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FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS ESCOLA BRASILEIRA DE ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA CENTRO DE FORMAÇÃO ACADÊMICA E PESQUISA CURSO DE MESTRADO EXECUTIVO
TOMADA DE DECISÃO EM RELAÇÃO AO CRÉDITO EM UMA INSTITUIÇÃO
FINANCEIRA: UM ESTUDO DE CASO DO BANCO DO BRASIL
DISSERTAÇÃO APRESENTADA À ESCOLA BRASILEIRA DE ADMINISTRAÇÃO
PÚBLICA PARA OBTENÇÃO DO GRAU DE MESTRE
IVO JOEL BORATTI
Rio de Janeiro 2002
E
FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS ESCOLA BRASILEIRA DE ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA CENTRO DE FORMAÇÃO ACADÊMICA E PESQUISA CURSO DE MESTRA TO EXECUTIVO
TíTULO TOMADA DE DECISÃO EM RELAÇÃO AO CRÉDITO EM
UMA INSTITUIÇÃO FINANCEIRA: UM ESTUDO DE CASO DO BANCO DO BRASIL
DISSERTAÇÃO DE MESTRADO APRESENDADA POR:
Ivo Joel Boratti
APROVADO EM 2i-'MJ)()f),2 PELA COMISSÃO EXAMINADORA
Doutor Engenharia da Produção
IS
INTELA CURY Doutor em Eng nharia da Produção
FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS ESCOLA BRASILEIRA DE ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA CENTRO DE FORMAÇÃO ACADÊMICA E PESQUISA CURSO DE MESTRA TO EXECUTIVO
TOMADA DE DECISÃO EM RELAÇÃO AO CRÉDITO EM UMA INSTITUIÇÃO FINANCEIRA:
UM ESTUDO DE CASO DO BANCO DO BRASIL
DISSERTAÇÃO APRESENTADA À ESCOLA BRASILEIRA DE ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA PARA OBTENÇÃO DO GRAU DE MESTRE
IVO JOEL BORATTI
Rio de Janeiro 2002
lU
AGRADECIMENTOS
Inicialmente, preciso registrar o apoio incondicional dos meus familiares. Não fosse o
incentivo e a compreensão da minha esposa Rejane e das minhas filhas Juliana e
Larissa, talvez eu não tivesse concluído este mestrado. Grande parte desta conquista se
deve a elas. Que eu possa, oportunamente, recompensá-las pelo sacrificio imposto ao
nosso lazer e convívio e familiar.
Devo, também, registrar meus agradecimentos ao Banco do Brasil, instituição onde
trabalho há 22 anos e que me oportunizou, até este momento, um grande crescimento
pessoal e profissional, além da importante sustentação econômica. Quanto ao tema desta
dissertação, posso dizer que o banco tem sido a minha grande escola, eis que me
possibilita o real exercício da Análise de Crédito. Através da negociação diária com
clientes, estudos de dossiês que contemplam a essência dos conteúdos aqui
apresentados, discussões em comitês de crédito de agências e atuação como instrutor do
curso "Análise Financeira e de Crédito", me é oferecida a oportunidade para perceber a
importância e as necessidades intrínsecas do assunto.
Além desta relação com o tema, agradeço também ao banco pela ajuda financeira a
mim dispensada, através do financiamento de 65% do custo deste curso.
Neste momento, não poderia esquecer de outras pessoas que, da mesma forma, foram
decisivas para a conclusão deste trabalho. Embora muitos colegas do curso, de formas
diversas, tenham me auxiliado, preciso registrar a ajuda incondicional do Fernando
Ben, que, em todos os momentos, me incentivou a ir adiante nesta desafiadora
empreitada.
Não posso esquecer, também, dos colegas do Banco que me forneceram dados,
responderam pesquisas ou que me receberam pessoalmente e foram solícitos em relação
às minhas dúvidas e questionamentos. Quanto a eles, faço um registro especial sobre o
grau de profissionalismo demonstrado. Sempre observando os limites impostos pelas
normas baixadas pela instituição, em nenhum momento se furtaram a partilhar seus
conhecimentos. Mesmo correndo o risco de deixar alguém fora, agradeço de forma
IV
especial ao Marco Túlio de Oliveira Mendonça, ao Carlos Renato Bonetti e ao
Guilherme Altomar, todos da Central de Crédito de Brasília (DF), assim como agradeço
ao José Luiz Mansano e toda sua equipe, estes da Divisão de Crédito de Curitiba (PR).
Por derradeiro, o meu agradecimento maior aos professores José Cezar Castanhar, José
Carlos Franco de Abreu Filho, Istvan Karoly Kasznar e Marcus Vinicius Quintela Cury,
pela orientação e incentivo que me emprestaram. Não fosse a capacidade técnica e
humana dos mesmos, talvez eu tivesse desistido no meio do caminho.
Muito Obrigado a todos.
Ivo Joel Boratti
v
SUMÁRIO
INTRODUÇAO ........................................................................... 1 1 DEFINIÇÃO DO PROBLEMA ............................................. 4
1.1 DEFINIÇÃO DO PROBLEMA .................................................... 4 1.2 OBJETIVOS ................................................................................... 5
1.2.1 OBJETIVO GERAL .................................................................................... 5 1.2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS .....................................•................................. 5
1.3 JUSTIFICA TIV A ........................................................................... 6 -2 REVISAO DE LITERATURA .............................................. 9 2.1 A MUDANÇA NAS ORGANIZAÇÕES ....................................... 9 2.2 A TRANSFORMAÇÃO NA ESTRUTURA ORGANIZACIONAL ......................................................................... 13
2.2.1 AS TRANSFORMAÇÕES NA TOMADA DE DECISÃO ..................... 13 2.2.2 O PLANEJAMENTO DA DECISÃO ...•..•.....................•....•.............•....... 16 2.2.3 A DECISÃO COM BASE NAS INFORMAÇÕES ................................. 19 2.2.4 A GERAÇÃO DE INFORMAÇÕES PARA DECISÃO ......................... 24
2.3 O PROCESSO DE DECISÃO DE CRÉDITO NA INSTITUIÇÃq FINAN~EIRA .......................................................... 26
2.3.1 A FUNÇAO DO CREDITO .•..................................................................... 27 2.3.2 O CRÉDITO COMO NEGÓCIO ............................................................ 28 2.3.3 RISCO DO CLIENTE OU RISCO INTRÍNSECO ................................ 28 , , 2.3.4 A POLITICA DE CREDITO ••••.•..........•.........•..........•...•..........•............... 29 2.3.5 CULTURA DE CREDITO ........................................................................ 31 , ,
2.4 A ANALISE DE CREDITO ........................................................ 32 2.4.1 MODELOS DE ANÁLISE DO RISCO DE CRÉDITO .......................... 34 2.4.1.1 CARACTERÍSTICAS DOS MODELOS .•...•.......•...•.....••.••...••....••...•..•....•..... 34
2.5 RELEVÂNCIA DOS MODELOS DE RISCO DE CRÉDITO PARA O TOMADOR DE DECISÕES .............................................. 37
2.5.1 ALGUNS MODELOS DE ANÁLISE DE RISCO ................................... 38 2.5.2 ALGUNS ESTUDOS EMPÍRICOS REALIZADOS NO EXTERIOR. 39 2.5.2.1 ESTUDOS DE PATRICK .•...•...•.........•.........•..•..............••...••.........•...•..•...•...•. 39
2.5.2.2 ESTUDOS DE WINAKOR SMITH ................................................................ 39
2.5.2.3 ESTUDOS DE T AMARI •..••.•...•••........•...••.•....•.•..••..•...•..••...••••....•..••..••.......... 40
2.5.2.4 ESTUDOS DE ALTMAN ....•......................••....•...........•..•.•................•..•......... 40
2.5.2.4.1 O Modelo Score-Z .....•.•...............•.....•........•..•.•••...•.....••................ 40 2.5.2.4.2 O Modelo de Risco de Crédito Zeta ............................................ 42
2.5.2.5 ESTUDOS DE LETÍCIA E. TOPA .•....•...••..•..•.........••..••........••...........••.•....... 44
2.5.3 ALGUNS ESTUDOS EMPÍRICOS REALIZADOS NO BRASIL ....... 45 2.5.3.1 ESTUDOS DE STEPHEN C. KANITZ .......................................................... 46
2.5.3.2 ESTUDOS DE ALTMAN .......................•........................................................ 47
2.5.3.3 ESTUDOS DE ISTV AN ................................................................................... 47
2.5.3.4 ESTUDOS DE ALBERTO MATIAS .............................................................. 50
2.5.3.5 ESTUDOS DE JOSÉ PEREIRA DA SILV A .•...............•..••....................•....... 51
VI
2.5.4 MODELOS COMO AVALIAÇÃO DE CRÉDITO ................................ 53 2.5.5 NECESSIDADE DE ANÁLISE COMPLEMENTAR ............................ 54
2.6 NOVAS ABORDAGENS DE ANÁLISE DO RISCO DE , CREDITO ........................................................................................... 55
2.6.1 MODELO KMV .•.........•.•.........•.....•.........•.•.......•..•...•..•....•......•.•....••.••...... 55 2.6.2 O SISTEMA DE TOMADA DE DECISÃO ATRAVÉS DAS REDES NE URAIS ..••..•..............................•..............•........•...............•....•..•..............•...•..... 59 , 2.6.3 A LOGICA FUZZY .................................................................................... 64 2.6.3.1 O CASO DO SISTEMA ASK •..••...••....•••••.••...•..•.••..•....•••.••....•..•.••...•..••..•....... 65
2.6.3.2 O CASO DA BMW BANK ....•......•......•.•.•......•........................•.•....•..••...•........ 68
2.6.4 TOMADA DE DECISÃO, RISCO E A NEURO-FUZZY ..........•...•....... 71
3 METODOLOGIA ................................................................. 75 3.1 TIPO DE PESQUISA .................................................................. 75 3.2 PLANO DE COLETA DE DADOS ............................................ 75 , 3.3 ANALISE DE DADOS ................................................................. 76 -3.4 POPULAÇA O IJNIVERSO ......................................................... 76 3.5 AMOSTRA ................................................................................... 77 3.6 LIMITAÇÕES METODOLÓGICAS ......................................... 77
4 TOMADA DE DECISÃO EM RELAÇÃO AO CRÉDITO NO BANCO DO BRASIL PARA PESSOAS JURÍDICAS DO SETOR MOVELEIRO ............................................................. 78
4.1 A ESTRUTURA HIERÁRQUICA DO PROCESSO , DECISORIO ....................................................................................... 78
4.1.1 DOCUMENTAÇÃO SOLICITADA PARA ANÁLISE - ( A) ......•..•..... 80 4.1.2 O RELATÓRIO DE VISITAS - ( B ) ...................................................... 81 4.1.3 COLETA DE INFORMAÇÕES EFETUADA PELA AGÊNCIA - ( B ) .........................................................................•...................................................... 81 4.1.4 CONFECÇÃO DAS FICHAS CADASTRAIS - (B ) ............................. 82 4.1.5 MANIFESTAÇÃO DO COMITÊ DE CRÉDITO DA AGÊNCIA - ( C) ••.•••••••.•.••••••••••••••••••••••••••••••••••••••.•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 82 4.1.6 O TRABALHO DA DIVISÃO DE CRÉDITO ........................................ 83 4.1.6.1 RECEPÇÃO DO DOSSIÊ PELA DIVISÃO DE CRÉDITO - ( D ) ...•......... 85
4.1.6.2 O ANALISTA DE CRÉDITO ••...••...........••...•.....•.......•...••..................•.....•...... 85
4.1.6.3 O TRABALHO DO ANALISTA - ( E 1,2,3 ) ................................................. 86
4.2 ASPECTOS EXTERNOS DO MODELO DE CRÉDITO ADOTADO PELO BANCO DO BRASIL ......................................... 88
4.2.1 AN;\LISE QUANTITATIVA OU TÉCNICA ......................................... 89 4.2.2 ANALISE QUALITATIV A •...••••••.....•.••...••••••....••.•....•••••...•.••.•.....•.•..•••..•.• 91 4.2.3 A ,PONTUAÇÃO FINAL DO MODELO E A DEFINIÇÃO DO RISCO DE CREDITO DO CLIENTE .....•............•.......................•......•.•.•.....•..........•...... 92
4.3 POSICIONAMENTO DO ANALISTA ...................................... 95 4.4 ASPECTOS INTERNOS DO MODELO DE ANÁLISE DE CRÉDITO DO BANCO DO BRASIL ............................................... 98
4.4.1 DESENVOLVIMENTO DA PARTE QUANTITATIVA DO MODELO ••••.••••••.•••••••••••••.••••••.••••••.•••••••••.••••••.•••••••••••••••••••••••••••••••••.••.••••••.••••••..••••••••..••••••••• 99
Vll
4.4.2 DESENVOLVIMENTO DA PARTE QUALITATIVA DO MODELO .............................................................................................................................. 107 4.4.2.1 CARÁTER ...................................................................................................... 109
4.4.2.2 CAPACIDADE ............................................................................................... 111
4.4.2.3 CONDIÇÕES .................................................................................................. 114
4.4.2.4 DEFINIÇÃO DA PONTUAÇÃO DA PARTE QUALITATIVA DO
MODELO .................................................................................................................... 116
4.4.3 PONTUAÇÃO FINAL E DEFINIÇÃO DO RISCO DE CRÉDITO ... 118 4.5 ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE OS RESULTADOS PRÁTICOS OBTIDOS PELO BANCO DO BRASIL E OS RESULTADOS OBTIDOS A PARTIR DO MODELO DE ANÁLISE DE CRÉDITO AQUI DESENVOLVIDO .................... 120
4.5.1 PONTOS CRÍTICOS DA ANÁLISE DE CRÉDITO PRATICADA PELO BANCO DO BRSASIL ........................................................................... 123
4.6 A FORMA DA DECISÃO NO BANCO DO BRASIL ............. 127 4.7 A LÓGICA NEURAL, FUZZY E NEURO-FUZZY NO BANCO DO BRASIL ...................................................................................... 128
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS ............................................. 132 BIBLIOGRAFIA ..................................................................... 135
Vll1
LISTA DE QUADROS
Quadro 2.1: Composição do Grupo de Pesquisa .................................................. .
