Proposta de construção de um modelo econométrico para estimar a probabilidade de risco de inadimplência: uma verificação empírica na Universidade Católica de Pelotas

As facilidades na concessão de crédito a pessoas físicas têm aumentado no decorrer dos últimos três anos. Variáveis como redução das taxas de juros, aumento de prazos de pagamentos e empréstimos consignados à folha de pagamento possibilitaram à população em geral acesso a aquisição de bens móveis, i...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Ribeiro, Cristiane Freitas
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2008
País:Brasil
Institución:Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS)
Repositorio:Repositório Institucional da UNISINOS (RBDU Repositório Digital da Biblioteca da Unisinos)
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/2831
Acceso en línea:http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/2831
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Ciências Sociais Aplicadas
instituição privada de ensino superior
modelos de credit scoring
regressão logística
risco de crédito
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logistic regression
private university
credit risk
Descripción
Sumario:As facilidades na concessão de crédito a pessoas físicas têm aumentado no decorrer dos últimos três anos. Variáveis como redução das taxas de juros, aumento de prazos de pagamentos e empréstimos consignados à folha de pagamento possibilitaram à população em geral acesso a aquisição de bens móveis, imóveis entre outros. Neste contexto, a procura por mecanismos mais robustos de análise de risco de crédito, no sentido de evitar ou reduzir os níveis de inadimplência do setor se tornaram necessários. Este estudo objetiva construir um modelo econométrico para estimar a probabilidade do risco de inadimplência em uma Instituição Privada de Ensino Superior. Utilizando a técnica estatística de regressão logística, o modelo de risco de crédito foi construído com base em uma amostra de alunos (pessoas físicas) matriculados na Universidade Católica de Pelotas, situada em Pelotas/RS. As variáveis explicativas do modelo foram obtidas a partir da aplicação de um questionário socioeconômico, que gerou um rol de 59 variáveis d