum: 26b15f2f7e9f8608bc3bfe3e9e312c1a (MD5) Previous issue date: 2008 / The problem of failing to carry out a contract that occurs in the housing financing in Brazil is a big drawback to the national development and therefore it does not reduce the lack of housing that affects the Brazilian population. The volume of housing credit is growing year after year specially after the banking institutions had to invest into the housing financing instead of investing into the financial market. Although these investments brought good revenues to the institutions these same investments did not bring any improvement to the financial indicators of Brazil such as jobs, number of houses financed, reduction of housing deficit among others. In this paper, an econometric model was used to explore the client profile in case of breaches of contracts according to some variables considered important in the study of the causes of a non-payment situation and some possible solutions. The data used in this model were collected from CEF – CAIXA ECONÔMICA FEDERAL considered the financial institution with the greatest participation into the housing financing and besides this CEF is the government main agent on the execution of social policies. Some of the results must be used as an alert the financial institutions that are in the market such as the growing number of housing units available in big cities, like in Fortaleza in Ceará, that could bring to a failing to carry out contracts. Among that the continuum of the reduction of interest rates and the extended time payments are some of facilities that are given to the fulfillment of a dream to many Brazilians- to buy their own house. Therefore it is necessary even more the use of instruments that could insure a better risk management to guarantee a return to the investments made and to continue the housing programs that are already in the market. / O problema da inadimplência, que ocorre nos financiamentos habitacionais no Brasil, é um grande entrave ao crescimento econômico do País e à erradicação do déficit habitacional que atinge a população brasileira. O volume de crédito habitacional vem crescendo, ano após ano, principalmente depois que as instituições financeiras tiveram que optar por aplicar recursos no mercado imobiliário, em detrimento de aplicações no mercado interbancário. Embora tais aplicações garantissem bons retornos para as mesmas, comprometiam o desenvolvimento econômico do País, pela não contribuição para a melhoria de indicadores financeiros, tais como número de postos de trabalho, quantidade de unidades financiadas, redução do déficit habitacional, dentre outros. Neste trabalho, procurou-se desenvolver um modelo econométrico que explore o perfil dos clientes inadimplentes, de acordo com algumas variáveis consideradas importantes no estudo das causas da inadimplência e que possam trazer resultados significativos para as soluções propostas ao problema do estudo. Os dados utilizados no modelo foram coletados junto à CEF - CAIXA ECONÔMICA FEDERAL, considerada a instituição financeira detentora da maior participação no mercado de financiamentos imobiliários, além de ser um dos agentes financeiros do Governo para a execução de políticas públicas e de bem estar social. Alguns resultados devem servir de alerta para as instituições financeiras que trabalham no mercado imobiliário, tais como o crescente aumento da oferta de imóveis nas grandes capitais, como é o caso Fortaleza/CE, que trazem consigo uma maior propensão à inadimplência. Aliado a isso, a redução contínua das taxas de juros e o aumento do prazo de financiamento são algumas das facilidades que estão proporcionando a realização de um sonho de muitos brasileiros, que é a aquisição da casa própria. Portanto, faz-se necessário, cada vez mais, o uso de ferramentas que propiciem um melhor gerenciamento de risco, para garantir o retorno dos recursos aplicados e a continuidade dos programas habitacionais existentes no mercado.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-11-01T16:45:32Z No. of bitstreams: 1 2017_RogérioGomesLopes.pdf: 1328248 bytes, checksum: 51169d7c0b756520f1bc9e754d297d79 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-01-04T20:36:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_RogérioGomesLopes.pdf: 1328248 bytes, checksum: 51169d7c0b756520f1bc9e754d297d79 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-04T20:36:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_RogérioGomesLopes.pdf: 1328248 bytes, checksum: 51169d7c0b756520f1bc9e754d297d79 (MD5) Previous issue date: 2018-01-04 / Este trabalho propôs a indução de classificadores, a partir da aplicação de técnicas de mineração de dados,para identificar clientes inadimplentes com potencial de regularização da dívida visando auxiliar uma instituição financeira a reduzir a Provisão para Créditos de Liquidação Duvidosa (PCLD). Estes modelos poderão contribuir para reversão de despesas da instituição financeira. Foram utilizados as técnicas Generalized Linear Models (GLM), Distributed Random Forest (DRF), Deep Learning (DL) e Gradient Boosting Methods (GBM), implementados na plataforma H2O.ai. Alguns aspectos que afetam o comportamento do cliente inadimplente foram identificados, como o perfil de sua renda e a época do ano. Estratégias de recuperação de crédito foram propostas e simulações identificaram possibilidades de redução de despesas operacionais. / This works proposes the induction of classifiers, from the application of data mining techniques, to identify defaulting clients with debt settlement potential to assist a financial institution in reducing its provision for doubtful debits. These models may contribute to the reversal of expenses of the financial institution. The techniques Generalized Linear Models (GLM), Distributed Random Forest (DRF), Deep Learning (DL) and Gradient Boosting Methods (GBM) algorithms implemented in the H2O.ai platform were used. Some aspects that affect the behavior of the defaulting customer, such as the profile of their income and the period of the year, have been identified. Strategies of credit recovery strategies were proposed and simulations identified possibilities of reducing operating expenses.