Quadro 4.1: Medianas de índices econômico-financeiros da indústria moveI eira nacional, por faixa de risco ..................................................................................... .
Quadro 4.2: Exemplo de Régua Discriminante do Risco das empresas .............. .
Quadro 4.3: Medianas dos Percentuais Utilizados pelo Banco do Brasil para Calcular os Limites de Crédito a partir da Receita Operacional Líquida (ROL) e do Patrimônio Líquido (PL) das Empresas, por Nível de Risco ............................. .
Quadro 4.4: Limites Calculados e Deferidos para empresas do Rio Grande do Sul, no Período Set/2000 a Ago/200 1, em R$ mil... ............................................... .
Quadro 4.5: Variáveis Independentes Utilizadas no Desenvolvimento do Modelo de Análise de Crédito ................................................................................ .
Quadro 4.6: Distribuição Percentual dos Graus de Risco Calculados pelo Banco do Brasil, por Porte de Empresa ............................................................................. .
Quadro 4.7: Valores Mínimos e Máximos das Variáveis Independentes ............. .
Quadro 4.8: Resultado da Função Discriminante Dl, Aplicada a uma Empresa Hipotética ................................................................................................................ .
Quadro 4.9: Itens a serem Observados na Avaliação do Fator Caráter da Empresa .................................................................................................................. .
Quadro 4.10: Pontuação a ser Observada na Avaliação de Risco do Fator Caráter .................................................................................................................... .
Quadro 4.11: Definição do Nível de Risco do Fator Caráter de uma Indústria Moveleira Hipotética .............................................................................................. .
Quadro 4.12: Itens a serem Observados na Avaliação do Fator Capacidade da Empresa .................................................................................................................. .
Quadro 4.13: Pontuação a ser Observada na Avaliação de Risco do Fator Capacidade ............................................................................................................. .
Quadro 4.14: Definição do Nível de Risco do Fator Capacidade de uma Indústria Moveleira Hipotética ............................................................................... .
Quadro 4.15: Itens a serem Observados na Avaliação do Fator Condições da Empresa .................................................................................................................. .
Quadro 4.16: Pontuação a ser Observada na Avaliação de Risco do Fator Condições ............................................................................................................... .
48
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110
110
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115
IX
Quadro 4.17: Definição do Nível de Risco do Fator Condições de uma Indústria Moveleira Hipotética............................................................................................... 116
Quadro 4.18: Pontuação Qualitativa Atribuída a uma Empresa Hipotética........... 118
Quadro 4.19: Comparação entre os riscos de crédito definidos pelo Banco do Brasil e aqueles estabelecidos pelo modelo de análise desenvolvido neste trabalho............................... ......... .... ....... ..... ........... ................ ..... ..... ........ ... ..... ....... 121
x
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 2.1: Capital como Opção de Compra sobre uma Empresa ....................... . 57
Gráfico 2.2: Cálculo da Freqüência Esperada de Inadimplência de uma 59 Determinada Empresa .............................................................................................. .
Gráfico 4.1: Percentuais da ROL e do PL, por nível de risco, utilizados pelo 94 Banco do Brasil para calcular o limite de crédito das empresas .............................. .
Gráfico 4.2: Limites de crédito deferidos para empresas do RS no período de 96 Set/2000 a Ago/2001 (valores em R$ mil) .............................................................. .
Xl
LISTA DE FIGURAS
Figura 2.1: Os Níveis Hierárquicos......................................................................... 14
Figura 2.2: Variáveis do Processo Decisório........................................................... 15
Figura 2.3: Tipos de Decisão................................ ..................................... ... ........... 17
Figura 2.4: Bases da Tomada de Decisão................................................................ 18
Figura 2.5: Importância da Informação................................................................... 20
Figura 2.6: Modelo de Fluxos de Informação em uma Empresa............................. 22
Figura 2.7: Exemplo de escala de classificação de risco, tendo como base as 53 funções "2" de Silva ................................................................................................ .
Figura 2.8: Exemplo de uma Rede Neural Simples................................................. 62
Figura 2.9: Modelo de Decisão Hierárquico........................................................... 66
Figura 2.10: Avaliação do Risco de Leasing para Clientes Privados...................... 69
Figura 2.11: Avaliação do Risco de Leasing para Clientes Corporativos............... 70
Figura 4.1: Estrutura do Processo Decisório........................................................... 79
Figura 4.2: Aspectos Considerados na constituição dos Modelos de Análise de 99 Crédito utilizados pelo Banco do Brasi1. ................................................................. .
XIl
RESUMO
Há uma intensa transfonnação nas empresas, exigindo uma efetividade maior em
seus processos. Neste contexto repleto de incertezas, tem grande importância a
tomada de decisão. O processo decisório de uma organização é o reflexo de como ela
interage com seu ambiente (Simon,1965).
A Tomada de Decisão se toma muito importante para a organização, passando por
diversas variáveis na constituição de um modelo decisório. Esta pesquisa tem como
objetivo o estudo dos modelos adotados por uma instituição financeira, que refletem
sua fonna de decidir. A escolha deste tema justifica-se pela importância que o
mesmo representa para as organizações financeiras e pela necessidade de melhorar a
efetividade decisória.
A empresa estudada é o Banco do Brasil, através de uma análise do processo de
crédito dos clientes "pessoas jurídicas", onde se procura descrever a fonna como as
decisões são tomadas. Há uma descrição da hierarquia do processo decisório,
juntamente com os modelos de análise do risco de crédito como fatores
preponderantes no sucesso do negócio crédito.
No capítulo Metodologia, é caracterizada a empresa, a situação problema e o tema de
estudo. No referencial teórico, foi feita uma análise do processo decisório, onde são
analisados os modelos de análise do risco de crédito e a formação de sistemas de
apoio à decisão nas instituições financeiras.
Os resultados do estudo proposto, respondem o problema da pesqUIsa, onde é
analisada, com aplicação de pesquisa documental e observação empírica, a empresa
pesquisada. Através desta pesquisa, observou-se uma organização com modelo
decisório extremamente planejado, porém não utilizando ainda as práticas modernas
de tomada de decisão com relação ao crédito. A conclusão deste trabalho, além de
trazer várias observações em tomo do tema analisado, também faz algumas sugestões
à empresa pesquisada.
Xlll
ABSTRACT
There has been an intense transformation at compames, demanding in tum, more
effectiveness on their processes. In this envirorunent full of uncertainties, decision
making is very important. "The decision-making process of a company shows how it
interacts with its environment" (Simon, 1965).
The decision-making tums out to be very important, passing through severa) variabIes
for decision model constitution. This research aims the study of the models adopted by
a financiaI institution that end up reflecting its way of decision. The choice of this
subject justifies itself not onIy by the importance that it represents to the financiaI
institutions, but also by the constant improvement necessity of decision
effectiveness.
The institution under study is Banco do Brasil SI A, through a credit process anaIysis of
Corporative Clients, showing how the decisions are made. There is a description of the
decision-making process hierarchy along with credit risk models analysis, as being
prevailing factors for the credit business success.
In the Methodology chapter are characterized the institution and the study case.
Regarding to theoretical references, an anaIysis of the decision-making process has been
done, with study of credit risk models, as well as the formation of supporting systems
for decision-making on financiaI institutions.
The results of the study case answer the questions proposed, against documental
analysis and empirical observation of the institution under study. Throughout this
research, it has been observed an institution with a decision-making model extremely
planned, nevertheless not using as yet the most modem methods of decision-making,
conceming to credit risk assessment.
The conclusions of this research besides resulting in several remarks about the study
case, also contribute with some suggestions to the institution analyzed.
INTRODUÇÃO
o processo decisório das organizações vem se tomando cada vez mais recheado de
informações, que estão relacionadas à dinamicidade das atividades. Há uma busca cada
vez maior pela eficiência do resultado da ação da decisão.
o aumento da concorrência nas instituições financeiras exige processos mais eficientes,
que atendam a expectativa do ambiente externo e ao mesmo tempo demonstrem
efetividade na apuração dos resultados da organização. É necessário que se alie ao bom
serviço prestado, o resultado financeiro da Instituição.
As instituições financeiras precisam identificar as oportunidades e ameaças do ambiente
externo, pois o mercado fica cada vez mais exigente, havendo um aumento geral da
eficiência das organizações.
Para que uma organização inserida neste ambiente competitivo se destaque, é necessário
que acompanhe a mudança tecnológica, constituindo uma estrutura interna adequada à
realidade de seu mercado.
Existe uma mudança na forma de decidir nas instituições bancárias, com uma
transformação nos modelos decisórios. Estes modelos são extremamente planejados,
passando de uma análise determinística para uma abordagem probabilística.
A tomada de decisão começa a ser estruturada por um planejamento, através do uso das
informações apuradas por sistemas de apoio à decisão. O negócio do crédito começa a
transformar seus modelos, que vêm sendo incorporados por sistemas, com o objetivo de
agilizar a atividade do decisor na organização.
As formas de classificação de clientes, através do uso de modelos que os classificam em
faixas, é de extrema importância nos processos de análise de crédito nas instituições. A
teoria da Análise Discriminante Múltipla de Altman (1968), continua sendo base no
processo decisório do crédito, porém existem hoje teorias capazes de assimilar os
modelos de análise de crédito de forma quantitativa e qualitativa, otimizando o
processo decisório.
2
A decisão, no contexto da análise do risco de crédito, passa a ser estruturada através do
apoio de sistemas de informação à decisão. São os chamados sistemas neurais, capazes
de incorporar as ações decisórias, otimizando o tempo e os resultados da ação da
decisão.
Os sistemas de apoio à decisão, constituídos através das redes neurais, começam a
utilizar a chamada Lógica-Fuzzy, incorporando a ferramenta computacional na prática
diária do decisor.
o tema central deste trabalho é o estudo da tomada de decisão com relação ao crédito
em uma instituição financeira, relacionando os diversos modelos de análise até hoje
utilizados. O Referencial Teórico estuda as tendências no processo decisório,
analisando a estrutura decisória na concessão do crédito no Banco do Brasil, no
segmento estabelecido pelos objetivos da dissertação.
