Avaliação de risco na concessão de crédito por pessoa jurídica não financeira
DOI:
https://doi.org/10.21680/2176-9036.2024v16n2ID34315Palavras-chave:
Avaliação de crédito por pessoa jurídica, Inadimplência, Credit score, Rating scoreResumo
Objetivo: Este estudo teve por objetivo verificar os procedimentos de avaliação de risco na concessão de crédito por uma pessoa jurídica, via financiamento, nas negociações com seus clientes.
Metodologia: Empregou-se uma abordagem documental, com ênfase na análise qualitativa, durante o estudo experimental conduzido em uma entidade XYZ ligada à tecnologia de informação.
Resultados: Apontam que o credit score e o rating score, constituídos por meio das etapas de avaliação, considerando o histórico da empresa, documentações, garantias, saúde financeira, fluxo de caixa, endividamento, governança corporativa e perspectivas de mercado, possibilitam a classificação de risco aos seus clientes analisados, variando de AAA para o cliente “alpha” e D para o “beta”. Tal resultado possibilitou deduzir que a avaliação creditícia, oportuna automatização nas decisões de financiamento das atividades comerciais, capaz de promover flexibilidade financeira e agilidade comercial. A classificação de risco dos clientes é vista, portanto, como uma ferramenta fundamental para aprimorar as decisões financeiras da empresa XYZ, minimizando riscos de inadimplência e garantindo a segurança financeira de suas operações comerciais, resultante do estabelecimento de pontuações de riscos, tanto de empresas adimplentes quanto das inadimplentes.
Contribuições do Estudo: Este estudo traz uma contribuição teórica relevante para o campo de pesquisa ao destacar a importância de validar os critérios usados na concessão de financiamento, assim como os fatores contextuais que podem afetar as decisões. A contribuição prática ao analisar uma instituição não financeira, inclusive sob o contexto pandêmico, e a forma com que elas minimizam sua inadimplência ao estabelecer mecanismos de análise de crédito, proporciona melhorias e consequentemente maior segurança como entidades credoras.
Downloads
Referências
Acharya, V. V., & Steffen, S. (2020). The Risk of Being a Fallen Angel and the Corporate Dash for Cash in the Midst of COVID. The Review of Corporate Finance Studies, 9(3), 430–471. doi: 10.1093/rcfs/cfaa013
Agência Brasil. (2022). Brasil registra 1.023 novos casos e 66 mortes por covid-19 em 24 horas. Recuperado em 14 mai., 2023, de https://agenciabrasil.ebc.com.br/saude/noticia/2022-10/brasil-registra-5986-novos-casos-de-covid-19-em-24-horas
Akkoç, S. (2012). An empirical comparison of conventional techniques, neural networks and the three stage hybrid Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) model for credit scoring analysis: The case of Turkish credit card data. European Journal of Operational Research, 222(1), 168–178. doi: 10.1016/j.ejor.2012.04.009
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609. doi: 10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
Annibal, C. A. Inadimplência do setor bancário brasileiro: uma avaliação de suas medidas. Working Papers Series, 192. Brasília, DF: Banco Central do Brasil, 2009. Recuperado em 10 mai., 2023, de https://ideas.repec.org/p/bcb/wpaper/192.html
BACEN - Banco Central do Brasil. (2021). Estatísticas Monetárias e de Crédito. Nota para Imprensa em 28/01/2021. Recuperado em 11 jun., 2023, de https://www.bcb.gov.br/content/estatisticas/hist_estatisticasmonetariascredito/202101_Texto_de_estatisticas_monetarias_e_de_credito.pdf
BACEN - Banco Central do Brasil. (2022). Estatísticas Monetárias e de Crédito. Nota para Imprensa em 28/01/2022. Recuperado em 02 mai., 2023, de https://www.bcb.gov.br/content/estatisticas/hist_estatisticasmonetariascredito/202201_Texto_de_estatisticas_monetarias_e_de_credito.pdf
Beck, T., & Keil, J. (2022). Have banks caught corona? Effects of COVID on lending in the U.S. Journal of Corporate Finance, 72, 102160. doi: 10.1016/j.jcorpfin.2022.102160
Berger, A. N. et al. (2021). Is a friend in need a friend indeed? How relationship borrowers fare during the COVID-19 crisis, Working Papers 21-13, Federal Reserve Bank of Philadelphia.
