[pt] O trabalho se propõe a estabelecer uma taxionomia para as fintechs de crédito
no Brasil, bem como a analisar os desempenhos competitivos dos grupos
classificados. Nesse sentido, foi estabelecida uma amostra de 26 (vinte e seis)
fintechs brasileiras, que tiveram seus dados, referentes aos exercícios sociais de
2020, 2021 e 2022, organizados em conjunto específico. O conjunto de dados foi
composto por 15 (quinze) variáveis estratégicas iniciais que, através do modelo
estatístico de análise de fatores exploratória, foram reduzidas a 4 (quatro) variáveis
estratégicas nomeadas como Alavancagem, Magnitude, Efetividade e Saúde
Financeira. Em seguida, utilizando as variáveis estratégicas e a técnica estatística
de clusterização, as fintechs foram segregadas em 3 (três) grupos, caracterizados
por 9 (nove), 6 (seis) e 11 (onze) fintechs de crédito. Finalmente, tendo por norte
conjunto de 4 (quatro) variáveis de desempenho previamente mencionadas e
criteriosamente estabelecidas, o trabalho ateve-se a analisar diferenças de
desempenho entre os grupos classificados, observando-se a ausência de diferenças
estatisticamente consideráveis. De todo modo, foram feitas, ao final do trabalho,
relevantes observações sobre as características de cada grupo classificado, bem
como sugestões para futuros trabalhos nesta temática, que encontra cada vez mais
relevância no Brasil. / [en] This work aims to establish a taxonomy for credit fintechs in Brazil, as well
as to analyze the competitive performances of the classified groups. In this sense, a
sample of 26 (twenty-six) Brazilian fintechs was established, which had their data,
referring to the fiscal years 2020, 2021 and 2022, organized into a specific set. The
data set was composed of 15 (fifteen) initial strategic variables that, through the
statistical model of exploratory factor analysis, were reduced to 4 (four) strategic
variables named as Leverage, Magnitude, Effectiveness and Financial Health.
Then, using the strategic variables and the statistical clustering technique, the
fintechs were segregated into 3 (three) groups, characterized by 9 (nine), 6 (six) and
11 (eleven) credit fintechs. Finally, based on a set of 4 (four) previously mentioned
and carefully established performance variables, the work focused on analyzing
performance differences between the classified groups, observing the absence of
statistically considerable differences. In any case, at the end of the work, relevant
observations were made about the characteristics of each classified group, as well
as suggestions for future work on this topic, which is increasingly relevant in Brazil.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:65330 |
| Date | 05 December 2023 |
| Creators | MARCOS VINICIOS BELMIRO PROENCA |
| Contributors | JORGE FERREIRA DA SILVA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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