O trabalho é dividido em cinco seções: definição do problema, revisão de literatura,
metodologia, estudo do caso Banco do Brasil e conclusão.
A definição do problema traz a situação problema, os objetivos e a justificativa do
presente estudo.
A revisão de literatura apresenta, a partir da análise de alguns autores, o estudo da
forma da tomada de decisão e sua estruturação. É realizado um estudo do processo
decisório, contemplando-se modelos para análise do crédito, até se chegar nas formas
mais modernas de estruturação das informações para decisão dessa área, através,
inclusive, das chamadas teorias Neuro-Fuzzy.
A metodologia utilizada para a realização desta pesquisa está disposta em um capítulo,
onde se menciona o tipo de pesquisa, o plano de coleta de dados, a análise de dados, a
população-universo, a amostra e limitações metodológicas do estudo.
Os resultados práticos do estudo estão baseados no referencial teórico constituído,
onde é mostrado o modelo da hierarquia decisória, modelos de análise de crédito e
3
características de teorias decisórias do crédito, que estão ou não presentes no Banco
do Brasil.
Por fim, a conclusão apresenta algumas contribuições do estudo e o levantamento de
questões que podem servir de parâmetro para futuros estudos nesta área.
4
1 DEFINIÇÃO DO PROBLEMA
o presente estudo busca analisar, e entender, o processo através do qual as instituições
financeiras tomam decisões com o objetivo de conceder ou negar crédito a seus clientes.
1.1 DEFINIÇÃO DO PROBLEMA
Uma organização possui um sistema próprio de decisão, influenciado pelas variáveis
estabelecidas em seus mercados. Através de sua estrutura pré-definida, se compõe um
modelo de decisão influenciado por variáveis qualitativas e quantitativas.
o processo de decisão está sob uma estrutura organizacional, baseada numa estratégia,
planejamento e controle, sendo realizado através de um sistema de informação. Este
sistema passará a delinear um modelo decisório, que se tomará base para a decisão do
gestor (Bio, 1985).
Na gestão financeira dos bancos comerciais existe uma complexidade e uma pressão
pela análise direta de valores, que favorecem ou prejudicam a instituição de forma
instantânea. São analisados os fluxos monetários derivados das atividades exercidas,
evidenciando o sucesso ou insucesso das operações de crédito. Quando os valores são
significativos, a decisão não é exclusiva de um gestor, mas de um grupo de pessoas que
analisa a concessão do crédito, dividindo a responsabilidade da decisão (Gitman, 1978).
As pessoas que decidem estão preocupadas em maximizar a receita da instituição onde
trabalham, através de decisões corretas, que podem ser verificadas com a análise de
suas atividades operacionais.
Por um determinado período, as instituições financeiras utilizaram modelos de análise
extremamente quantitativos para tomada de decisão em relação ao crédito,
5
desconsiderando boa parte das informações qualitativas sobre o cliente, hoje tão
importantes para a tomada de uma boa decisão.
A preocupação com a maximização da receita, conduziu as instituições financeiras a
uma visão determinística, fazendo com que clientes potenciais fossem até mesmo
ignorados.
No Banco do Brasil ocorreu uma grande reformulação na forma como se tomam as
decisões com relação ao crédito, influenciada, até mesmo, pela mudança havida na
estrutura das instituições bancárias. Surge, assim, o problema da presente pesquisa: de
que forma são tomadas as decisões com relação ao crédito no Banco do Brasil?
1.2 OBJETIVOS
o objetivo geral e os objetivos específicos, a seguir enunciados, buscam delimitar o
tema central do presente estudo.
1.2.1 OBJETIVO GERAL
- Analisar a forma como são tomadas as decisões para concessão de crédito
no Banco do Brasil, levando-se em conta alguns modelos de apoio à decisão, utilizados
pelas instituições financeiras no Brasil e no exterior.
1.2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Verificar a transformação que ocorre no processo de decisão com relação
ao crédito no Banco do Brasil;
6
- Descrever as informações utilizadas para concessão de crédito às indústrias
moveI eiras no Banco do Brasil;
- Estudar os cenários utilizados para concessão de crédito à indústria
moveI eira e seus reflexos na tomada de decisão no Banco do Brasil.
1.3 JUSTIFICA TIV A
Ocorre uma mudança cada vez maIor no ambiente das organizações empresanalS,
havendo a produção de novos bens e serviços. Existe uma movimentação dos setores
econômicos e sociais que está mudando as características das organizações
(Drucker, 1999).
A diversidade de estruturas organizacionais, faz com que uma pessoa não consiga tomar
decisões sozinha. Isto envolve um grupo de pessoas que é influenciado pelas regras,
políticas e modelos da organização. A forma como as decisões são tomadas afetam
diretamente as organizações. Há, portanto, por de trás da decisão, uma repercussão de
eficiência no processo, que ao mesmo tempo conduz à ganhos ou perdas (Bretãs
Pereira, 1997).
As empresas tomaram-se mais complexas, sendo facilmente fragmentáveis e tomando o
meio empresarial cada vez mais dinâmico e competitivo. Isto exige que as decisões
sejam tomadas rapidamente, sob a pressão das oportunidades, mas de forma a expor a
organização ao mínimo possível de risco (Motta, 1994).
Os administradores precisam decidir com rapidez e cautela, conduzindo a organização
ao desenvolvimento através da conquista de mais clientes, superando a concorrência e
diminuindo os custos nas operações. Em mercados ágeis, é essencial a rapidez na
tomada de decisão, alcançando resultados satisfatórios. Para aumentar a eficiência é
preciso também aumentar as perguntas e as respostas, refletidas no escopo das
decisões.
7
Na administração financeira, a captação, aplicação e distribuição dos recursos
financeiros, são aspectos que determinam a eficiência da organização. A instituição
financeira opera de acordo com os objetivos e metas, trazendo segurança e credibilidade
em compromissos que assume perante terceiros. É um negócio que envolve a captação
de recursos de terceiros e analise de suas aplicações, devendo manter-se atualizada nas
atividades de crédito que exercita.
o ambiente atual das instituições financeiras toma-se cada vez mais complexo, visto os
cenários apresentados. Existe um declínio das vendas, expansão de algumas
organizações e ao mesmo tempo uma forte retração de outras. Observa-se, também, um
acirramento da concorrência, alterações freqüentes na política governamental dos países
e aumento na inadimplência.
Para conseguIr monitorar as empresas com o objetivo de diminuir o fiSCO, uma
instituição financeira precisa analisar aspectos relativos a estrutura de seus clientes. É
preciso verificar se as empresas às quais a instituição irá conceder crédito possuem um
planejamento financeiro detalhado, verificando o lucro das mesmas, seu faturamento,
custo fixo e variável, liquidez, endividamento do patrimônio, rentabilidade de produtos
e operações, entre outros aspectos. Observando as ações e resultados de seus clientes, as
instituições financeiras podem verificar se os tomadores de crédito estão obtendo
sucesso no que planejaram, gerando uma organização com mais liquidez (Gitman,
1987).
A globalização fez aumentar as responsabilidades das instituições financeiras, pOIS
existem agora diferentes câmbios para serem administrados, tendo, um mesmo produto,
diferentes valores em diferentes países. Aumenta a complexidade na tomada de
decisão, pois a ineficiência é conhecida de maneira rápida, sendo que seus reflexos vão
atingir diretamente os valores monetários da organização.
Admitida a complexidade existente no ambiente das organizações financeiras, em
especial no que se refere à tomada de decisão com relação ao crédito, esta dissertação
8
pretende contribuir para com o desenvolvimento do estudo desta área. Através da
pesquisa da instituição financeira Banco do Brasil, pretende-se estudar como são
aplicados os modelos tradicionais de análise, bem como se pretende verificar o nível de
utilização das novas teorias, a saber, Redes Neurais, Lógica Fuzzy e Neuro-fuzzy.
9
2 REVISÃO DE LITERATURA
Este capítulo analisará a mudança nas organizações, a transformação na estrutura
organizacional com relação a decisão, o processo de decisão do crédito nas instituições
financeiras, a relevância dos modelos de risco de crédito para o tomador de decisões e
as novas abordagens de análise de risco do crédito que começam a ser experimentadas.
2.1 A MUDANÇA NAS ORGANIZAÇÕES
A mudança organizacional se toma uma constante nas organizações modernas, sendo
fator de sohrevivência e de adequação aos novos princípios da administração. Há uma
necessidade de compreensão e assimilação das informações num tempo cada vez mais
reduzido, sendo fator determinante para o futuro (Ulrich, 1998).
Ulrich (1998) conceitua mudança como a capacidade da organização de melhorar a
concepção e implementação de iniciativas e de reduzir o tempo de ciclo de todas as
atividades organizacionais.
Urna organização precisa estar sintonizada com o processo de mudança, identificando
seus agentes. Isto ocorre quando a empresa consegue visualizar o ambiente e o espaço
que ocupa. Através de uma visão chamada "sistêmica-organizacional", é posslvel
estabelecer esta relação de harmonia.
Na Visão sistêmica, há um processo de flexibilização, onde o princípio é a adaptação da
estrutura organizacional, verificando se a mesma está de acordo com seu ambiente
interno e externo. Considera-se o sistema social, político e econômico, fazendo relação
com os aspectos internos da organização.
A Idéia de Ulrich (1998), da agilização das iniciativas com relação a mudança, toma-se
efetiva quando a organização começa a obter a visão de seu ambiente. Desta forma, a
10
estrutura se altera de acordo com as mudanças, não permanecendo uma visão interna
extremamente estática, capaz de isolar a organização.
A organização que só adapta sua estrutura organizacional quando percebe ineficiências
quanto à sua estratégia, processos ou planejamentos, está presa a uma estrutura estática.
Esta empresa enxerga através dos problemas que surgem, só conseguindo visualizar, em
sua maior parte, as conseqüências, perdendo a visão do agente causador.
A visão sistêmica é pré-requisito para o processo de adaptação de forma adequada à
mudança, mas deve estar aliada à visão da organização e seus objetivos. A empresa
precisa visualizar as oportunidades, mas tomar para si o que lhe é importante. Nesta
relação, destaca-se a chamada Visão Contingencial (Motta, 1994).
A Visão Contingencial permite uma ampliação da visão organizacional, onde percebe
se a dependência da organização e os fatores ambientais que a influenciam. A definição
da estrutura organizacional toma-se algo mais dinâmico, pois não existe maneira correta
de organizar uma empresa, mas uma visão de estrutura adaptativa (Argyris, 1992).
Com o passar do tempo vai se intensificando a sensação de insegurança, pois é difícil
para uma organização adaptar sua estrutura organizacional de acordo com seu ambiente,
já que ele vem se tomando cada vez mais instável. O que acontecerá com a tecnologia,
sociologia, valores sociais, movimentos populacionais, ninguém poderá prever. Se algo
pode ser considerado certo, é que os desafios irão convocar a capacidade coletiva para
melhor compreendê-los, onde o repensar das organizações, se conduzido desta forma,
será menos turbulento (Senge, 1999).
O ambiente instável das organizações traz aos gestores mais desafios, havendo maiores
esforços para compreender o ambiente de mudanças. Existe uma busca por modelos
que conduzam a respostas rápidas, que consigam acompanhar a evolução social,
política, econômica, e tecnológica (Oliveira, 1995).
11
A presença de desafios é cada vez maIor no contexto das organizações atuais,
ampliando-se os esforços para compreender as mudanças ocorridas no ambiente. Na
medida em que aumenta a turbulência, cresce a necessidade de flexibilização,
despertando um interesse maior das instituições para compreender as transformações.
Os desafios apresentados às organizações, podem se constituir em excelentes
oportunidades, que, se bem compreendidas e aproveitadas, representam vantagens em
relação à concorrência. Estas oportunidades nem sempre são facilmente percebidas pela
organização. O certo é que ocorrem em situações variadas e até mesmo de formas
imprevistas.