Bianconi, M., Yoshino, J. A., & Machado de Sousa, M. O. (2013). BRIC and the U.S. financial crisis: An empirical investigation of stock and bond markets. Emerging Markets Review, 14, 76–109. doi: 10.1016/j.ememar.2012.11.002
Carvalho, K. W. et al. (2014). A importância da análise das demonstrações contábeis na concessão de crédito. In: SEGET - XI Simpósio de Excelência em Gestão e Tecnologia, 2014, Resende/RJ. Anais do SEGET - XI Simpósio de Excelência em Gestão e Tecnologia.
CNC - Confederação Nacional do Comércio. (2022). Pesquisa de endividamento e inadimplência do consumidor. Brasília, DF. Recuperado em 11 jun., 2023, de https://www.fecomercio.com.br/pesquisas/indice/peic
Dahooie, J. H., Hajiagha, S. H. R., Farazmehr, S., Zavadskas, E. K., & Antucheviciene, J. (2021). A novel dynamic credit risk evaluation method using data envelopment analysis with common weights and combination of multi-attribute decision-making methods. Computers & Operations Research, 129, 105223. doi: 10.1016/j.cor.2021.105223
Dekkers, R., de Boer, R., Gelsomino, L. M., de Goeij, C., Steeman, M., Zhou, Q., Sinclair, S., & Souter, V. (2020). Evaluating theoretical conceptualisations for supply chain and finance integration: A Scottish focus group. International Journal of Production Economics, 220, 107451. doi: 10.1016/j.ijpe.2019.07.024
Dinh, T. H. T., & Kleimeier, S. (2007). A credit scoring model for Vietnam's retail banking market. International Review of Financial Analysis, 16(5), 471–495. doi: 10.1016/j.irfa.2007.06.001
Dursun-de Neef, H. Ö., & Schandlbauer, A. (2022). COVID-19, bank deposits, and lending. Journal of Empirical Finance, 68, 20-33. doi: 10.1016/j.jempfin.2022.05.003
Gong, D., Jiang, T., & Lu, L. (2020). Pandemic and bank lending: Evidence from the 2009 H1N1 pandemic. Finance Research Letters, 39, 101627. doi: 10.1016/j.frl.2020.101627
Goodell, J. W. (2020). COVID-19 and finance: Agendas for future research. Finance Research Letters, 35, 101512. doi: 10.1016/j.frl.2020.101512
Gouvêa, M. A., Gonçalves, E. B., & Mantovani, D. M. N. (2015). Análise de risco de crédito com aplicação de regressão logística e redes neurais. Contabilidade Vista & Revista, 24(4), 96-123.
Han, I., Chandler, J. S., & Liang, T.-P. (1996). The impact of measurement scale and correlation structure on classification performance of inductive learning and statistical methods. Expert Systems with Applications, 10(2), 209–221. doi: 10.1016/0957-4174(95)00047-x
Houaiss, A., & Villar, M. de S. (2001). Dicionário Houaiss da Língua Portuguesa. Rio de Janeiro: Objetiva.
Kavussanos, M. G., & Tsouknidis, D. A. (2016). Default risk drivers in shipping bank loans. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 94, 71–94. doi: 10.1016/j.tre.2016.07.008
Kozeny, V. (2015). Genetic algorithms for credit scoring: Alternative fitness function performance comparison. Expert Systems with Applications, 42(6), 2998–3004. doi: 10.1016/j.eswa.2014.11.028
Lee, T.-S., Chiu, C.-C., Chou, Y.-C., & Lu, C.-J. (2006). Mining the customer credit using classification and regression tree and multivariate adaptive regression splines. Computational Statistics & Data Analysis, 50(4), 1113–1130. doi: 10.1016/j.csda.2004.11.006
Li, L., Strahan, P. E., & Zhang, S. (2020). Banks as Lenders of First Resort: Evidence from the COVID-19 Crisis. The Review of Corporate Finance Studies, 9(3), 472–500. doi: 10.1093/rcfs/cfaa009
Neoway. (2021). 5 Cs do crédito: saiba como essa análise de crédito é aplicada. Blog Neoway, 2021. Recuperado em 11 jun., 2023, de https://blog.neoway.com.br/5-cs-do-credito-2
Norden, L., Mesquita, D., & Wang, W. (2021). COVID-19, policy interventions and credit: The Brazilian experience. Journal of Financial Intermediation, 48, 100933. doi: 10.1016/j.jfi.2021.100933
Park, C.-Y., & Shin, K. (2021). COVID-19, nonperforming loans, and cross-border bank lending. Journal of Banking & Finance, 106233. doi: 10.1016/j.jbankfin.2021.106233
Ponce, D. (2020). The impact of coronavirus in Brazil: politics and the pandemic. Nature Reviews Nephrology, 16(9), 483. doi: 10.1038/s41581-020-0327-0
Portal do Empreendedor. (2022). Quero ser MEI. Recuperado em 19 jun., 2023, de https://www.gov.br/empresas-e-negocios/pt-br/empreendedor
Ramos-Francia, M., & García-Verdú, S. (2022). Central Bank Response to COVID-19. Latin American Journal of Central Banking, 100065. doi: 10.1016/j.latcb.2022.100065
Receita Federal do Brasil. (2023). Perguntas e Respostas MEI e Simei. [S. L.], 2023. 24 p. Recuperado em 19 jun., 2023, de https://www8.receita.fazenda.gov.br/simplesnacional/arquivos/manual/perguntaomei.pdf
Santos, J. O. (2003). Análise de crédito – empresas e pessoas físicas. 2. ed. São Paulo: Atlas.
