O risco de crédito é um conceito cada vez mais importante na sociedade actual, contribuindo inclusivamente para a ocorrência de graves crises económicas, como por exemplo a crise do subprime, iniciada em 2007 nos EUA e propagada posteriormente a nível mundial.
Este conceito reveste-se ainda de maior importância no caso das instituições financeiras, uma vez que a sua actividade principal é precisamente a concessão de crédito, tornando- se impreterível que estas possuam uma gestão de risco eficaz que permita antecipar eventuais ocorrências de incumprimento por parte dos seus clientes. Este crescimento do crédito vencido deu-se em todos os sectores de actividade, destacando-se sobretudo o sector da construção.
De acordo com estudos recentes, observa-se que, do ponto de vista do risco de crédito, as PME são bastante diferentes das grandes empresas, surgindo a necessidade de desenvolver modelos de avaliação de risco específicos para PME. Algumas referências bibliográficas indicam que a informação qualitativa, quando adicionada a um modelo de avaliação de risco, aumenta a sua capacidade de previsão da ocorrência de incumprimento, sobretudo nas PME onde a informação financeira é mais escassa e difícil de obter.
O objectivo a que me propus inicialmente era perceber se existem idiossincrasias sectoriais ao nível do risco de crédito e se a variável sector é ou não uma variável importante para melhorar a capacidade preditiva de um modelo de avaliação de risco de uma média empresa portuguesa.
No presente estudo procedi à análise univariada de 5 rácios financeiros e 2 variáveis qualitativas, o sector de actividade e a localização geográfica, tendo utilizado para o efeito o cálculo do Information Value e do Coeficiente de Gini, de uma amostra de mais de 10.000 médias empresas, clientes de uma Instituição Financeira portuguesa. Através do cálculo destes indicadores, pôde-se comparar o poder discriminante de cada variável e perceber quais as que possuíam maior capacidade em prever o risco de incumprimento.
Adicionalmente, analisou-se o impacto da crise económica iniciada em 2007 sobre a capacidade preditiva das variáveis, tendo-se verificado que as variáveis financeiras registam um incremento destes indicadores a partir de 2007, enquanto nas variáveis qualitativas se verifica um aumento a partir de 2008, ainda que não seja tão evidente o impacto da crise sobre as variáveis qualitativas como nas variáveis financeiras.
Observou-se ainda a evolução média anual por sector de actividade dos rácios financeiros, tendo-se verificado que estes evoluíram de forma diferente ao longo do tempo, salientando-se que o exercício de 2007 marca alterações nos comportamentos dos rácios financeiros de forma diferente nos diversos sectores de actividade.
Para além disso, o estudo demonstra ainda que no período 2006-2011 se observa uma tendência de crescimento da percentagem de empresas com crédito vencido na generalidade dos sectores de actividade.
De uma forma global, os resultados obtidos expressam que as variáveis financeiras são as que possuem maior poder discriminante, possuindo no geral valores médios ou elevados de IV e Gini. Relativamente às variáveis não financeiras, verifica-se que apesar de a variável localização geográfica da empresa ser menos importante em termos de capacidade preditiva, registando índices de IV e Gini relativamente reduzidos, o mesmo não acontece quanto ao sector. Efectivamente, observa-se que a variável sector possui uma capacidade preditiva relevante segundo o IV e Gini. Os valores obtidos são inclusivamente superiores aos de um dos rácios financeiros aqui analisados, confirmando-se assim que a informação sectorial é relevante e, muito provavelmente, aumentará a capacidade de previsão de incumprimento, caso seja considerada num modelo de avaliação de risco. Na sequência desta conclusão, uma questão que muito naturalmente se pode colocar é a seguinte: deve a informação sectorial ser considerada como variável exógena da previsão do incumprimento, ou justificar-se-á, em alternativa, desenvolver para cada sector um modelo específico de previsão de incumprimento? De forma equivalente, se poderia questionar, numa perspectiva de análise multivariada, se a correlação entre a variável sector e as variáveis financeiras poderá ser elevada ao ponto de inibir a inclusão do sector como variável explicativa. Estas são questões que ficam em aberto e que poderão ser tratadas em futuras análises.
BIBLIOGRAFIA
Altman, E. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance, Vol. 23, Nº 4. 589-609.
Altman, E. e G. Sabato(2007), Modeling Credit Risk for SMEs: Evidence from the US Market, ABACUS, Vol. 43(3), 332-357.
Altman, E., G.Sabato, e N. Wilson (2010), The Value of Non-Financial Information in Small and Medium Sized Enterprise Risk Management, The Journal of Credit Risk, Vol. 6 (2), 1-33.
Anderson, R. (2007), The Credit Scoring Toolkit: Theory And Practice For Retail Credit Risk Management And Decision Automation, Oxford University Press, USA. Banco de Portugal (2012), Análise Sectorial das Sociedades Não Financeiras em Portugal 2010/2011, Estudos da Central de Balanços.
Beaver, W. (1967), Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting, Selected Studies, 1966 (Institute of Professional Accounting, Janeiro, 1967), 71-111.
Bonfim, D. (2007), Credit Risk Drivers: Evaluating the Contribution of Firm Level Information and Macroeconomic Dynamics, Working Paper N.º 7, Banco de Portugal. Carvalho, P.V. (2009), Fundamentos da Gestão de Crédito, Edições Sílabo, Portugal. Delamaire, L. (2012), Implementing a Credit Risk Management System Based on Innovative Scoring Techniques, Ph.D. Thesis, Department of Economics, The University of Birmingham.
Dietsch, M. e J.Petey (2004), Should SME Exposures Be Treated as Retail or as Corporate Exposure? A Comparative Analysis of Default Probabilities and Asset Correlations in French and German SMEs, Journal of Banking and Finance, Vol. 28. Engelmann, B. e R. Rauhmeier, The Basel II Risk Parameters: Estimation, Validation and Stress Testing, Springer, Germany.
Farinha, L. (2005), “Probabilidade de Sobrevivência de Novas Empresas: Efeito das Características Idiossincráticas e Ambientais”, Relatório de Estabilidade Financeira, Banco de Portugal.
Gorton, G. (2008), The Panic of 2007, NBER Working Paper Nº 14358, Yale School of Management.
Grunet, J., L.Norden, e M. Weber (2004),The Role of Non-Financial Factors in Internal Credit Ratings, Journal of Banking Finance, Vol. 29, Nº 2.
Koller, T. (2010), A Better Way to Anticipate Downturns, McKinsey Quarterly, 1-7. Kullback, S. (1958), Information theory and statistics, John Wiley & Sons, New York. Majer, I. (2006), Application Scoring: Logit Model Approach and The Divergence Method Compared, Working Paper nº 10, Warsaw School of Economics, Poland.
Ohlson, J.A. (1980), Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research, Vol.18, 109-131.
Shumway, T. (2001), Forecasting Bankruptcy More Accurately: A Simple Hazard Model, Journal of Business, Vol. 74, Nº1, 101-124.
Siddiqi, N. (2006), Credit Risk Scorecards: Developing And Implementing Intelligent Credit Scoring, USA, John Wiley & Sons.