As organizações estão com dificuldades para compreender estas mudanças e analisá-las
de forma adequada, através de uma leitura que identifique oportunidades de
crescimento. Para compreender melhor a mudança, Oliveira (1995) classifica três
maneiras de lidar com a complexidade instalada. Trata-se da mudança linear, caótica e
abrupta.
A mudança linear é gradual, evolucionária ou progreSSIva. Esta pode ser melhor
percebida ao se estudar detalhadamente as alterações de uma organização ao longo do
tempo, pois costuma representar ajustes ou correções de gestores diante das pressões do
dia-a-dia.
A mudança caótica costuma alterar radicalmente o modo operante de uma empresa, uma
vez que pressupõe a revisão dos objetivos e a adoção de novas estratégias
organizacionais. Esta , tende a ser menos freqüente e toma-se maIS comum em
ambientes turbulentos e competitivos. Existe uma certa suposição de que a mudança
caótica compreende um tipo de mudança difícil de ser prevista ou planejada, sendo de
pouco controle gerencial dos seus agentes. Caracteriza-se, assim, por movimentos
decorrentes de práticas ou ações diferenciadas, sem qualquer tipo de padrão de
comportamento previamente identificado.
O tipo de mudança abrupta, ocorre a partir de circunstâncias especiais ou de fatos
esporádicos advindos, por exemplo, de uma inovação de produto ou de processo, de
uma nova legislação, ou mesmo da entrada de novas lideranças ou governantes. Neste
12
caso, a possibilidade de previsão é restrita, pois a mudança tende a estar diretamente
relacionada a um acontecimento totalmente novo ou inusitado, à descoberta de uma
nova tecnologia ou de uma nova tendência no mercado. Esta forma de mudança também
costuma impulsionar alterações radicais no rumo dos negócios.
Para entender cada uma dessas mudanças, é necessário obter uma estrutura
organizacional que consiga lidar com este ambiente mutante. Desta forma, haverá uma
transformação nos principais processos de uma organização, buscando a melhoria
contínua.
É precIso estruturar através de alternativas inovadoras, recriando, dividindo e
suprimindo setores, departamentos ou unidades de negócio. É necessário identificar os
agentes que geram mudança, além de eliminar conflitos presentes na estrutura
organizacional e redefinir funções (Motta, 1994).
A possibilidade de ignorar a mudança, fingindo não enxergar as transformações que
ocorrem no ambiente, é atitude de organizações não comprometidas. Estas empresas
estão escondidas numa forma de alienação, onde a não-decisão as isenta das
conseqüências, pois ficar isolado causa uma sensação momentânea de conforto
(Morgan, 1996).
Uma organização isolada, certamente irá conVIVer com a solidão do não
compartilhamento de fatos novos, significando um comportamento regressivo e
destruidor. Este tipo de comportamento conduz a organização a uma estrutura
organizacional ineficiente.
Administrar um negócio, no ambiente de incertezas e mudanças extremamente rápidas
em que vivemos, é o maior desafio dos gestores. Para sobreviver com sucesso, as
organizações precisam, cada vez mais, oferecer produtos e serviços rapidamente
adaptados às expectativas dos clientes.
13
É preciso buscar um equilíbrio entre o risco de desestabilizar a organização e o risco de
mudar muito devagar. Num ambiente de negócios caracterizado por rápidas mudanças,
o estabelecimento deste equilíbrio depende da habilidade administrativa de cada
organização. Toda escolha implica num risco e num retorno. Não fazer nada,
geralmente leva à estagnação da organização (Burgin e Koss, 1993).
No desenvolvimento desta dissertação, será analisada com mais profundidade a questão
do risco, dando-se ênfase aos processos relacionados com a concessão de crédito nas
instituições financeiras. Na seqüência, o trabalho continua analisando a estrutura
organizacional, além de discutir as transformações no processo de decisão, o
planejamento da decisão, as mudanças nas instituições financeiras, até chegar ao seu
objetivo principal, que é aliar a estrutura organizacional à tomada de decisão, através de
técnicas de análise de crédito com o uso da informação.
2.2 A TRANSFORMAÇÃO NA ESTRUTURA ORGANIZACIONAL
A estrutura organizacional das empresas sofreu uma grande transformação, pOIS
estruturas rígidas não servem para assimilar as mudanças necessárias para o
desenvolvimento de uma organização. A evolução de uma organização depende da
redução da complexidade da sua estrutura. Estruturas simples e flexíveis representam
um importante recurso estratégico para o desenvolvimento das organizações.
Independente do tamanho de uma empresa, ela deve estar adequada às exigências de seu
ambiente competitivo (Drucker, 1993).
2.2.1 AS TRANSFORMAÇÕES NA TOMADA DE DECISÃO
A decisão é tomada em relação a uma ação a ser implementada, num quadro em que são
descritas as possibilidades futuras, através do uso da interpretação . Deste modo, se
pratica uma ação decisória com caráter de execução. Assim, as decisões são tomadas em
14
função de algum problema a ser resolvido, alguma necessidade a ser satisfeita, ou com
relação a algum objetivo estabelecido (Simon, 1965).
As organizações traçam modelos, possuindo cada qual o seu modelo decisório, através
do qual definem e avaliam previamente os problemas. Chega-se, desta forma, a
possíveis alternativas para solução dos problemas. Existem variáveis chaves que
interferem num processo decisório efetivo, passando por diferentes níveis hierárquicos
numa estratégia organizacional (Freitas, 1993). Estes níveis são devidamente descritos
na figura 2.1 que segue:
Figura 2.1: Os Níveis Hierárquicos
Ianejaml9nto e contrde Adminis1ra1i\lO
Contrde Op;:rradonal
Abran gªncia ~ imp:Jrtància das decisoos
1 Fonte: Macadar,(1998) apud Freitas, Becker, Kladis e Hoppen, (1997)
o nível operacional, descrito na figura 2.1, utiliza, na maior parte das organizações,
regras e procedimentos pré-estabelecidos. As atividades operacionais são programadas,
e seus procedimentos são bastante instáveis, mas que resultam numa ação imediata.
No nível tático, onde as decisões normalmente estão relacionadas com controles
administrativos, o processo decisório gira em tomo de questões do controle das
operações e formulação de novas regras de decisão. Existe, neste nível, a necessidade de
informações sobre o funcionamento do negócio, com destaque para questões de
planejamento.
15
No nível estratégico da organização, as decisões englobam ainda a definição de
objetivos, políticas e critérios gerais para traçar o curso da organização. Neste nível são
definidas as estratégias gerais da organização.
As organizações, no que se refere aos níveis hierárquicos, são analisadas sobre estes três
prismas. Não há uma clara separação entre os níveis, sendo que a abrangência e
importância das decisões aumentam na medida em que as decisões ocorrem nos níveis
superiores da organização.
Quando uma organização visualiza a tomada de decisão nos seus diferentes níveis
organizacionais, ela está orientada para o objetivo. O pensamento e as ações estão
intimamente ligados ao processo decisório, no sentido de definir o problema, avaliar
possíveis alternativas e, finalmente, atingir os resultados almejados pela decisão.
Na tomada de decisão existem variáveis importantes que interferem no processo. A
figura 2.2, que segue, procura ilustrar estas variáveis.
Figura 2.2: Variáveis do Processo Decisório
Fonte: Freitas (1993, p.74)
A figura 2.2 mostra a tomada de decisão, onde os objetivos da organização e os critérios
para decisão estão intimamente relacionados. O decisor, através dos valores, crenças e
16
recursos da organização, faz um balanceamento da ação a ser tomada. Com base nas
informações, ele irá constituir uma situação de certeza ou complexidade, onde o
conteúdo da informação terá influência sobre a decisão (Freitas, 1993).
As decisões tornam-se cada dia mais complexas, em função da intensa movimentação
das variáveis decisórias. Existe uma pressão cada vez maior pela rapidez nas decisões e,
ao mesmo tempo, uma exige-se redução dos riscos financeiros e de imagem das
organizações, sem perda de mercado.
As equipes administrativas são hoje consideradas as geradoras da ação da decisão, pois
a responsabilidade é diluída, diminuindo a pressão causada pelo tempo e eficiência da
decisão. As decisões individuais atuam através de ações diversas, com opiniões e
conclusões muitas vezes pouco coerentes.
A intensificação das ações também produz seus reflexos, com um ambiente de muitas
alternativas a serem consideradas, aumentando ainda mais a complexidade da decisão. É
preciso, por isso, ampliar os conhecimentos e domínios técnicos, que se traduzem em
atitudes positivas para melhorar a identificação do problema. É necessário colher,
classificar e analisar as informações, criando meios de relacionar as alternativas para
melhor decidir (Moreira, 1996).
2.2.2 O PLANEJAMENTO DA DECISÃO
Através de um modelo, é possível criar pré-estrutura que dará maior segurança ao
decisor, classificando-se os tipos de decisão. Algumas são repetitivas, acontecendo em
um ciclo determinado de tempo. São as programadas. Outras acontecem de forma
imprevista, sendo consideradas não-programadas (Simon, 1965).
Nas decisões programadas é possível estabelecer regras e procedimentos antes que se
exija a execução. São tomadas num ambiente de baixa incerteza, sendo facilmente
delegáveis e com riscos insignificantes.
17
Em decisões não-programadas, existem poucas regras a seguir, caracterizando-se por
esquemas programados fracos. Este tipo de decisão é mais arriscado, pois dificilmente
podem ser estabelecidas regras ou esquemas específicos. As decisões programadas e
não-programadas podem ser melhor vistas na figura 2.3, a seguir apresentada.
Figura 2.3 : Tipos de decisão
programadas não pfOJramadas
Fonte: Simon, 1977
A questão chave, para diminuir o nível de incerteza da decisão, está em se estabelecer a
previsibilidade das alternativas colocadas na situação que se vai analisar. Criam-se
alternativas de acontecimentos e o que se fará se elas realmente se concretizarem.
Analisa-se, neste caso, o tipo de risco que se pretende assumir, traçando compensações
para ele.
As decisões não programadas podem ser reduzidas a sub-decisões, ou seja, aplicando
conhecimentos do decisor. Existe a transformação das decisões não estruturadas, em
elementos familiares, onde é feita uma estruturação através de uma teoria que
constituirá um modelo próprio do decisor (Simon, 1965).
Uma questão importante para tomada de decisão é a previsibilidade das alternativas que
cada situação põe à disposição do decisor. Com isto, se constitui a base para o cenário,
onde se consegue visualizar as conseqüências da decisão a ser tomada.
o conhecimento dos resultados da ação constitui um conjunto de alternativas,
avaliando-se a magnitude do risco, mas principalmente o caráter do risco da decisão.
Avaliam-se três condições para avaliação de alternativas: certeza, risco e incerteza.
18
Confonne o nível decisório, as condições se tomam mais próximas de cada situação,
como se pode verificar na figura 2.4 (Turban, 1995)
Figura 2.4 : Bases da Tomada de Decisão
Compldo ('ll/lhêOmento
Certc:La
AlIIucnt{' Ui.! C\Jllheól1lt:ll!u ..
RISCO
Diminuiçào du ('ollhccimentQ
Fonte: Turban, 1995 pág. 96
[gnoLJ.nda Tutal tllt.:t!l'ta:l
A figura 2.4 ilustra as três condições possíveis para avaliação de alternativas, confonne
Turban, 1995. São analisadas certeza, risco e incerteza. Estas três variáveis estão
inseridas na figura 2.4 onde se relacionam, pois não podem ser analisadas
separadamente.
Quando analisamos a figura 2.4, é possível visualizar o que se chama de completo
conhecimento, ou seja, a certeza em relação ao objeto da decisão. Quanto maior o nível
de conhecimento que se tenha em relação ao objeto de decisão, menor tende a ser o
fISCO.
Ao caracterizar-se o desconhecimento em relação ao objeto da decisão, onde não se
consegue estabelecer múltiplas conseqüências da decisão tomada, temos uma situação
de risco maior.
