O Sistema Financeiro Brasileiro tem sofrido enormes mudanças, oriundas, principalmente, do fim da “ciranda financeira”, da globalização, da estabilização da economia e do aumento das exigências de um consumidor melhor informado. Em decorrência de tal realidade, as instituições financeiras têm buscado novos conceitos de gestão, a fim de garantir a sua sobrevivência. O presente trabalho tenta demonstrar as modificações que ocorreram no Banco do Brasil em virtude da utilização dos conceitos de Gestão Econômica. Para tal, é apresentado o modelo de apuração de resultados no que tange à captação de um CDB, antes e depois da introdução do GECON. No final, são apresentadas as conseqüências práticas advindas do uso dos referidos conceitos.

O Sistema Financeiro Brasileiro tem sofrido enormes mudanças, oriundas, principalmente, do fim da “ciranda financeira”, da globalização, da estabilização da economia e do aumento das exigências de um consumidor melhor informado. Em decorrência de tal realidade, as instituições financeiras têm buscado novos conceitos de gestão, a fim de garantir a sua sobrevivência. O presente trabalho tenta demonstrar as modificações que ocorreram no Banco do Brasil em virtude da utilização dos conceitos de Gestão Econômica. Para tal, é apresentado o modelo de apuração de resultados no que tange à captação de um CDB, antes e depois da introdução do GECON. No final, são apresentadas as conseqüências práticas advindas do uso dos referidos conceitos.

O Sistema Financeiro Brasileiro tem sofrido enormes mudanças, oriundas, principalmente, do fim da “ciranda financeira”, da globalização, da estabilização da economia e do aumento das exigências de um consumidor melhor informado. Em decorrência de tal realidade, as instituições financeiras têm buscado novos conceitos de gestão, a fim de garantir a sua sobrevivência. O presente trabalho tenta demonstrar as modificações que ocorreram no Banco do Brasil em virtude da utilização dos conceitos de Gestão Econômica. Para tal, é apresentado o modelo de apuração de resultados no que tange à captação de um CDB, antes e depois da introdução do GECON. No final, são apresentadas as conseqüências práticas advindas do uso dos referidos conceitos.

A última década foi singular para o mercado de bancário brasileiro devido às diversas melhorias institucionais que se refletiram em uma forte expansão do crédito. Compreender quais foram os canais dessa expansão e o quanto impactaram o mercado tem sido uma questão recorrente na literatura econômica sobre o Brasil. Nesse trabalho investigamos em que medida um modelo de poupança precaucionária, com crescimento da renda e com agentes heterogêneos é capaz de replicar dados municipais agregados. Para tanto, olhamos os totais municipais de crédito/poupança e renda e estimamos parâmetros do modelo a partir de um estimador de momentos. Como resultado, encontramos que, além da incerteza sobre a renda, as principais variáveis para se compreender a expansão do crédito no Brasil foram, em ordem de importância, o aumento do acesso ao crédito e o afrouxamento da restrição de crédito. Além disso, em concordância a uma extensa literatura sobre as relações entre consumo e poupança, encontramos que o motivo precaucionário também se destaca como principal motivo para se poupar no Brasil, na medida em que a incerteza sobre a renda é o parâmetro que destacadamente influencia o estoque de poupança. Encontramos também que um modelo com taxas de juros distintas para poupança e crédito se ajusta melhor à realidade brasileira do que um modelo com uma única taxa. / The last decade was unique to the Brazilian banking market due to several institutional improvements that were reflected in a strong expansion of credit. Understand what were the channels of this expansion and how they impacted the market has been a recurring issue in the economic literature about Brazil. In this paper we investigate to what extent a model of precautionary savings, with income growth and heterogeneous agents are able to replicate aggregated municipal data. For this we look at the total municipal credit/savings and income and estimate model parameters from an estimator of moments. As a result, we find that in addition to uncertainty about income, the key variables to understand the expansion of credit in Brazil were, in order of importance, increasing access to credit and the loosening of credit restrictions. Furthermore, in accordance to an extensive literature on the relationship between consumption and savings, we find that the precautionary motive also stands as the main reason to save in Brazil, to the extent that uncertainty about income is the parameter that influences prominently stock of savings. We also found that a model with different interest rates for savings and loan adjusts better to the Brazilian reality than a model with a single rate.