Santos, J. O. (2008). Análise comparativa de métodos para previsão de insolvência em uma carteira de crédito bancário de empresas de médio porte. REGE - Revista de Gestão USP, 15, 11-24.
Santos, J. O. d., & Famá, R. (2007). Avaliação da aplicabilidade de um modelo de credit scoring com varíaveis sistêmicas e não-sistêmicas em carteiras de crédito bancário rotativo de pessoas físicas. Revista Contabilidade & Finanças, 18(44), 105–117. doi: 10.1590/s1519-70772007000200009
Schiozer, R., & Yoshida Jr., V. (2020). Achatando a curva da inadimplência. GV Executivo, 19(3), 20. doi: 10.12660/gvexec.v19n3.2020.81727
Securato, J. R., & Famá, R. (1997). Um procedimento para a decisão de crédito pelos bancos. Revista de Administração Contemporânea, 1(1), 101–119. doi: 10.1590/s1415-65551997000100006
Sehn, C.F., & Carlini Júnior, R. J. (2007). Inadimplência no sistema financeiro de habitação: um estudo junto à caixa econômica federal. Revista de Administração Mackenzie, 8(2), 2007.
SEBRAE - Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas. (2022). Boletim Estatístico de Micro e Pequena Empresa. São Paulo, 2022. Recuperado em 19 jun., 2023, de www.sebrae.com.br
Serasa Experian. (2022a). Inadimplência no Brasil cai pela primeira vez em quatro anos e encerra 2020 com 61,4 milhões de pessoas, revela Serasa Experian. 2022a. Recuperado em 19 jun., 2023, de https://www.serasaexperian.com.br/sala-de-imprensa/noticias/inadimplência-no-brasil-caipela-primeira-vez-em-quatro-anos-e-encerra2020-com-614-milhões-de-pessoas-revelaserasa-experian
Serasa Experian. (2022b). Manual do produto: Credit Rating Serasa Experian. Recuperado em 19 jun., 2023, de https://www.serasaexperian.com.br/solucoes/credit-rating
Silva, J. J. M., Carvalho Neto, W. J., & Souza, D. S. (2021). A análise das demonstrações financeiras como parâmetro para concessão de crédito. Caderno de Graduação-Ciências Humanas e Sociais-UNIT-Sergipe, 6(3), 85-98.
WHO - World Health Organization. (2022). World Health Statistics: World Health Organization. Recuperado em 19 jun., 2023, de https://www.who.int/data/gho/publications/world-healthstatistics
Zhang, Z., Gao, G., & Shi, Y. (2014). Credit risk evaluation using multi-criteria optimization classifier with kernel, fuzzification and penalty factors. European Journal of Operational Research, 237(1), 335–348. doi: 10.1016/j.ejor.2014.01.044
Ҫolak, G., & Öztekin, Ö. (2021). The impact of COVID-19 pandemic on bank lending around the world. Journal of Banking & Finance, 106207. doi: 10.1016/j.jbankfin.2021.106207
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2024 REVISTA AMBIENTE CONTÁBIL - Universidade Federal do Rio Grande do Norte - ISSN 2176-9036
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
Os autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Comomns Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
Os autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
Os autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado.
A Revista Ambiente Contábil utiliza uma licença Creative Commons CC-BY-NC-ND (Atribuição-NãoComercial – SemDerivações 4.0). Isso significa que os artigos podem ser compartilhados e que a Revista Ambiente Contábil não pode revogar estes direitos desde que se respeitem os termos da licença:
Atribuição: Deve-se dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas.
Não Comercial: Não se pode usar o material para fins comerciais.
Sem Derivações: Se for remixar, transformar ou criar a partir do material, não se pode distribuir o material modificado.
Creative Commons - Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional
Português (Brasil)
English
Español (España)