A decisão, com base nas infonnações, é capaz de reduzir a incerteza, conseqüentemente
diminuindo o grau de risco. A infonnação é uma ferramenta de apoio ao decisor, em seu
processo de tomada de decisão, sendo responsável pela agilidade e eficiência do
processo.
19
A seguir será analisada a informação e sua importância para o processo decisório nas
organizações.
2.2.3 A DECISÃO COM BASE NAS INFORMAÇÕES
Conforme visto até o momento, a decisão é tomada com base num objeto estabelecido,
havendo um caráter de execução relacionado com algum problema a ser resolvido. O
objetivo final é chegar a uma boa decisão, que minimize os riscos. Isto ocorre através do
conhecimento do objeto da decisão, que acontece com base em informações (Simon,
1965).
A informação é elemento fundamental que compõe o processo decisório, embasando os
questionamentos e estabelecendo questões alternativas, representadas no caráter de
execução da decisão. Informação reduz a incerteza, tendo elevado valor no processo
decisório, pois amplia as possibilidades positivas associadas aos resultados esperados
(Davis e Olsen, 1987).
o processo decisório só se toma mais eficaz, com base no uso de informações, se elas
forem direcionadas para o objeto da execução da decisão. É preciso portanto observar
que as informações só têm valor se afetarem a decisão, ou curso de sua ação. As
informações orientadas para decisão, possuem, portanto, certas características, conforme
Macadar (1998) apud Davis e Olsen (1987):
A informação tem valor surpresa;
A informação reduz a incerteza;
A informação somente tem valor se altera uma decisão;
À medida que a informação se volta para o objetivo do decisor, seu valor
aumenta;
A informação tem valor maior se está disponível quando ele precisar.
20
Todos estes requisitos fazem com que a informação tenha valor para a decisão, o que
não dispensa a habilidade do decisor para utilizá-la. Se não houver esta habilidade,
estará se incorrendo em desperdício de recursos no investimento com informações que
não são utilizadas, ou não representam qualquer valor para a organização.
A informação exige características de pesquisa, que seja devidamente estudada, que
produza conhecimento e, finalmente, que se transforme em ação efetiva. É preciso,
antes de se tomar a decisão, obter informações a respeito do objeto da decisão, pois
apostar nos resultados que uma decisão errada pode causar, é uma resposta impulsiva ao
problema (Freitas, 1996).
Através de um exemplo sugerido por Freitas (1996), da reflexão sobre o homem-estudo
e o homem-ação, pode-se compreender melhor a ligação existente entre a informação e
a decisão. A necessidade das pessoas em agir, e cada vez com um período de tempo
mais curto, faz com que aumente a tendência por decisões por impulsão, aparecendo,
com destaque, o termo "apostar". A figura que segue é utilizada em Freitas (1996) para
explicar a relação entre a pesquisa e a prática, mas serve bem para a questão do estudo
informação-decisão:
Figura 2.5: Importância da informação
E:\periêl1l:ias. impressücs.crent;as Pen:cr~Úô. conscientes ou nuo
F ontcs do homem de estudo -----. Sistema de infonnaçãu fonnaJizado (SI Adminisu'ati\'o, atividades de pesqui!'.a si!'.temàtica)
Rumo li S,sft:mm de "!Iúrma~'iio /I1(/III/l'os porJmjúrtlwlS
Fonte: Freitas (1996)
Conforme a figura 2.5, o decisor, pela necessidade de agir, pode responder de duas
formas: apostando ou avaliando. Na primeira, utiliza a resposta impulsiva, respondendo
Blet.JOTECA M'.Rr8 tcfJF.;QtE srrt.(J~'SEN FUNDACAo GETULIO VARGAS
21
a ação com ação. Na segunda, antes de agir consulta fontes, percebe desvios entre
relações, faz reflexões, examina informações formais que estão no sistema de
informações da organização.
A decisão tomada através da informação, com sistemas de informação formalizados,
leva a uma decisão com reflexos mais positivos do que a simples reação. A aposta,
utilizada como forma de decidir, leva ao aumento do risco, pois é tomada sob a
incerteza, sem avaliar qualquer conhecimento do decisor (Turban, 1995).
Existe a crença de que os sistemas de informação relacionados com a decisão, partem na
direção da forma intuitiva, porém devidamente formalizados, conforme ilustra a figura
2.5. A maneira como são tomadas as ações, depende muito de como se caracteriza a
forma concreta da decisão no dia a dia de uma organização.
o processo decisório pode se apresentar muito complexo, não permitindo que as
decisões sejam tomadas com base na ação pela ação, através da impulsão. As
organizações procuram diminuir o risco do erro com a decisão através do aumento do
conhecimento do decisor, com a constante utilização das informações chaves em
direção ao objeto da decisão (Turbam, 1995).
As decisões preCIsam ser tomadas rapidamente sem expor a organização ao nsco
financeiro, o que se toma possível através da flexibilização na disponibilização das
informações. Para que isto ocorra, é necessário sintonizar as informações com os vários
níveis hierárquicos, gerando dinamismo através da conquista da flexibilidade na tomada
de decisões (Comella, 1994).
A estrutura hierárquica mostrada anteriormente na figura 2.1, onde se caracteriza a
presença de uma verticalização na adoção das informações, dificulta a decisão tomada
de forma rápida e eficiente. Cada nível hierárquico necessita de informações com suas
características adequadas, mas a capacidade de resposta depende de uma estrutura
organizacional não rígida. Esta estrutura não pode tomar-se complexa para a decisão
com base em informações. Comella (1994) sugere um modelo de fluxo de informações
22
onde existe a substituição dos modelos de estrutura hierárquica tradicionais. É possível
verificar isto na figura que 2.6.
Figura 2.6: Modelo de Fluxos de Informação em uma Empresa
EMPRESA INIlUSTRI!l.L
ORIENI !l.CÃO POR !Í.REAs FUNlION .... 'S
~ f-OPER~C!l.O Z=s,ru.fO MJ\CJ\IO
(
COMP!l.RTLHAMENIO O~ INFORMA.J;íi:o
OfllENl ACÃO POR T.I\REf)l5
Fonte: Marchand (Apud Cornella, 1994)
É necessário que haja a sintonização das informações entre os diversos níveis
hierárquicos da empresa, com o que a complexidade existente na organização é
distribuída entre seus diversos níveis. O achatamento da pirâmide hierárquica faz com
que haja uma sintonização de informações entre a planificação, controle e operações
evitando a mera transição de dados entre os níveis hierárquicos.
É preCISO sempre diferenciar dados, informação e conhecimento, para compreender
melhor o modelo proposto por Cornella (1994). A seguir cada um é devidamente
identificado, com suas características particulares:
Dados
Eles representam o elemento básico a partir do qual percebe-se uma realidade, conjunto
de fatos distintos e objetivos, relativos a eventos. São os registros estruturados das
transações, feitos pela organização. Pode-se dizer, também, que é toda e qualquer
representação, de um fato ou de uma situação, ainda não submetido à metodologia para
a produção de informação, sendo no entanto sua base.
23
Dados, assim, não têm o objetivo de informar, visto que nem todos têm utilidade para a
organização. Eles podem ser ilimitados, portanto devem ser selecionados para que haja
utilidade em termos de informação.
Informação
Os dados coletados, capazes de diminuir o nível de incerteza na tomada de decisão, se
caracterizam como informação. É extraída através do processamento dos dados obtidos,
com a utilização de uma metodologia, onde há ênfase na avaliação e conclusão sobre os
fatos ou situações. A informação é obtida através da seleção dos dados estabelecidos no
contexto, otimizando assim os resultados a serem alcançados, diminuindo a incerteza e
aumentando a eficiência da tomada de decisão.
Conhecimento
A intensidade da concorrência vivida pelas organizações atuais, faz com que haja uma
busca por diferencial competitivo. Para enfrentar esse desafio, buscam-se cada vez mais
dados, que devem ser transformados em informação relevante num período cada vez
menor de tempo. Através da coleta destes dados, sua análise e transformação, a
organização vai ampliando sua visão sistêmica sobre o comportamento do mercado,
além de identificar suas tendências. Isto se chama conhecimento, que é o conjunto de
informações sobre o ambiente competitivo, adquirido através de informações
diferenciais.
Compreendendo estes três conceitos, consegue-se enxergar a dificuldade presente em
estruturas organizacionais rígidas. Há entre os níveis hierárquicos a passagem de dados,
ou seja, fragmentos da informação. Desta forma não se consegue uma ligação rápida de
informações para decisão entre os níveis de uma organização.
Os agentes da decisão ficam presos ao que anteriormente foi mencionado, ou seja,
responder a uma ação com outra ação, levados pelos aspectos impulsivos, onde não
existe a presença de estrutura que privilegie as tendências das ações intuitivas, através
de um sistema de informações formais (Freitas,1996).
24
Se as infonnações passam entre os níveis organizacionais, onde os decisores a elas têm
acesso, eles provavelmente terão uma visão mais apurada a respeito do objeto da
decisão, não se resumindo, o processo decisório, a um conjunto de dados que transitam
pela alta organização e que após são repassados através de ordens de como fazer.
Com a disponibilidade das infonnações, os decisores terão a seu favor a acumulação do
conhecimento, assim tendo detenninadas situações onde o caminho entre a direção e a
operação se toma mais curto. Havendo o conhecimento a respeito do objeto da decisão,
diminui-se o grau de risco e implanta-se a possibilidade de aumento da eficiência das
decisões planejadas e não planejadas. Existirá, nas ações dos decisores, a orientação
para as tarefas, onde se conseguirá visualizar o todo complexo da organização,
tomando-se decisões de fonna a resolver os problemas e conseguindo visualizar os
reflexos causados na organização (Freitas,1996).
Quando existe uma contextualização da decisão, diminui-se o grau de insegurança da
ação , uma vez que ela estará estruturada a partir de infonnações significativas.
Infonnações que podem ser geradas por todos os níveis da organização. Esta é a
proposta do modelo que segue, onde existe uma estrutura organizacional, que incorpora
diversas áreas de fonna integrada e participativa num processo de geração da
infonnação voltado para a tomada da decisão.
2.2.4 A GERAÇÃO DE INFORMAÇÕES PARA DECISÃO
A infonnação não tem qualquer valor para a organização se não tiver um valor prático,
sendo tão importante quanto a acumulação do conhecimento do decisor. A organização
precisa buscar a infonnação importante para seus processos decisórios através do
estabelecimento de infonnações chaves (McGee & Prusak, 1994).
A busca de infonnações chaves é de extrema importância para o negócio, pois são elas
que direcionam a tomada de decisão. Existe um emaranhado de infonnações a respeito
das empresas, porém, o que interessa é um número reduzido de infonnações críticas.
25
Através destas infonnações é possível estabelecer a situação de uma organização,
encontrando-se um apoio seguro para a decisão.
Existe um modelo de gerenciamento da infonnação abordado por Rockart (1979), onde
se buscam as chamadas infonnações críticas de sucesso. Este modelo leva em conta as
se guintes caracterí sti cas:
- Estrutura da indústria particular. Cada indústria, por sua natureza, tem um jogo de fatores de sucesso crítico que são determinados pelas características dela própria;
- A estratégia competitiva, posição da indústria e localização geográfica. Cada companhia em uma indústria está em uma situação individual determinada por sua história e estratégias competitivas atuais.
Este sistema de infonnações serve para avaliar o desempenho de uma organização,
através da análise dos seus indicadores mais importantes. O objetivo é fazer um
gerenciamento eficaz, com o estabelecimento de controles para o desenvolvimento de
uma organização.
Neste modelo sugerido por Rockart (1979), existe uma coleção de infonnações sobre o
mercado, tecnologia, clientes e concorrentes, tendências externas e políticas sócio
econômicas. As empresas não devem confiar em infonnações imprecisas, sendo
importante desenvolver mecanismos para infonnações consideradas críticas.
o modelo de Rockart (1979) gera a base para a gestão da infonnação, estabelecida
dentro de uma organização através de seus fatores críticos de sucesso, onde se
estabelece um planejamento da organização a ser seguido. O modelo sugerido por esta
dissertação é um sistema de infonnações que alimente o decisor com relação a análise
de outras organizações.
