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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/3533 |
| Date | January 2003 |
| Creators | Eifert, Daniel Soares |
| Contributors | Schmidt, Paulo |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0022 seconds