A última década foi singular para o mercado de bancário brasileiro devido às diversas melhorias institucionais que se refletiram em uma forte expansão do crédito. Compreender quais foram os canais dessa expansão e o quanto impactaram o mercado tem sido uma questão recorrente na literatura econômica sobre o Brasil. Nesse trabalho investigamos em que medida um modelo de poupança precaucionária, com crescimento da renda e com agentes heterogêneos é capaz de replicar dados municipais agregados. Para tanto, olhamos os totais municipais de crédito/poupança e renda e estimamos parâmetros do modelo a partir de um estimador de momentos. Como resultado, encontramos que, além da incerteza sobre a renda, as principais variáveis para se compreender a expansão do crédito no Brasil foram, em ordem de importância, o aumento do acesso ao crédito e o afrouxamento da restrição de crédito. Além disso, em concordância a uma extensa literatura sobre as relações entre consumo e poupança, encontramos que o motivo precaucionário também se destaca como principal motivo para se poupar no Brasil, na medida em que a incerteza sobre a renda é o parâmetro que destacadamente influencia o estoque de poupança. Encontramos também que um modelo com taxas de juros distintas para poupança e crédito se ajusta melhor à realidade brasileira do que um modelo com uma única taxa. / The last decade was unique to the Brazilian banking market due to several institutional improvements that were reflected in a strong expansion of credit. Understand what were the channels of this expansion and how they impacted the market has been a recurring issue in the economic literature about Brazil. In this paper we investigate to what extent a model of precautionary savings, with income growth and heterogeneous agents are able to replicate aggregated municipal data. For this we look at the total municipal credit/savings and income and estimate model parameters from an estimator of moments. As a result, we find that in addition to uncertainty about income, the key variables to understand the expansion of credit in Brazil were, in order of importance, increasing access to credit and the loosening of credit restrictions. Furthermore, in accordance to an extensive literature on the relationship between consumption and savings, we find that the precautionary motive also stands as the main reason to save in Brazil, to the extent that uncertainty about income is the parameter that influences prominently stock of savings. We also found that a model with different interest rates for savings and loan adjusts better to the Brazilian reality than a model with a single rate.

Muitos economistas apontam que as condições macroeconômicas afetam o risco de crédito das instituições financeiras. Assim, há uma necessidade de avaliar a sensibilidade do risco de crédito das instituições financeiras à mudanças na economia a fim de evitar instabilidade no mercado de crédito. Este trabalho contribuiu para análise de risco de crédito pois apresentou modelos de previsão para a inadimplência do sistema financeiro no Brasil utilizando um conjunto abrangente de variáveis macroeconômicas no modelo. A análise também incorpora a composição da carteiras de crédito das instituições financeiras. A revisão bibliográfica utilizou, como constructo, estudos empíricos na área de risco de crédito soberano; testes de stress; credit scoring com variáveis macroeconômicas; estudos que relacionam inadimplência e variáveis econômicas e estudos que relacionam risco de crédito e composição da carteira de crédito. A base de dados mensais foi extraída do banco de dados do Banco Central e do IPEA. A variável resposta do modelo, a inadimplência, é definida como a relação entre o saldo em atraso superior a noventa dias dos contratos de crédito sobre o saldo de todos os contratos na data base. Foram extraídas 313 variáveis explicativas com base na revisão bibliográfica. Foram construídos modelos estatísticos de séries temporais (ARIMA) e séries temporais com variáveis explicativas exógenas (ARMAX) para prever a inadimplência. Os modelos foram construídos com uma base de dados de modelagem no período de Março de 2007 a Dezembro de 2011. O período de Janeiro de 2012 a Dezembro de 2012 foi utilizado para mensurar a performance dos modelos fora do tempo (amostra de validação). Variáveis explicativas indicadoras do saldo por região da carteira de crédito, dívida pública interna e juros se mostraram estatisticamente significativas para explicar a inadimplência do sistema financeiro no Brasil, sendo que (1) quanto maior o crescimento anual do saldo das operações de crédito do sistema financeiro nacional na região Centro-Oeste, menor a inadimplência; (2) quanto maior a média dos juros aplicados pelo Banco Central nos últimos três meses, menor a inadimplência e (3) quanto maior o crescimento da dívida interna do setor público, menor a inadimplência. Na comparação dos modelos obtidos, o modelo ARIMA apresentou melhor ajuste para o ano de 2012, porém o modelo ARMAX também se apresentou adequado por obter baixos valores dos resíduos. / Economists show that macroeconomic conditions affect credit risk of financial institutions. Thus, there is a need to evaluate the sensitivity of credit risk of financial institutions to changes in the economy in order to avoid instability in the credit market. This work contributed to the analysis of credit risk by presenting a prediction model for non-performing loans of Brazilian financial system using a comprehensive set of macroeconomic variables in the