A seguir serão analisados modelos que servem de ferramenta para concessão do crédito
em instituições financeiras. Através do estudo do processo de concessão de crédito em
uma instituição financeira, poderá observar-se a evolução destes modelos de análise de
risco, que passam de mero sistema de cadastro de dados do cliente para uma análise
mais empírica do decisor, chegando à fonnulação de modelos que usam a inteligência
26
computacional para a tomada de decisão nas instituições financeiras.
2.3 O PROCESSO DE DECISÃO DE CRÉDITO NA INSTITUIÇÃO FINANCEIRA
A instituição financeira capta recursos com o objetivo de, posteriormente, aplica-los de
maneira eficiente. Assim como é importante fazer uma captação de forma adequada, as
instituições financeiras também precisam analisar criteriosamente as oportunidades de
investimento dos recursos a elas confiados, garantindo seus resultados e a segurança do
sistema como um todo.
Este tipo de organização precisa estar atualizado em suas informações, especialmente
em relação ao mercado das linhas de crédito oferecidas. A preocupação, no âmbito do
processo decisório, aumenta ainda quando estas empresas estão inseridas em mercados
onde existem clientes que possuem aumento ou declínio súbito das vendas, expansão ou
retração de mercados, elevação de preços, concorrência acirrada, inflação, alterações na
política governamental e inadimplência (Gitman, 1987).
As instituições financeiras sentem de forma imediata a alteração no faturamento das
empresas, pois isto determina a capacidade de pagamento dos empréstimos que
concedem. Para tentar controlar as variáveis que influenciam, se faz um planejamento
detalhado, buscando monitorar de forma eficiente o lucro, faturamento, custo, fluxo de
operações e liquidez dos clientes. Estes fatores estão diretamente ligados a saúde
econômico-financeira das empresas, sendo imprescindível monitora-Ios como forma de
apoiar as decisões.
Ao se falar em homem-ação, assentado em uma estrutura formal de sistema de
informação, pode-se considerar a possibilidade de o mesmo, através de ações
equivocadas, imputar prejuízos à organização. Quando se trabalha com dinheiro, lida-se
de forma mais direta com o risco. O executivo do mercado financeiro tem, em relação
ao erro com determinado produto em uma indústria, uma pressão maior em tomo do seu
27
objeto, ou ação, da sua decisão, pois, ao conceder ou negar o crédito a algum cliente, o
risco está diretamente relacionado com um valor monetário. (Gitman, 1987).
o processo de decisão e o risco mencionado anteriormente por Turban, (1995), não
dependem somente do conhecimento acumulado pelo decisor, mas principalmente das
informações a respeito do cliente, onde, estas, se prestadas de forma atualizada e
verdadeira, conseguem estabelecer variáveis importantes no processo decisório da
concessão do crédito.
Diante da complexidade do processo decisório nas instituições financeiras, toma-se
muito importante fazer uma análise mais aprofundada do assunto. A seguir será
analisado o crédito como negócio, onde a medida do risco se toma importantíssima para
a boa decisão, juntamente com outras variáveis do processo, até aqui avaliadas. Neste
contexto, os modelos de análise de risco do crédito tomam-se tema principal deste ponto
em diante, uma vez que, quando se fala em concessão de crédito, se constituem no
principal elemento de apoio à tomada de decisão.
2.3.1 A FUNÇÃO DO CRÉDITO
o papel histórico dos bancos tem sido a intermediação entre agentes econômicos com
posição orçamentária superavitária, que podem financiar as necessidades de
investimento e consumo dos agentes com situação orçamentária deficitária. A função
do crédito nestas instituições, consiste em avaliar a capacidade de pagamento do
tomador, visando assegurar a reputação e a solidez do banco. Dar segurança aos
depositantes, sobre os valores confiados ao banco, e garantir o retomo dos acionistas,
são objetivos fundamentais, tudo dependendo de decisões adequadas em relação aos
créditos concedidos, o que envolve uma correta definição do risco oferecido pelos
clientes (Silva, 2000).
28
2.3.2 O CRÉDITO COMO NEGÓCIO
Dado seu significado estratégico para os gerentes de contas verdadeiramente
interessados em realizar negócios rentáveis e seguros, a seguir encontra-se transcrito
mais um trecho do livro de Silva (2000). Segundo o autor:
"áreas de crédito com posturas pró-ativas, avaliando empresas, conhecendo a forma como essas empresas operam, bem como suas necessidades de recursos, podem dar a seus bancos condições de saírem na frente, com vantagem competitiva ...
... muitos gerentes de contas, ao invés de ficarem dizendo que os clientes não gostam de fazer cadastro, deveriam usar sua habilidade de vendas para vender ao cliente a conveniência de fornecer as informações para gerar uma relação de parceria mais clara e mais segura. Para estruturar e fundamentar uma operação, o banco precisará conhecer o cliente, sua forma de operar e suas necessidades. Precisará identificar entre seus produtos aqueles que se ajustem às necessidades do cliente. f;; evidente que precisará também, e principalmente, avaliar o risco de crédito. Então, está claro que Crédito e Marketing precisam estar muito próximos.
2.3.3 RISCO DO CLIENTE OU RISCO INTRÍNSECO
Está diretamente relacionado com o tomador do crédito e decorre de suas
características, envolvendo os chamados "Cs" do Crédito, quais sejam: Capital, Caráter,
Capacidade e Condições. A partir da avaliação desses elementos chega-se ao risco do
cliente (risco intrínseco), que possibilitará a determinação do volume de empréstimos,
sua precificação e respectivas garantias, além de outros elementos integrantes de uma
política de crédito (Silva, 2000).
Em termos genéricos, o Capital está relacionado com a análise financeira e patrimonial
do tomador, o Caráter refere-se à intenção desse tomador em cumprir a promessa de
pagamento, enquanto Capacidade envolve o gerenciamento da empresa e Condições
trata de aspectos externos à organização, envolvendo fatores não controláveis pela
mesma, tais como concorrência, flutuações econômicas e eventos naturais, onde as
inundações e secas aparecem como exemplos desses últimos.
29
o risco do cliente, risco intrínseco, ou rating, é apresentado por meio de um código ou
classificação, que fornece urna graduação de risco, desde o mínimo até o mais elevado.
Do ponto de vista dos bancos, há cada vez maior preocupação com esta questão, uma
vez que as próprias autoridades monetárias, buscando assegurar um funcionamento
saudável da economia e evitar o elevado custo social dos impactos negativos sobre o
chamado risco sistêmico, têm exigido maior rigor na concessão de créditos e respectivas
alavancagens e aprovisionamentos para créditos de liquidação duvidosa, tudo girando
em tomo do risco de crédito apresentado pelos tomadores de empréstimos (Pereira,
2000).
2.3.4 A POLÍTICA DE CRÉDITO
Ainda segundo Silva (2000, pág. 103), "as políticas, em administração de empresas, são
instrumentos que determinam padrões de decisão para resoluções de problemas
semelhantes. Determinado problema que surge ocasionalmente pode exigir uma tornada
de decisão singular, segundo suas peculiaridades, não sendo possível estabelecer-se
políticas. Quando, entretanto, tratar-se de fatos repetitivos, recomenda-se a adoção de
uma política de resolução."
A partir disso, podemos entender que as políticas se constituem em verdadeiros guias
para a tomada de decisão, facilitando o processo, dando uma certa consistência e
padronização aos resultados esperados.
Dada a sua importância, as políticas de crédito devem ser definidas pelos escalões
superiores da organização, tais como Conselho de Administração ou Diretoria.
Ao contrário das empresas comerciais, onde a inadimplência, quando não resolvida pela
devolução da própria mercadoria, limita-se ao custo incorrido pelo comerciante, os
prejuízos de um banco, decorrentes de um não recebimento, alcançam o valor total
emprestado mais o custo do respectivo funding. Tal fato justifica a adoção de critérios
mais rigorosos no processo de concessão de crédito por parte das instituições financeiras
(Richers, 1981).
30
Entre os principais componentes de uma política de crédito, destacam-se as normas
legais, a definição estratégica e os objetivos a serem alcançados pela instituição
financeira e a sua estrutura organizacional.
No que se refere às normas legais, um dos principais parâmetros a ser observado, no
Brasil, é aquele traçado pela Resolução nO 2.099 do Banco Central do Brasil, que
estabelece a necessidade mínima de um Patrimônio Líquido Ajustado de 11% em
relação aos ativos ponderados pelo risco. Tal determinação, dependendo da estrutura de
capital de cada instituição, poderá implicar na retração do oferecimento de empréstimos
por parte dos bancos, ou mesmo re-direcionamento de seus investimentos (Edward, et.
aI, 1995).
Quanto à estratégia e objetivos a serem alcançados pela instituição, registramos que os
critérios de análise e concessão de crédito devem estar ajustados às características do
tomador, sempre contemplando as diferentes performances observadas em cada
segmento de clientes. Assim, os modelos que analisam uma pequena empresa devem ser
diferentes daqueles destinados a analisar uma empresa de grande porte, uma vez que
suas práticas contábeis, comerciais e administrativas, normalmente, são conduzidas de
formas diversas.
As políticas de crédito, por sua vez, serão diferenciadas conforme o volume de negócios
e lucratividade pretendidos pela instituição, apresentando-se mais liberais quando busca
maior participação no mercado, ou mais restritivas quando pretende manter ou reduzir
o seu "market share" atual.
A estrutura organizacional, por sua vez, acaba por definir a delegação de poderes aos
executivos da instituição, num quadro em que as alçadas para decisão de crédito podem
ser individuais, conjuntas ou colegiadas, ou mesmo contar com órgãos de suporte com
competência especializada. O porte da agência também pode determinar o valor de
alçada do seu gerente, uma vez que as agências maiores, com maior complexidade
administrativa e operacional, exigem, em princípio, um gerente tecnicamente mais
qualificado, com formação compatível para atender, inclusive, grandes empresas. Seria
incoerente manter um profissional de alto nível técnico e cultural atendendo a pequenos
31
clientes, assim como seria inadequado colocar um gerente sem o preparo necessário
para administrar negócios de maior amplitude (Ansoff, 1977).
o gerente que detém um grau apurado de conhecimento é colocado em agências
maiores, onde existe a exigência por profissionais mais qualificados. Diminuindo,
portanto, o grau de risco de uma decisão errada, em um objeto de decisão considerado
mais complexo. Ocorre nestes casos, o mencionado por Turban (1995), onde o decisor
que possui um grau de conhecimento maior sobre o objeto da decisão, em função das
informações acumuladas e interação com o objeto, diminui o risco, pois ele consegue
enxergar os reflexos de sua decisão de melhor forma.
2.3.5 CULTURA DE CRÉDITO
Pela importância que toma a cultura do crédito, se faz necessário comentar os
ensinamentos de Caouette (1999, pág. 27-37), listando, a seguir, algumas de suas
colocações a respeito do assunto:
• "A alta administração deve estabelecer uma zona de segurança para a assunção de riscos e garantir que pessoas dentro da organização a entendam e continuem com ela. "
• "A busca pelo crescimento lucrativo comumente põe negócios em um curso de colisão com seus limites de riscos. "
• "Tendo estabelecido uma zona de riscos permissíveis, a alta administração deverá, então, apresentar a dinâmica e os parâmetros dessa zona às pessoas de toda a empresa. "
• "Uma organização pode estabelecer políticas e procedimentos complicados como freios e contrapesos para controlar seus riscos, mas se faltar um núcleo cultural forte, esses serão de pouca utilidade. Instituições geralmente falham, não por falta de sistemas, políticas e procedimentos de crédito, mas porque elas têm uma cultura de crédito prevalente que tira o sentido da aplicação de tais sistemas, políticas e procedimentos. O mais importante é aquilo que está sendo praticado. A administração precisa internalizar o valor da cultura de crédito e repassá-lo ao máximo a seus comandados. "
32
Como é possível observar nas idéias formuladas acima, retiradas de Caouette (1999,
pág. 27-37) , a cultura é fundamental e decisiva para o sucesso de qualquer política de
crédito. É necessário, além de normas e diretrizes bem formuladas, que as pessoas que
as operacionalizam às entendam e com elas se comprometam. Neste contexto, é
necessário entender que as metas de lucros, fundamentais para a sobrevivência de
qualquer organização, devem ser alcançadas através da observância das diretrizes
traçadas pela alta direção da instituição, mesmo diante de pressões contrárias.
