Modelação e estimação do risco de crédito: estudo de uma carteira

Abstract

Os modelos de Credit Scoring são modelos quantitativos utilizados frequentemente nas instituições nanceiras com o intuito de medir e prever o risco de crédito, possuindo uma avultada importância no processo de concessão de crédito. O presente trabalho centra-se no estudo de uma carteira de crédito à Habitação. O objectivo desta dissertação é determinar a probabilidade de default de um cliente aquando de um novo pedido de crédito, com base em informações facultadas pelo mesmo. Os dados da carteira de crédito foram utilizados para desenvolver o modelo de Credit Scoring de aprovação de crédito, através de uma técnica estatística multivariada,designadamente a Regressão Logística. O modelo obtido agrega variáveis como a idade do cliente, o estado civil, o valor do crédito, o número de prestações e o rendimento líquido. Algumas destas variáveis representam atributos que contribuem para o aumento da incapacidade de cumprimento das obrigações de crédito, enquanto que outras contribuem para a diminuição dessa incapacidade. Para o modelo de aprovação de crédito, é essencial a estimação da probabilidade de default. Mostra-se que o cálculo do spread mínimo que a instituição nanceira deve aplicar em cada pedido de crédito é função da probabilidade de default e da taxa de recuperação. Um estudo equivalente ao da probabilidade de default poderá ser efectuado para estimar a taxa de recuperação. Por m, faz-se uma breve avaliação do modelo de aprovação de crédito obtido, e conclui-se que o modelo de regressão logística aplicado, tem capacidade de, a partir dos dados da carteira de crédito, recuperar a informação essencial à estimação da probabilidade de default.