analysis. The model also incorporates the composition of the loan portfolios of financial institutions. The literature review used, as a construct, empirical studies in sovereign credit risk area, stress testing, credit scoring with macroeconomic variables, studies that relate non- performing loans and economic variables and studies relating to credit risk and composition of the loan portfolio. The monthly data base was extracted from Central Bank and IPEA data. The response variable of the model, the non-performing loans rate is defined as the ratio between the outstanding balance more than ninety days of credit agreements and the balance of all contracts in the data base. 313 explanatory variables were extracted based on the literature review. Statistical models of time series (ARIMA) and time series with exogenous explanatory variables (ARMAX) were built to predict non-performing loans. The modeling database used the period between March 2007 to December 2011. The period from January 2012 to December 2012 was used to measure the performance of the models out of time (validation sample). Explanatory variables by region of the loan portfolio, the internal public debt and the interest rate were statistically significant in explaining the default of the financial system in Brazil , where (1) the higher the annual growth of loans in Centro-Oeste, the lower the non-performing loans, (2) the higher average interest rates applied by the Central Bank in the last three months, the lower the non-performing loans and (3) the higher annual growth of domestic debt of the public sector, lower non-performing loans. Comparing the obtained models, ARIMA model showed better fit for the year 2012, but ARMAX model also performed properly with low residual values.

O presente trabalho tem por objetivo mensurar a importância das cooperativas de crédito na inclusão financeira da população brasileira, através de um índice, tendo como base o ano de 2015. Inicialmente são expostos os motivos pelos quais existem os intermediários financeiros, sua origem e seus benefícios. Em seguida é realizada uma introdução sobre o tema “inclusão financeira”, abordando sua importância, bem como descrita uma forma de mensuração do nível de inclusão financeira de uma região e as principais ações realizadas pelo governo brasileiro nesse assunto. Após isto é apresentada a estrutura do sistema financeiro brasileiro, com breve descrição das funções das principais instituições fiscalizadoras e operadoras. Na sequência é esclarecido o que é uma cooperativa de crédito, bem como as diferenças que este tipo de instituição possui em relação aos bancos e a sua relação com a inclusão financeira. Por fim, é analisada a importância das cooperativas de crédito no Brasil, tendo como base um índice de inclusão financeira, considerando a importância dessas instituições através do impacto dos números no índice brasileiro em relação a outros países e também às diferentes regiões e extratos da população brasileira, onde se constata que, apesar do crescimento do cooperativismo de crédito no Brasil nos últimos anos, essas instituições ainda possuem baixa influência na inclusão financeira da população quando comparado a outros países. Todavia, possuem grande importância para regiões menos assistidas pelas instituições financeiras tradicionais, como é o caso dos municípios com população menor e com maior relevância da população rural. Tais fatos demonstram que é importante para o crescimento da inclusão financeira o fomento a essas instituições e que há grande potencial de crescimento do setor no Brasil, tendo em vista a sua representatividade em outros países do mundo. / This paper aims at measuring the importance of Credit Unions in the financial inclusion of the Brazilian population through an index, using the year 2015 as a basis for data collection. Firstly, the reasons why there are financial intermediaries, their origin and benefits are shown. Subsequently, an introduction of the theme “financial inclusion” is made, with an approach about its importance, as well as a description of a way of measuring the level of financial inclusion of a region and Brazil’s government’s attitude towards this subject. After that, the structure of the Brazilian financial system is presented, with a brief description of its functions and main inspection institutions and operators. Then, the concept of Credit Unions is explained, as well as the differences between this kind of institution and banks, and also how it is related to the financial inclusion. Lastly, the importance of these unions in Brazil is analyzed using an index of financial inclusion as a basis, considering the importance of these institutions through the impact of these numbers in the Brazilian index when compared to other countries’. It’s also compared to the different regions and extracts of the Brazilian population, where it is verified that, despite the growth of Credit Unions in Brazil in the last few years, these institutions still have little influence in the financial inclusion when compared to other countries’ results. However, they mean a lot to regions that are less assisted by traditional financial institutions, which is the case of cities with smaller population and with greater relevance of the rural population. Such facts demonstrate that for the growth of financial inclusion in Brazil, it is important to give support to those institutions, and that this sector has a big chance of growing in Brazil, considering its representativeness in other countries around the world.