Existe, portanto, uma cultura que é inerente ao processo decisório na concessão do
crédito, que deve ser avaliada antes de qualquer decisão. A organização traça, também,
suas políticas no processo de concessão do crédito. As pessoas envolvidas com as
decisões, não às tomam com base em impulsos, apostando nos resultados que a ação em
relação ao objeto da decisão irá causar. Confirma-se, aqui, o fundamento de que as
pessoas tomam como referência um sistema de informações formal, que, aliado ao
conhecimento que possuem, apóia as suas decisões (Freitas, 1996).
2.4 A ANÁLISE DE CRÉDITO
Ao se colocar a decisão relacionada com a concessão do crédito, há a necessidade de
uma análise mais apurada de uma variável importantíssima neste processo decisório. É
necessário estudar o chamado risco de crédito, através de um estudo de como o mesmo
é medido. As novas tecnologias permitem que se analise esta variável de forma mais
adequada, fornecendo mais segurança ao decisor (Saunders, 2000).
A análise de crédito é um processo estruturado, que tem por objetivo definir o risco
oferecido por cada cliente, no que diz respeito ao cumprimento de suas obrigações
financeiras. Trata-se de um trabalho intenso e metódico, sempre voltado para cada
tomador de crédito de forma individual e que, normalmente, segundo Caouette (1999) ,
deve seguir os seguintes passos:
a) - Estabelecimento de interesse negociai recíproco entre banco e cliente;
33
b) -- Estabelecido o interesse, inicia-se a análise de crédito a partir dos demonstrativos econômico-financeiros (balanços e balancetes), cujas contas são criteriosamente criticadas e, se for o caso, ajustadas aos critérios adotados pelo banco;
c) - Analisa-se a estrutura do setor, especialmente tendências emergentes, o posicionamento da empresa e o impacto potencial de medidas regulamentadoras;
d) - Avaliam-se a administração executiva e a estratégia operacional da empresa. A análise estratégica se refere à avaliação das perspectivas de longo pra::o da empresa em seu ambiente setorial, baseando-se em três premissas: a) a empresa deve obter vantagem competitiva para se manter lucrativa; b) os meios para a obtenção de uma vantagem competitiva variam de setor para setor; c) à medida que os setores se desenvolvem, os meios para obtenção de uma vantagem competitiva mudam.
Em síntese, a análise contempla a avaliação ambiental, a avaliação do desempenho da
empresa e de seus administradores, bem como a avaliação das diretrizes estratégicas
observadas, exigindo do profissional do crédito uma boa preparação técnica, perspicácia
e capacidade de articulação de idéias para defesa de suas conclusões.
Ainda segundo Caouette (1999), "uma presunção universal do processo tradicional de
crédito é a de que o executivo de crédito deve examinar as provas como se fosse um
detetive, questionando as informações fornecidas pelo tomador, procurando por
possíveis fraquezas ou imprecisões na história e tentando prever problemas que podem
vir a ocorrer no futuro." Em termos contábeis, por exemplo, o executivo de crédito deve
ir além do valor registrado em dinheiro para determinar o valor real do ativo, já que um
ativo pode valer mais ou menos do que seu valor em balanço.
Embora auxiliadas por técnicas matemáticas e estatísticas, as análises não prescindem
por completo do julgamento subjetivo dos analistas, que continuam se debruçando sobre
os clássicos "Cs" do crédito - Capital, Caráter, Capacidade e Condições - , com o
objetivo de identificar a probabilidade de sucesso das organizações. Trata-se de uma
tarefa que envolve informações exatas, mas também muita subjetividade e julgamento
de valor.
Um aspecto que não pode ser esquecido nos procedimentos de análise, é a importância
representada pelo fluxo de caixa. O fluxo de caixa operacional define a liquidez das
34
empresas, ou seja, informa se elas são capazes ou não de gerar dinheiro suficiente, a
partir de suas operações internas, para fazer frente a seus compromissos financeiros
(Saunders, 2000).
Ao permitir a descoberta da origem e do uso do dinheiro da empresa, a análise de fluxo
de caixa se constitui em uma ferramenta poderosa. "É poderosa porque é quase
inevitavelmente bem-sucedida em expor o mecanismo-chave por meio do qual uma
empresa sobrevive ou morre. Os fluxos de caixa não podem ser manipulados por
convenção contábil e não há como uma empresa possa esconder fluxos relevantes de um
analista que saiba como usar com habilidade a análise de fluxos de caixa, a não ser por
meio de fraude. Por esses motivos, a análise de fluxo de caixa não goza da boa vontade
das empresas ou de seus contadores, havendo considerável hostilidade contra ela na
maioria dos trabalhos publicados sobre finanças corporativas" (Newton, 1993).
2.4.1 MODELOS DE ANÁLISE DO RISCO DE CRÉDITO
Em termos de análise de crédito, cada um dos modelos, normalmente, consiste num
conjunto de índices financeiros, cujo processo de escolha foi baseado em métodos
estatísticos para selecionar, entre os índices existentes, aqueles que, em conjunto, têm
maior representatividade para classificar empresas, com probabilidade de serem boas ou
insolventes. Cada um dos índices, em cada um dos modelos, recebe um peso, que é
decorrência de sua ordem de grandeza e de sua importância relativa no conjunto. Esse
peso é calculado através do uso de uma metodologia estatística denominada análise
discriminante. Nesse processo de cálculo, os pesos são obtidos por um método objetivo
em que não entra a subjetividade do analista (Silva, 2000).
2.4.1.1 CARACTERÍSTICAS DOS MODELOS
Uma questão importante a ser observada quando da construção de modelos diz respeito
a certas características fundamentais, que acabam determinando a qualidade dos
mesmos. Segundo Silva (2000), as características mais importantes seriam as seguintes:
35
• Setoriais: em face das características operacionais das empresas, os modelos tornam-se mais efica:::es quando desenvolvidos e5pecificamente para a indústria ou comércio, por exemplo;
• Temporais: à medida que uma empresa se aproxima da concordata, muda o conjunto de índices que melhor separa as prováveis de serem insolventes das prováveis de serem boas.
• Regionais: considerando que as diversas regiões geográficas possuem características próprias e diferentes, observa-se que os modelos se tornam mais eficazes à medida que também são regionali:::ados;
• Características dos índices: não podemos ficar restritos aos índices tradicionais. Além da estrutura de capital, liquidez, rentabilidade e prazos médios, precisamos desenvolver e utilizar indicadores capa:::es de medir os aspectos dinâmicos da organização, tais como capacidade de crescimento e geração interna de recursos, por exemplo.
Em que pese todo o esforço até aqui desenvolvido por estudiosos do assunto, segundo
Caouette (1999) "devemos reconhecer que os modelos atuais de risco de crédito estão
mais para esforços pioneiros na busca de melhores soluções do que para o final do
estudo. Neste sentido, todos os nossos modelos são pontes para o futuro."
Muitos elementos diferentes entram na construção de um modelo de risco de crédito.
Primeiramente, devem ser postuladas as relações entre as variáveis que parecem afetar o
risco de inadimplência. É aqui que entra a teoria. Entre inúmeras questões que podem
ser levantadas, poderíamos, por exemplo, perguntar qual a interferência da qualificação
profissional dos administradores no desempenho da empresa? Será que essa relação
apresenta o mesmo grau de importância em qualquer época, atividade ou tipo de
empresa? Só isso nos dá uma visão da dinâmica que deve ser observada na construção e
manutenção dos modelos de análise de crédito. Depois, para derivar um modelo formal,
deve ser empregado um conjunto de ferramentas para estimar ou simular resultados. É
crucial a presença de um corpo de dados neste ponto, porque os modelos não podem ser
criados no vácuo (Silva, 1988).
Catalogar, manipular e concluir sobre dados relacionados com o "capital", através de
modelos matemáticos ou estatísticos, é perfeitamente possível. Mas falar sobre o capital
é, em essência, falar sobre o desempenho passado de uma determinada organização,
36
enquanto a definição do risco de um empréstimo está voltada exclusivamente para os
acontecimentos futuros que envolverão a organização tomadora.
No mundo globalizado que estamos vivendo, caracterizado por mudanças extremamente
velozes e muita competitividade, a capacidade técnica e administrativa da organização
sob análise tornam-se muito mais importantes que o seu desempenho passado, que,
neste contexto, não passa de uma referência que poderá não se repetir. Segundo Santi
Filho (1997), existem estudos que comprovam que a falta de capacidade dos tomadores
está ligada com a pouca experiência empresarial. Há, portanto, confirmação do que foi
mencionado anteriormente por Turban (1995), onde o nível de conhecimento do decisor
está relacionado com o risco da decisão.
Além da capacidade do tomador, precisamos identificar os prováveis caminhos a serem
percorridos pelos futuros cenários econômicos, que poderão favorecer ou dificultar o
desenvolvimento de uma determinada atividade. Estas questões mais amplas, revestidas
de maior grau de incerteza e com sérios problemas de quantificação, passam a desafiar
mais e mais as pessoas e instituições envolvidas com determinação de risco no meio
financeiro.
Tomando Silva (2000)" uma vez mais, confirmamos que "a análise de crédito envolve
variáveis quantitativas e qualitativas, ao mesmo tempo em que há uma tendência de que
as empresas de maior porte apresentem demonstrações financeiras mais informativas.
Essas empresas de grande porte tendem a operar com os bancos em volumes elevados
de recursos, o que determina a necessidade de uma análise de crédito com um maior
nível de profundidade. Daí ser necessário um adequado entendimento dos aspectos
estratégicos e operacionais da empresa, para possibilitar a avaliação de sua capacidade
de pagamento e a estruturação do empréstimo ou financiamento. Na empresa muito
pequena, as informações quantitativas tendem a ser deficientes. Essas deficiências
precisam ser compensadas por informações qualitativas. Daí, tanto na grande quanto na
pequena empresa, a decisão de crédito envolve os fatores quantitativos e qualitativos. O
mundo dos negócios caminha cada vez mais em direção a um maior aprofundamento no
conhecimento das atividades dos clientes e isto faz com que os métodos quantitativos
assumam um papel de instrumentos auxiliares".
37
2.5 RELEVÂNCIA DOS MODELOS DE RISCO DE CRÉDITO PARA O TOMADOR DE DECISÕES
Os modelos têm como objetivo facilitar o trabalho de análise e trazer maior consistência
aos resultados esperados. Segundo Caouette (1999-pág 452), "os modelos de risco de
crédito são importantes, atualmente, porque proporcionam ao tomador de decisões o
insight ou conhecimento que não estaria, de outra maneira, prontamente disponível ou
que só pudesse ser reunido a um custo proibitivo. Em um mercado onde as margens
estão diminuindo rapidamente e a pressão para redução de custos é incessante, os
modelos proporcionam uma vantagem competitiva a seus usuários. Em qualquer grande
instituição financeira que tenha uma grande variedade de exposições, opere em muitas
regiões geográficas e tenha quadros grandes e variados, os modelos quantitativos podem
injetar um grau útil de objetividade."
Os modelos, contudo, exigem uma série de cuidados que vão desde a sua adaptação ao
porte da empresa analisada até a correta avaliação dos aspectos qualitativos, que se
caracterizam por grande subjetividade.
Como já antes enfatizado, outro ponto que merece especial atenção dos responsáveis
pela manutenção e atualização dos modelos, diz respeito à dinâmica que deve ser
emprestada aos mesmos. Ainda segundo Caouette (1999, pág.193)," ... no processo de
engenharia financeira, muda-se o ambiente de forma que ele deixe de ser aquele que foi
reproduzido no modelo.
As novas formas de realizar negócios no mundo financeiro está exigindo novos
modelos, ou adaptações contínuas nos modelos já desenvolvidos. Tome-se o caso do
incremento de negócios com derivativos l, cujos riscos normalmente não se encontram
nos demonstrativos contábeis, mas que devem ser considerados. Os modelos de análise
hoje utilizados, quase invariavelmente, não contemplam essas hipóteses.
