Modelo para previsão de inadimplência utilizando a regressão logística aplicado a tomadores de crédito de uma instituição financeira da cidade de Ji Paraná

Abstract

Este trabalho teve como objetivo realizar um estudo da inadimplência dos tomadores de crédito de uma instituição financeira da cidade de Ji-Paraná/RO por meio da regressão logística, de modo que fosse possível gerar um modelo capaz de prever a probabilidade de um tomador de crédito como potencial inadimplente ou adimplente com base em seu perfil cadastrado no sistema da instituição financeira. A amostra é composta por 959 tomadores de crédito de uma instituição financeira da cidade de Ji-Paraná/RO referente ao período de 2013 a 2019. As variáveis independentes foram categorizadas. O método de regressão logística multivariável foi utilizado para a escolha e estimação das variáveis. Um modelo de regressão logística foi criado, composto por seis variáveis: sexo, quantidade de parcelas, taxa de juros, tem seguro prestamista, tem algum avalista e nível de educação. Com base na modelagem, a variável que mais contribui para inadimplência foi “sim para seguro prestamista”. Os resultados indicam que o modelo proposto foi significativo para a classificação dos tomadores de crédito com 81,9% de acerto. O modelo pode ser recomendado para uso de previsão em instituições financeiras, como apoio à gestão, mitigando assim o risco de se fornecer crédito a um tomador que tenha certa probabilidade de se tornar inadimplente.