Um sistema de classificação de risco de crédito eficiente é fundamental para que uma instituição financeira (IF) possa realizar uma boa gestão de risco de crédito. No Brasil, as operações de crédito de IFs devem ser classificadas em nove níveis de risco que, em ordem crescente, são: \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\", \"F\", \"G\" e \"H\". As provisões para créditos de liquidação duvidosa, um dos maiores itens de despesa das IFs, são constituídas em função destas classificações. Também no Novo Acordo de Capital da Basiléia as classificações de risco de crédito são relevantes na determinação do capital exigido das IFs para absorver perdas inesperadas em seus portfolios de crédito. Esta pesquisa teve como objetivo verificar, no período compreendido entre dezembro de 2005 e dezembro de 2006, o comportamento dos sistemas de classificação das IFs brasileiras no que diz respeito a um dos principais aspectos a serem observados nos procedimentos de validação de sistemas de classificação de risco de crédito, a saber, o poder discriminante do sistema. A literatura sobre validação de sistemas de classificação de crédito define poder discriminante como sendo a habilidade do sistema em diferenciar, ex ante, casos \"bons\" de casos \"ruins\". Existem diversos métodos para realizar a medição do poder discriminante. Neste estudo, o método utilizado foi uns dos mais citados na literatura, qual seja, o Receiver Operating Characteristic (ROC) cujo índice é a Area under an ROC Curve (AUROC). Utilizando uma amostra aleatória com 488.318 operações de crédito das 14.185.929 operações disponíveis no Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil (SCR) cujos montantes, na data-base de dezembro de 2005, eram iguais ou superiores a R$ 5.000,00, foram estimadas as AUROCs de 261 IFs que, para garantir a qualidade da estimação, possuíam em dezembro de 2006 um número mínimo de operações consideradas normais, assim entendidas as operações classificadas como \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", e consideradas anormais, as classificadas como \"E\", \"F\", \"G\" e \"H\" incluindo as baixas como prejuízo. Realizadas as estimações de AUROCs, foi possível verificar se existem relações significantes entre o poder discriminante observado e algumas das características das IFs, quais sejam, tipo de controle da IF: público, privado nacional e privado estrangeiro; porte da IF: grande, médio, pequeno e micro; e tipo de IF: bancária, não-bancária cooperativa de crédito e não-bancária outras; e modalidade de crédito operada pelas IFs: crédito pessoal, capital de giro, aquisição de veículos, financiamento rural e arrendamento mercantil. Os resultados alcançados, utilizando testes de Qui-quadrado, ANOVA para dois fatores e regressão linear múltipla, mostraram que os sistemas de classificação de risco de crédito da grande maioria das IFs pesquisadas, aproximadamente 79,7% do total, possuíam poder discriminante. Os resultados mostraram também que não havia relação entre o tipo de controle da IF e o poder discriminante de seu sistema, nem entre o poder discriminante e a modalidade de crédito operada pela IF. Entretanto, foi verificada a existência de relação entre poder discriminante e porte da IF. A proporção de IFs de micro porte, normalmente cooperativas de crédito, cujos sistemas não apresentaram poder discriminante, aproximadamente 39,6%, foi significativamente maior que o valor esperado, cerca de 9,3%, enquanto que todas as IFs classificadas como sendo de grande porte apresentaram sistemas de classificação com poder discriminante. / An efficient credit rating system is essential for a financial institution (FI) achieve sound management of credit risk. In Brazil, the credit operations of FIs are classified into nine ratings that, in ascending risk order, are: \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\", \"F\", \"G\" and \"H\". Provisions for doubtful borrowers, one of the major items of expenditure of FIs, are formed according to these ratings. Also in the New Basel Capital Accord the credit ratings are relevant in determining the required capital from FIs to absorb unexpected losses on their credit portfolios. This study aimed to verify, between December 2005 and December 2006, the behavior of the credit rating systems of Brazilian FIs regarding one of the main issues to be observed in the procedures for the credit rating system validation: the discriminant power of the system. The literature on the credit rating system validation techniques defines discriminant power as the system ability to differentiate, ex ante, \"good\" cases from \"bad\" cases. Although there are several methods to perform the measurement of discriminant power, the study used the most cited in the literature: the Receiver Operating Characteristic (ROC) whose index is the Area Under a ROC Curve (AUROC). Using a random sample with 488,318 credit operations from the 14,185,929 available operations in the Credit Information System of the Central Bank of Brazil (SCR) whose amounts, at December 2005, were equal to or greater than R$ 5,000,00, were estimated the AUROCs of 261 IFs that, to ensure the quality of the estimate, in December 2006 had a minimum number of operations considered normal, as well understood as the credit operations classified as \"AA\", \"A\", \"B\", \"C,\" or \"D\", and a minimum number of operations considered abnormal, the operations classified as \"E\", \"F\", \"G\" and \"H\" including write-offs. After calculating the AUROC estimative for each FI, was verified whether there are significant relationships between the discriminant power and some of the observed characteristics of the FIs, which were FI control: public, private, national and foreign private; FI size: large, medium, small and micro; FI type: banking, non-banking credit union and other non-bank; and credit types operated by FIs: personal credit, working capital, auto loan, rural credit and leasing. The results achieved by using chi-square tests, two-factors ANOVA and multiple linear regression showed that the credit rating system from the vast majority of the FIs surveyed, approximately 79.7%, had discriminant power. The results also shown that there was no relationship between the FI control and the discriminant power, and neither between the discriminant power and the credit type operated by FI. However, it has been verified that there was a significant relationship between discriminant power and the FI size. The proportion of FIs of micro size, commonly credit union, whose systems hadn\'t discriminant power, approximately 39.6%, was significantly greater than the expected value, about 9.3%, while all FIs classified as large size had ratings systems with discriminant power.

