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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.2019.tde-20191220-135301
Document
Author
Full name
Uilson Melo Araujo
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 1996
Supervisor
Title in Portuguese
Assimetria de informação no crédito rural : aspectos teóricos e um modelo para classificação do risco dos créditos concedidos a cooperativas agropecuárias
Keywords in Portuguese
COOPERATIVAS AGROPECUÁRIAS
CRÉDITO RURAL
MODELOS MATEMÁTICOS
RISCO
Abstract in Portuguese
O presente estudo tem como principal objetivo o desenvolvimento de um modelo para avaliação e classificação do grau de risco das propostas de crédito rural apresentadas por cooperativas agropecuárias ao Banco do Brasil, considerando-se o paradigma da assimetria de informação: os emprestadores não têm o mesmo nível de informação que os tomadores a respeito das características e possibilidades de sucesso dos empreendimentos financiados. Até junho de 1988, a taxa de inadimplência não atingia 5% do saldo da carteira agrícola do Banco do Brasil. A partir dessa data o percentual passou a crescer ultrapassando a faixa dos 20% em dezembro de 1994. O que se busca é a redução desta inadimplência, causa de efeitos danosos sobre a saúde financeira do Banco do Brasil e de conseqüentes reflexos negativos sobre os tomadores de crédito rural, tais como menor disponibilidade de recursos para empréstimos, racionamento de crédito e execução de dívidas com arresto de ativos reais pelo Banco. A assimetria de informação oferece o suporte teórico adequado para a análise econômica do risco de inadimplência. Segundo Hoff & Stiglitz (1990), este enfoque tem como base as seguintes considerações: a) os tomadores de crédito diferem na probabilidade em que se tornarão inadimplentes, acarretando custos relativos ao cálculo do risco de cada devedor. Isto é convencionalmente conhecido por problema de seleção (screening problem); b) é necessário monitorar as atividades dos clientes, para que eles conduzam suas atividades de modo que a quitação dos empréstimos seja a mais provável possível. Este é o denominado problema de incentivo (incentive problem); e, c) é problemático forçar a quitação do crédito concedido. Este é o problema de execução (enforcement problem). O modelo logístico estimado classifica corretamente 78,5% das observações com probabilidade de 0,68. A significância estatística do modelo e dos parâmetros indica que as variáveis selecionadas são importantes para classificar o grau de risco das propostas de crédito rural apresentadas por cooperativas agropecuárias ao Banco do Brasil. A metodologia aqui sugerida permite classificar as propostas não somente entre adimplentes e inadimplentes, mas também entre diferentes classes de riscos.
Title in English
Information asymmetry on rural credit: theoretical aspects and a model for ranking the risk of rural cooperatives loans
Abstract in English
The general purpose of this thesis is the development of a model to evaluate and rank the risk of rural credit loans to cooperatives within the Banco do Brasil, considering the paradigm of information asymmetry: the lenders do not have the same level of information as the borrowers about the characteristics and possibilities of success of the business financed. Until june 1988, the default rate was below 5% of the total of rural credit loans within the Bank. Since then it has increased to more than 20% by December, 1994. The idea is to reduce this default in face of the serious effects over the financial health of the Bank, with negative implications to the farmers, such as reduction of financial resources for lending, credit rationing, debt prosecution, and incorporation of real assets by the Bank, etc. lnformation asymmetry offers an adequate theoretical approach to analize the risk of default. According to Hoff & Stiglitz (1990), this approach is based on the following problems: a) borrowers differ in the likelihood that they will default. This is conventionally known as the screening problem; b) it is necessary to monitor the borrower actions. This is the incentive problem; and, e) it is difficult to compel repayment. This is the enforcement problem. The logit model estimated classifies correctly 78,5% of observations to a probability level of 0,68. The statistical significance of the model and the parameters means that the variables selected are important to rank the risk of rural credit loan to cooperatives within the Banco do Brasil. The methodology used allows ranking proposals not only between success and failure loans, but also according different classes of risk.
 
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AraujoUilsonMelo.pdf (3.14 Mbytes)
Publishing Date
2019-12-20
 
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