Os bancos não concedem crédito para controlar as perdas, mas para garantir o lucro. Assim, enquanto os modelos de crédito baseados em perdas funcionam bem para ordenar os custos de inadimplência dos empréstimos e estão onipresentes em toda a indústria, os modelos equivalentes do lado da receita não estão sendo usados apesar de necessários. (STEWART, 2011)
Risk-based pricing é a prática em que se ajusta o preço, ou taxa de juros oferecida, para refletir a percepção de risco ou de lucro potencial para a organização. Para compensar o maior risco de inadimplência, os bancos oferecem condições menos favoráveis aos consumidores com pobre histórico de crédito, do que àqueles que tenham históricos mais consistentes.
Surpreendentemente, até o início dos anos 1990, bancos aplicavam taxas de juros similares tanto entre si, como para a maioria de seus clientes. Depreende-se que pela falta de meios de comunicação individual mais amplos, as taxas eram expostas publicamente para todos aqueles que se interessassem em obter crédito, e isso dificultava o a customização das operações. O problema com esta abordagem é a admissão implícita que os melhores riscos de crédito devem subsidiar os piores. Isto significa que enquanto os melhores clientes pagam taxas altas demais, os menos confiáveis contam com taxas muito baixas.
A partir do final do século passado, os bancos perceberam que telefone, internet etc., ampliavam a possibilidade de negociação direta entre banco e clientes, e, a partir dessa visão, passaram a administrar as taxas, não apenas com base no custo do empréstimo, mas também na expectativa de lucros mais altos.
Ao passar a praticar taxas com base no risco, este deixou de ser o objetivo central, e a rentabilidade passou a ser o foco. Entretanto, há alguns cuidados que se deve tomar: embora o aumento das taxas de juros e a limitação do número de tomadores inadimplentes sejam caminhos óbvios para o aumento da lucratividade, estes não são os únicos e nem, tampouco, tão óbvios assim.
O simples aumento no patamar das taxas de juros pode, paradoxalmente, aumentar mais do que proporcionalmente a taxa de inadimplência por conta da chamada ‘seleção adversa’. Este fenômeno, que ocorre nos extremos do intervalo de taxas de juros do mercado, acontece por conta da assimetria de informação entre os agentes financeiros e os tomadores de recursos: enquanto os indivíduos de baixo risco buscam condições mais atraentes, o tomador que se sujeita a pagar taxas bastante superiores à taxa média de mercado é, provavelmente, alguém que já teve o crédito negado pelos concorrentes por conhecerem melhor seu perfil de alto do risco. Por outro lado, a simples limitação do número de inadimplentes via aumento no ponto de corte pode acarretar tamanha diminuição no número de tomadores supostamente adimplentes, que acabe contribuindo negativamente com o resultado final.
A perda causada pela inadimplência não é, necessariamente, o valor total financiado, já que existe a possibilidade de ser recobrado parcialmente a posteriori. A possibilidade de recuperação de valores em default varia em função do perfil da população e das características
intrínsecas das operações, tais como prazo, número de parcelas, garantias e forma de cobrança, além, evidentemente, da capacidade do próprio credor. Ao valor presente das perdas efetivamente verificadas, dá-se o nome de ‘perdas geradas pela inadimplência’ (LGD), e a perda esperada com uma operação de crédito (EL) é dada pela expressão:
EL EAD LGD PD ( 1 )
Onde:
EAD (exposure at default) é o valor da exposição ao risco no momento da inadimplência;
LGD (loss given default) é a perda média causada pelos indivíduos que se tornam inadimplentes;
PD (probability of default) é a probabilidade da ocorrência de inadimplência no grupo estudado.
A equação ( 1 ) descreve o efeito composto da probabilidade de inadimplência com a perda esperada em caso de inadimplência sobre o montante exposto.
De forma geral, considera-se EAD como o saldo devedor no momento da inadimplência. Varia com a quantidade de parcelas do financiamento, o momento da interrupção nos pagamentos, montante de juros já pagos etc. Quando a operação financeira é de um só período, EAD é o valor financiado, e, normalmente, se considera LGD como a fração perdida do valor original do financiamento (THOMAS, 2009). Alguns estudos empíricos adotam esse conceito para avaliação de parâmetros de LGD.
LGD é o percentual de EAD que resulta efetivamente em perdas. Há poucos estudos empíricos sobre LGD na bibliografia, e, esses, com resultados bastante díspares, por terem sido desenvolvidos em ambientes econômicos e segmentos distintos. Vários autores, no entanto, concordam que identificar uma LGD média pode levar a erros, já que o comportamento das perdas tem, na maior parte das vezes, distribuição bimodal, com picos afastados na direção dos extremos (MARINS; NEVES; ESTEVES, 2009; LIMA, 2008; PAZZOTO, 2012). A multiplicação, na equação ( 1 ), dos parâmetros de PD e LGD, sugere que esses dois componentes sejam totalmente independentes; na verdade, apesar dos poucos estudos empíricos, vários autores questionam essa independência. Pazzoto (2012) apresentou a correlação entre esses dois fatores em modelagem com dados brasileiros, na qual evidencia a bimodalidade de LGD e a correlação positiva com PD. A Figura 13 mostra a bimodalidade encontrada na pesquisa, evidenciando uma das modas (com cerca de 7% das ocorrências) com recuperação total, e outra (com quase 1/4 das ocorrências), com perda total.
Figura 13 – Bimodalidade de LGD
Fonte: Pazzoto, 2012.
A Figura 14 mostra a forte correlação encontrada entre PD e LGD na mesma pesquisa.
Figura 14 – Correlação LGD e PD
Fonte: Baseado em Pazzoto, 2012.
Apesar dessas evidências dignas de nota, esta pesquisa assumiu a hipótese simplificadora de Stein (2005), em que LGD foi tratado como fator independente de EAD, PD e taxas de juros.