Muitos estudos sobre análise do risco de crédito foram feitos até recentemente, tendo como principal foco a previsão de falência. A insolvência das empresas devedoras, sem dúvida, é um grande problema para os concedentes de crédito, no entanto, a inadimplência não é um fato exclusivo do processo falimentar. Neste sentido, a presente investigação se propôs a prognosticar a ocorrência da inadimplência - aqui definida como a cobrança que está sendo realizada por via judicial - com as informações disponíveis no momento da análise de crédito, neste caso, os três últimos demonstrativos contábeis. A pesquisa foi realizada com uma amostra constituída de empresas industriais, especificamente da indústria de transformação, clientes de uma instituição financeira que receberam financiamento durante o período de 1996 a 1997, dividida entre adimplentes e inadimplentes; mediante o uso de dois métodos estatísticos de análise múltipla de dados, já consolidados em estudos desta natureza: análise discriminante linear e regressão logística; e com emprego de quocientes financeiros obtidos a partir das demonstrações contábeis. Os resultados demonstraram que há uma lacuna no que tange a análise financeira tradicional no processo de exame de crédito, que pode ser suprida com modelos quantitativos setoriais estimados com auxilio de métodos estatísticos, contribuindo para uma melhor qualidade de análise, com intuito de evitar a inadimplência, melhorando o resultado das instituições financeiras.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2015-12-17T15:38:56Z No. of bitstreams: 1 2015_AlineRodriguesMachado.pdf: 8301687 bytes, checksum: 6ba181b94d324ca852b02987ddd55181 (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2016-02-25T13:33:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_AlineRodriguesMachado.pdf: 8301687 bytes, checksum: 6ba181b94d324ca852b02987ddd55181 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-25T13:33:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_AlineRodriguesMachado.pdf: 8301687 bytes, checksum: 6ba181b94d324ca852b02987ddd55181 (MD5) / Em virtude da profissionalização da política de recuperação de créditos, o objetivo da dissertação foi o desenvolvimento de modelos de Collection Scoring para a determinação de melhores estratégias de atuação de cobrança para cada perfil de cliente. Os dados foram obtidos por meio do banco de dados de uma grande instituição financeira de atuação em nível nacional sendo que o universo de aplicação do modelo foi clientes com atraso superior a 90 dias. Foram ajustados um modelo de Regressão Logística e um de Riscos Proporcionais de Cox. Os resultados para os dois modelos foram semelhantes, mas a aplicação com o modelo de Cox permite a estimação considerando também o tempo até a recuperação. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Because of the professionalization of credit and collection policy, the aim of this work was the development of Collection Scoring Models to determine best collection action strategies for each customer profile. Data were obtained from the database of a large financial institution acting at the national level and the universe of application of the model was clients that not pay for more than 90 days. We adjusted a Logistic Regression and a Cox Proportional Hazard Model. Both adjusted models presented similar results, but the Cox model procedures also considers the time until the recovery event.

Muitos estudos sobre análise do risco de crédito foram feitos até recentemente, tendo como principal foco a previsão de falência. A insolvência das empresas devedoras, sem dúvida, é um grande problema para os concedentes de crédito, no entanto, a inadimplência não é um fato exclusivo do processo falimentar. Neste sentido, a presente investigação se propôs a prognosticar a ocorrência da inadimplência - aqui definida como a cobrança que está sendo realizada por via judicial - com as informações disponíveis no momento da análise de crédito, neste caso, os três últimos demonstrativos contábeis. A pesquisa foi realizada com uma amostra constituída de empresas industriais, especificamente da indústria de transformação, clientes de uma instituição financeira que receberam financiamento durante o período de 1996 a 1997, dividida entre adimplentes e inadimplentes; mediante o uso de dois métodos estatísticos de análise múltipla de dados, já consolidados em estudos desta natureza: análise discriminante linear e regressão logística; e com emprego de quocientes financeiros obtidos a partir das demonstrações contábeis. Os resultados demonstraram que há uma lacuna no que tange a análise financeira tradicional no processo de exame de crédito, que pode ser suprida com modelos quantitativos setoriais estimados com auxilio de métodos estatísticos, contribuindo para uma melhor qualidade de análise, com intuito de evitar a inadimplência, melhorando o resultado das instituições financeiras.