Inadimplência No Crédito Agrícola – Uma Aplicação Do Modelo De Regressão Logística

O objetivo deste artigo é estudar as características dos tomadores e avaliar a possibilidade de prever a inadimplência para a carteira de crédito de uma cooperativa da região Noroeste do Paraná, com dados da safra 2006/2007. O perfil dos tomadores de crédito descrito no trabalho mostrou que os maiores percentuais de inadimplência estão na cultura da laranja e com contratos entre dez e cinqüenta mil reais, porém não apresenta uma característica padrão que permita considerar de antemão os tomadores como adimplentes ou inadimplentes. O modelo de regressão logística construído conseguiu prever de forma eficiente a inadimplência da carteira, porém também considerou inadimplente grande parte dos adimplentes. Isso torna sua utilização economicamente inviável, já que o custo de negar crédito para os adimplentes previstos pelo modelo como inadimplentes é maior que liberar crédito para todos os inadimplentes da carteira. De qualquer forma, os resultados contribuem para a construção de modelos posteriores que, ao incorporar outras variáveis possam melhorar a compreensão do problema de assimetria de informação entre tomadores e fornecedores de crédito.---------------------------------------------The objective of this study is to build a model that can reduce the information asymmetry between the principal and the agent and, thereby, foresee the default in the credit portfolio of a cooperative located in the northwest region of Paraná, with the 2006/2007 harvest data, using the logistics regression model. The credit takers’ profile, described in the present paper, showed that the largest percentage of default was among those who cultivate oranges with contracts of ten to fifty thousand reais, however, there is no such pattern that leads to beforehand considerate those takers as payers or defaulters. The constructed model was efficiently able to anticipate the default of the portfolio, however, it also considered defaulters a great part of the payers, what makes its use economically impracticable, since the cost of denying credit for those payers previously considered by the model as defaulters is higher than liberating credit for all the defaulters of that portfolio. Anyhow, the results contribute to the construction of posterior models that, incorporating other variables, may improve the comprehension about the information asymmetry problem between credit takers and suppliers.