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Artigo Produção Nacional

BIBTEX RIS

DETERMINANTES DA INADIMPLÊNCIA NO CRÉDITO HABITACIONAL DIRECIONADO À CLASSE MÉDIA EMERGENTE BRASILEIRA

2015; Volume: 1; Issue: 1 Linguagem: Inglês

10.7444/235

2176-8854

Ronaldo Lamounier Locatelli, Wanderley Ramalho, Ricardo Antônio de Oliveira Silvério, Tarcísio Afonso,

Academic Research in Diverse Fields

OBJETIVO O presente artigo teve por objetivo identificar os determinantes de inadimplencia em operacoes de credito habitacional com o emprego do modelo de regressao logistica. Constituiu objeto da analise a carteira de emprestimos voltada para clientes da “classe media emergente”, sendo selecionadas variaveis explicativas que retratam as dimensoes demografica, social e economica do mutuario. METODOLOGIA Foram utilizados dados cadastrais de mutuarios de operacoes de credito habitacional de uma grande instituicao financeira brasileira, tendo a pesquisa contemplado 37.521 mutuarios com faixa salarial entre R$ 300,00 e R 1.000,00 mensais. Adotou-se o modelo de regressao logistica, que permitiu estimar a probabilidade de ocorrencia de inadimplencia, que foi classificada em diversas categorias. RESULTADOS E CONCLUSOES Alguns resultados estao em linha com o esperado. A probabilidade de inadimplencia aumenta com a idade do tomador de emprestimo e e maior para os mutuarios masculinos, para os que tem maior comprometimento da renda com os emprestimos e para os contratos com garantias mais frageis. Outros achados, entretanto, sao surpreendentes. Observou-se que a probabilidade de inadimplencia e mais elevada para os mutuarios casados e para os de maior escolaridade. IMPLICACOES PRATICAS O estudo aponta para concordâncias e divergencias em relacao as conclusoes decorrentes de teorias usualmente empregadas nesta area. Neste sentido, mulheres e jovens apresentaram menor probabilidade de inadimplencia, o mesmo acontecendo com os mutuarios com menor comprometimento da renda e que oferecem garantias ao emprestimo. Entretanto, mutuarios de maior escolaridade, casados e com maior tempo de relacionamento bancario, nao se comportaram conforme previsto, apresentando maior grau de inadimplencia. O estudo contribui, desde modo, para alertar sobre aspectos, muitas vezes, inesperados e que dificultam uma analise mais segura na concessao de credito. PALAVRAS-CHAVE Modelo de Regressao logistica. Inadimplencia. Credito Imobiliario.   DETERMINANTS OF DEFAULT ON HOME LOANS DIRECTED TO EMERGING BRAZILIAN MIDDLE CLASS OBJECTIVE This article aimed to identify the determinant variables of default on home loans operations with the use of logistic regression model. The object of analysis was a loan portfolio focused on customers emerging middle class, being selected explanatory variables that depict the demographic, social and economic dimensions of the borrower. METHODOLOGY It was used registration data of borrowers of home loans of a large Brazilian financial institution, having the research covered 37,521 borrowers whose monthly salary ranged between R$ 300.00 to R$ 1,000.00. The logistic regression model allowed to estimate the probability of occurrence of default which was classified it into several categories. RESULTS AND CONCLUSIONS Some results are in line with expectations. The probability of default increases with the age of the borrower and it is higher for male borrowers, for those with greater involvement of income in the loans and for contracts bearing weaker guarantees. It was also observed that the higher the borrower age, the higher the default on housing credit. Others findings, however, are amazing. It was observed that the probability of default is higher for married borrowers and for those with higher schooling. PRACTICAL IMPLICATIONS The study indicates agreements and disagreements regarding to the conclusions arising from theories normally used in this area. In this sense, women and youth showed less likely to default, as did borrowers with lower income commitment and offering guarantees to the loan. However, borrowers of higher level of education, married and higher banking relationship time, did not behave as expected, showing a higher degree of default. The study contributes, in this manner, to alert on aspects often unexpected and allows a safer analysis of lending. KEYWORDS Logistic regression model. Default. Home loans.