期刊名称：BASE - Revista de Administração e Contabilidade da Unisinos
印刷版ISSN：1984-8196
出版年度：2014
卷号：11
期号：1
页码：59-74
DOI：10.4013/base.2014.111.05
出版社：UNISINOS
摘要：O objetivo deste trabalho é identificar e analisar os fatores condicionantes da inadimplência nas operações de crédito concedidos por duas instituições de microcrédito, a BLUSOL de Santa Catarina e o Banco do Empreendedor do Maranhão (BEM).A pesquisa, de caráter quantitativo, foi realizada com base em informações extraídas dos 20.033 (universo de dados) contratos de crédito concedidos entre 2003 e 2009.Para a análise dos dados foi utilizado o Modelo de Regressão Logística Binária.As variáveis do modelo, com significância estatística, que contribuem para a redução da inadimplência são: maior nível de escolaridade, sexo feminino, casado, maior tempo de existência e informalidade do negócio; contratos de renovação do crédito e valor do financiamento.O modelo estatístico utilizado foi eficaz no alcance dos objetivos propostos, com probabilidade de previsão correta de 83,68%.Conclui-se que, apesar das especificidades do microcrédito, é possível a utilização de modelos estatísticos, como instrumento de apoio ao processo de concessão e avaliação do risco de crédito e na tomada de decisão.
其他摘要：This paper aims to identify and analyze the factors that influence the default in loans granted by two microfinance institutions, the BLUSOL of Santa Catarina and the Banco do Empreendedor do Maranhão (BEM). The quantitative research was based on information extracted from 20,033 (data universe) credit contracts awarded between 2003 and 2009. The Binary Logistic Regression Model was used for data analysis. The statistically significant variables that contribute to the reduction of default are: higher educational level, female, married, longer existence and informality of the business; contract of credit renewal and amount of credit. The statistical model was effective in achieving the proposed objectives, with a rate of 83.68% of probability of correct prediction. We conclude that, despite the specificities of microfinancing, it is possible to use statistical models as instruments to support the process of credit granting and risk assessment and of decision making.
关键词：crédito; risco de crédito; microcrédito; inadimplência.
