A contribuição da análise financeira fundamentalista na tomada de decisão de concessão de crédito : estudo de caso em uma instituição financeira

Abstract

A mensuração do risco de crédito, com vistas a identificar o risco de falência das empresas, tem sido objeto de estudo nas últimas décadas e, especialmente na última década, tem sido estudada a influência dos aspectos macroeconômicos nessa mensuração. O objetivo do trabalho é estimar um modelo, com base no estudo de Wilson (1998) revisto por Crouhy et al (2000), para mensurar o risco de crédito individual das empresas como instrumento para monitoramento de carteira, considerando aspectos da Análise Financeira Fundamentalista, quais sejam: contábeis, setoriais e econômicos. Foram selecionados inicialmente 27 indicadores contábeis, ponderados pelo respectivo indicador do setor de atuação e utilizando-se a AD foram relacionados aos eventos de adimplência e inadimplência no período compreendido entre 2008-2012 da população utilizada para o estudo que é constituída pelas empresas de capital aberto listadas na Bolsa de Valores de São Paulo que possuem operações ativas em uma Instituição Financeira, excetuando-se as empresas financeiras. A aplicação da AD resultou em 5 indicadores com maior capacidade preditiva acerca do evento de inadimplência, quais sejam: Capital Circulante Líquido, Giro de Ativo, Índice de Endividamento, participação no Índice Bovespa e o Índice de Lucros Acumulados. As variáveis macroeconômicas PIB e Taxa Básica e os indicadores contábeis ponderados pelo setor de atuação e estimados por meio de auto regressão foram agregados ao modelo logit. Os testes estatísticos indicaram que a estimação por auto regressão só é relevante para os indicadores contábeis ponderados pelo setor de atuação e não para as variáveis macroeconômicas. Os resultados apontam que embora as variáveis macroeconômicas do período t-1 não tenham se mostrado individualmente relevantes na estimação dos eventos de inadimplência no modelo proposto, o modelo com os indicadores contábeis e a inserção das mesmas, se mostrou mais assertivo do que o modelo só com os indicadores contábeis, com taxa de acerto de 97,3% contra 95,3%. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT

The measurement of credit risk, intend to identifying the risk of business failure, has been studied in recent decades and especially in the last decade has been studied the influence of macroeconomic aspects in this measurement. The objective is to estimate a model based on Wilson s study (1998) revised of Crouhy et al (2000) to measure the credit risk of individual companies as instrument for monitoring the portfolio considering some aspects of Financial Analysis Fundamentalist: accounting, economic and sectorial. 27 indicators weighted by sector of activity were initially selected and using the AD were related to events of default and timely payments in the period between 2008-2012. The population used for the study consists of public companies of Bolsa de Valores de São Paulo that have lending operations in a Financial Institution, except financial firms. The application of AD resulted in 5 indicators which predictive capacity about the event of default: Net Working Capital, Asset Turnover, Debt Ratio, Bovespa s index participation and the Retained Earnings Index. Macroeconomic variables GDP, Industrial Production and Base Rate and accounting indicators weighted by sector of activity are estimated by means of self-regression and are added to the logit model. Statistical tests indicated that self-estimation regression is only relevant for accounting indicators weighted by sector of activity and not for the macroeconomic variables. The results show that although the macroeconomic variables of period t-1 have not been shown individually in the estimation of the relevant events of default in the proposed model, the model with the accounting indicators and with the macroeconomic variables was more assertive than the model with only financial indicators, hit rate of 97.3% against 95.3%.