O risco de crédito é uma das principais preocupações quando se trata de instituições financeiras. A probabilidade de inadimplência, conhecida também como probabilidade de default, tem papel importante na gestão de risco de crédito, auxiliando na constituição de provisões, na precificação das operações de crédito e no estabelecimento de limites de crédito. Com o Novo Acordo de Basiléia, surge a possibilidade de utilização de modelos internos para o cálculo dos componentes que determinam o requerimento mínimo de capital necessário para que a instituição financeira suporte o seu risco de crédito. Um desses componentes é a probabilidade de inadimplência, o que destaca ainda mais a importância de sua mensuração. Deste modo, este trabalho tem como objetivo a construção de um modelo com variáveis contábeis e cadastrais de grandes empresas, juntamente com variáveis macroeconômicas, para estimar a probabilidade de inadimplência dessas empresas no Sistema Financeiro Nacional. Saliente-se que, diferentemente da maioria dos estudos existentes, que utilizam falência e concordata como evento de default, a inadimplência no Sistema Financeiro Nacional é pouco abordada, em função da dificuldade na obtenção de dados desse tipo. As fontes utilizadas foram as bases de dados das Melhores e Maiores - As 500 maiores empresas do país (Revista Exame) e do Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil. Como ponto de partida, define-se o evento de default como sendo o atraso superior a 90 dias de parcela material da dívida de uma empresa, em relação a uma instituição financeira, e determina-se o percentual que representa o termo parcela material. A técnica estatística utilizada para a modelagem é a regressão logística e adota-se um procedimento manual de seleção de variáveis, que apresentou melhores resultados em termos de qualidade de ajuste se comparado com o procedimento stepwise. As variáveis métricas que compõem o modelo final referem-se a indicadores contábeis, índice de inflação, variação do produto interno bruto, tempo de relacionamento com a instituição e tamanho da empresa; sendo que nem todas apresentaram a associação esperada com a probabilidade de inadimplência, possivelmente em função de limitações existentes na base de dados e na metodologia utilizada. As variáveis categóricas que compõem o modelo referem-se ao estado da sede da empresa, seu controle acionário e seu setor econômico. Através de testes estatísticos, verifica-se que o modelo construído apresenta boa qualidade de ajuste aos dados observados, que é importante dado o foco na previsão, e razoável poder discriminante, que representa um bom resultado tendo em vista o baixo percentual existente de eventos de default (2,6%). Essa restrição também impossibilitou a validação externa do modelo. Os principais diferenciais do estudo são a base de dados utilizada (dados de atraso de operações de crédito no Sistema Financeiro Nacional) e utilização de informações cadastrais categóricas, o que o torna uma referência potencial para outros estudos sobre previsão de inadimplência bancária, mostrando as diversas dificuldades enfrentadas e apresentando sugestões para aprimoramento. / Credit risk is one of the main concerns regarding financial institutions. The probability of default has an important role in credit risk management, constituting provisions, pricing loans, and establishing credit limits. The New Basel Accord allows for the use of internal models to calculate the components that determine the minimum capital requirement in order for the financial institution to support its credit risk. One such component is the probability of default, which further emphasizes the importance of its measurement. Therefore, the objective of this work is the construction of a model using large corporations\' accounting and cadastre variables, along with macro economic variables, to estimate the probability of default of these companies in the Brazilian Financial System. Unlike the majority of the existing studies that use bankruptcy and forced agreement as the event of default, past due loans in the Brazilian Financial System are rarely addressed due to the difficulty collecting data of this type. The data used in this work comes from the \"Melhores e Maiores - As 500 maiores empresas do país (Revista Exame)\" and the \"Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil\". As a starting point, the event of default is defined as past due more than 90 days on any material credit obligation to the financial institution, and the percentage that represents the term any material is determined. The statistical technique used for the modeling is the logistic regression, and a manual procedure of variable selection is adopted that presents better results in terms of model goodness of fit when compared with the stepwise procedure. The metric variables that compose the final model correspond to accounting ratios, inflation index, variation of the gross domestic product, duration of relationship with the financial institution, and company size. It was observed that some of these variables do not present the expected association with the probability of default, possibly due to limitations in the methodology and data. The categorical variables that compose the model correspond to the state of the company\'s headquarters, its shareholding control, and its economic sector. Through statistical tests, it was verified that the constructed model appropriately fits the observed data, which is important as forecasting is the focus. The model also presents reasonable discriminating power, which represents a good result, in view of the low percentage of events of default (2.6%). The low percentage of relevant data made it impossible to proceed to external validation. Some of the distinguishable contributions of this work are the use of a different database (past due loans in the Brazilian Financial System) and the use of several categorical cadastre information, that makes this work to be a potential reference for future studies of forecasting default in the financial system, as it describes several difficulties faced, and gives suggestions for further improvements.

O presente trabalho tem por objetivo mensurar a importância das cooperativas de crédito na inclusão financeira da população brasileira, através de um índice, tendo como base o ano de 2015. Inicialmente são expostos os motivos pelos quais existem os intermediários financeiros, sua origem e seus benefícios. Em seguida é realizada uma introdução sobre o tema “inclusão financeira”, abordando sua importância, bem como descrita uma forma de mensuração do nível de inclusão financeira de uma região e as principais ações realizadas pelo governo brasileiro nesse assunto. Após isto é apresentada a estrutura do sistema financeiro brasileiro, com breve descrição das funções das principais instituições fiscalizadoras e operadoras. Na sequência é esclarecido o que é uma cooperativa de crédito, bem como as diferenças que este tipo de instituição possui em relação aos bancos e a sua relação com a inclusão financeira. Por fim, é analisada a importância das cooperativas de crédito no Brasil, tendo como base um índice de inclusão financeira, considerando a importância dessas instituições através do impacto dos números no índice brasileiro em relação a outros países e também às diferentes regiões e extratos da população brasileira, onde se constata que, apesar do crescimento do cooperativismo de crédito no Brasil nos últimos anos, essas instituições ainda possuem baixa influência na inclusão financeira da população quando comparado a outros países. Todavia, possuem grande importância para regiões menos assistidas pelas instituições financeiras tradicionais, como é o caso dos municípios com população menor e com maior relevância da população rural. Tais fatos demonstram que é importante para o crescimento da inclusão financeira o fomento a essas instituições e que há grande potencial de crescimento do setor no Brasil, tendo em vista a sua representatividade em outros países do mundo. / This paper aims at measuring the importance of Credit Unions in the financial inclusion of the Brazilian population through an index, using the year 2015 as a basis for data collection. Firstly, the reasons why there are financial intermediaries, their origin and benefits are shown. Subsequently, an introduction of the theme “financial inclusion” is made, with an approach about its importance, as well as a description of a way of measuring the level of financial inclusion of a region and Brazil’s government’s attitude towards this subject. After that, the structure of the Brazilian financial system is presented, with a brief description of its functions and main inspection institutions and operators. Then, the concept of Credit Unions is explained, as well as the differences between this kind of institution and banks, and also how it is related to the financial inclusion. Lastly, the importance of these unions in Brazil is analyzed using an index of financial inclusion as a basis, considering the importance of these institutions through the impact of these numbers in the Brazilian index when compared to other countries’. It’s also compared to the different regions and extracts of the Brazilian population, where it is verified that, despite the growth of Credit Unions in Brazil in the last few years, these institutions still have little influence in the financial inclusion when compared to other countries’ results. However, they mean a lot to regions that are less assisted by traditional financial institutions, which is the case of cities with smaller population and with greater relevance of the rural population. Such facts demonstrate that for the growth of financial inclusion in Brazil, it is important to give support to those institutions, and that this sector has a big chance of growing in Brazil, considering its representativeness in other countries around the world.