Para melhor ilustrar a importância relativa dos modelos, seguem as afirmações de
Caouette (1999):
1 Derivativos: Mercado no qual a fonnação de preços a serem exercidos no futuro deriva dos preços do mercado à vista. Para maiores infonnações, sugerimos a leitura do livro Mercado Financeiro, de Eduardo Fortuna, Editora Qualitymark, Rio de Janeiro, 1999, p. 411.
38
"Não en~ontramos até agora ninguém que esteja diSfosto a comprar ~u vender um emprestlmo exclusivamente com base num KMV ou um Escore-Z . Mesmo os profissionais mais entusiasmados com esses modelos dirão pouco mais que "são uma importante fonte de informação" . ... os praticantes fariam bem em tomar os modelos existentes com um certo ceticismo, e em olhar para todos os modelos ao mesmo tempo, em ve.: de usar apenas um na sua tomada de decisão. "(Pág. 453).
As palavras do autor resumem a importância relativa dos modelos, ao mesmo tempo em
que reafirmam que a cultura do Risco é feita de gente e sistemas, implicando na
valorização da cultura do crédito, sempre impregnado de fatores quantitativos e
qualitativos.
2.5.1 ALGUNS MODELOS DE ANÁLISE DE RISCO
Apesar de os métodos uni variados ainda serem utilizados por muitas instituições, a
maioria dos acadêmicos e um número crescente de profissionais parece reprovar a
análise de índices como meio de avaliação do desempenho das empresas. Embora
muitas vezes não passando de um refinamento da análise tradicional por índices, existe
hoje uma forte inclinação em tomo de técnicas estatísticas mais rigorosas, combinando
diversas medidas (quantitativas e qualitativas) em um modelo de previsão que tenha
significados (Saunders, 2000).
Neste contexto, não basta conhecer, por exemplo, os índices de estrutura, liquidez e
rentabilidade de uma determinada organização. Há que se estabelecer quais índices são
mais representativos para a indicação do futuro da organização, que pesos devem ser
atribuídos a cada índice e como fazer isso de forma objetiva. Este é o desafio dos
responsáveis pela elaboração e manutenção dos modelos de análise de crédito, que,
realmente, não podem mais prescindir do ferramental estatístico.
2 KMV: Modelo de Análise de Crédito baseado no conceito do mercado de opções e que se encontra descrito no item 2.6.1 deste trabalho. 3 Escore-Z: Modelo de Análise de Crédito concebido por Altman (I968) tendo a Análise discriminante como ferramenta principal, e que se encontra descrito no item 2.5.2.4.1 deste trabalho.
39
2.5.2 ALGUNS ESTUDOS EMPÍRICOS REALIZADOS NO EXTERIOR
Neste ponto, apresentamos, de forma sintética, os principais estudos realizados no
exterior, envolvendo análise de crédito, tendo como palco principal o cenário
econômico dos Estados Unidos.
2.5.2.1 ESTUDOS DE PATRICK
Em 1932, Paul J. Fitz Patrick selecionou, aleatoriamente, 19 (dezenove) empresas que
haviam falido no período de 1920 a 1929, com o objetivo de compará-las com 19
(dezenove) outras empresas bem-sucedidas. Tendo como objetivo básico detectar se: " ...
os índices das companhias bem-sucedidas eram satisfatórios, ou não, quando os índices
das empresas falidas eram desfavoráveis .. e se " ... a maioria dos índices das companhias
bem sucedidas eram favoráveis ou desfavoráveis, e em que condições"(Pereira, 2000).
Tendo comparado os índices dos dois grupos de empresas com um padrão mínimo
estabelecido, Fitz Patrick observou que os índices das empresas bem-sucedidas
ultrapassam o padrão mínimo, na maioria dos casos, enquanto as empresas falidas
estiveram abaixo daquele padrão. Entre um conjunto de índices examinados, os mais
significativos foram Patrimônio Líquido sobre Passivo e Lucro Líquido sobre
Patrimônio Líquido.
2.5.2.2 ESTUDOS DE WINAKOR SMITH
o estudo de Winakor foi baseado em 183 empresas que faliram no período de 1923 a
1931. Foram analisados os 10 anos que antecederam as respectivas falências, tendo sido
examinados e computados 21 índices que foram montados com base na padronização
dos demonstrativos financeiros. Foram usados os índices médios, da metade de todas as
empresas, com a finalidade de se compararem as mudanças individuais em todo o
grupo. Foi observado que, à medida que se aproximava o ano da falência, os índices iam
se deteriorando. Para a amostra de 183 empresas, o índice de capital de giro sobre ativo
total foi o melhor preditor.
40
2.5.2.3 ESTUDOS DE TAMARI
o estudo de Tamari (1956 - 1960) é citado como o primeiro a usar uma espécie de
"Composto ponderado" de vários índices, com vistas a prever falência ou insolvência.
Nos seis índices utilizados, foram atribuídos pesos cuja soma foi 100. Para cada um dos
índices, a empresa obtém certos valores que, multiplicados pelos seus respectivos pesos,
levam a uma pontuação para integrar uma escala particular. O maior peso foi dado à
tendência do lucro e capital social mais reservas sobre o passivo total, considerados
como melhores indicadores de falência.
2.5.2.4 ESTUDOS DE ALTMAN
Edward Altman construiu seu modelo com base no uso de instrumentos estatísticos
mais evoluídos, como é o caso da análise discriminante múltipla. Da mesma forma que
o de Tamari, o modelo de Altman (1968) tentou superar as deficiências das análises
baseadas em um único índice. O uso da análise discriminante leva a um grupo de
índices com capacidade de separar empresas boas de empresas ruins e ao mesmo tempo
determina o peso relativo de cada índice, sem que, para determinação desses pesos,
prevaleçam critérios arbitrários (Altman, 1968).
O modelo de Altman se caracteriza por uma abordagem multivariada, constituído
através de medidas univariadas de nível de índice e categóricas. Os valores são
ajustados e combinados com pesos para produzir uma medida que melhor determina as
empresas que quebram e as que não quebram. Tais medidas são bastante diferenciadas,
pois empresas que quebram exigem índices e tendências financeiras muito diferenciadas
daquelas com uma estrutura sólida (Altman, 1968).
2.5.2.4.1 O Modelo Score-Z.
Altman baseou-se num modelo multifacetado de índices, utilizando a análise
discriminante múltipla, que chamou de modelo Score-Z. Este modelo foi construído
com o objetivo de estabelecer uma medida que pudesse separar as empresas com
41
possibilidades de quebra daquelas com boa saúde econômico-financeira. Buscou, assim,
estabelecer o escore de risco de crédito das organizações, possibilitando a melhoria das
decisões em termos de investimentos. No seu estudo, analisou um conjunto de variáveis
para maximizar a variância entre os grupos e ao mesmo tempo minimizando a variância
interna. A função inicial desenvolvida por Altman em 1968 tem a seguinte forma:
g = 0,012(X1) + 0,014(X2) + 0,033(X3) + 0,006(X4) + 0,999(X5~
Sendo:
• Xl = (ativo circulante - passivo circulante)/ativo total
• X2 = lucros retidos/ativo total
• X3 = lucros antes dos juros e impostos/ativo total
• X4 = valor de mercado das ações/exigível total
• X5 = vendas/ativo total
Para essa função inicial, o valor médio de Z obtido por Altman foi de - 0,29 para o
grupo de empresas falidas e de 5,02 para as não falidas.
Conforme se pode observar na função Z de Altman, quatro dos cinco índices utilizados
retratam a relação de contas ou grupo de contas com o ativo total, sendo que apenas X4
trabalha com exigível total no denominador, ao invés de ativo total. O próprio Altman
vem desenvolvendo novos estudos e criando novos modelos.
Embora a pertinência do modelo Escore-Z, observamos que não contempla aspectos
relacionados com Caráter, Capacidade e Condições, restringindo-se ao Capital, o que o
toma um tanto limitado.
Segundo Istvan (1987) a análise fornecida pelo modelo de ADM não tem sido uma
técnica popular para os estudos de falências, sendo utilizado como modelo de análise do
risco. Existem pontos fracos Segundo Istvan (1987) que devem ser ressaltados:
42
o modelo possui um conjunto de características de teor estatístico, que são impostas sobre as propriedades distribucionais dos preditores utilizados.
Existe uma certa arbitrariedade quando se selecionam as amostras, que são um conjunto de empresas sem problemas e com problemas. Se estes grupos escolhidos forem muito pequenos, a representatividade do estudo será baixa.
o modelo ADM, ou Escore-Z, tem um conjunto de coeficientes, que tem pouca representação intuitiva.
Existem problemas referentes a coleta de dados de empresas jàlidas: d~ficuldades para se conseguir variáveis independentes de antes da jàlência; demora ou impossibilidade para obtenção de informações próximas à data da falência; dados contábeis são muito confusos, principalmente na contabilidade das pequenas e médias empresas; itens do balanço podem ser recalculados.
Para corrigir algumas falhas do modelo Score-Z, chegou-se a um novo modelo de
análise de risco do crédito, agora chamado de ZETA (Altman, Haldeman e
Narayanan, 1977).
2.5.2.4.2 O Modelo de Risco de Crédito Zeta
Este modelo apresenta uma série de melhorias em relação a abordagem original do
modelo Score-Z. O modelo Zeta procurou refletir o crescente conhecimento em tomo
dos motivos pelos quais as empresas quebram, tendo se concentrado em organizações
de maior porte, média de $100milhões de ativos, cujos índices de falência haviam
recrudescido. Trabalhou com dados relativos a dois anos antes da falência (Altman,
Haldeman e Narayanan, 1977).
Este novo estudo refletiu as mais recentes mudanças nos padrões das demonstrações
financeiras e nas práticas contábeis, também incorporando refinamentos das técnicas
estatísticas discriminantes.
43
A capitalização dos leases,4 segundo Caouette (1999), foi o ajuste mais importante feito
nos dados publicados pelas empresas estudadas, acrescentando-se valores aos ativos e
passivos das empresas, além de imputar custo de juros a essa nova obrigação. Além
disto foram feitos outros ajustes em relação a reservas, interesses minoritários,
subsidiárias não consolidadas, fundo comercial e bens intangíveis e custos capitalizados
de pesquisa e desenvolvimento.
Com a classificação dos dados de amostragem, o modelo ZET A provou ser o mais
confiável em diversos procedimentos de validação, sendo representado pelas seguintes
variáveis, descritas por Altman (1993), pág. 212:
Xl - Retorno Sobre o Ativo: medido como lucros antes de juros e imposto de renda/ativo total. Esta variável tem significativa importância, pois através de experiências anteriores ficou provada sua utilidade;
X2 - Estabilidade dos ganhos: indicada por uma medida normalizada do erro padrão de estimativa em torno de uma tendência de 5 a 10 anos para Xl. O risco negociai é freqüentemente expresso em termos de flutuações de ganhos.
X3 - Serviços da dívida: medido pelo índice de cobertura de juros, ou seja, lucros antes dos juros e imposto de renda/total de pagamentos de juros.
X4 - Lucratividade acumulada: medida pelos lucros retidos da empresa, ou seja, lucros retidos/ativo total. Tal índice, inclui fatos como idade e a política de dividendos da empresa, além do seu histórico de lucratividade. É considerada a variável mais importante.
X5 - Liquidez: medido pelo índice de liquidez corrente
X6 - Capitalização: é o patrimônio Liquido/capital total. Tanto no numerador quanto no denominador, o Patrimônio Liquido é medido por uma média qüinqüenal do valor total do mercado, em vez do valor escriturai. Esta média é utilizada para compensar as possíveis variações de mercado, acrescentando ao modelo um componente de tendência, juntamente com o X2 já mencionado acima.
X7 - Porte: este é medido pelo logaritmo do ativo total da empresa. Esta variável também foi ajustada em relação a alterações das exigências quanto a demonstrações financeiras.
4 Leases: leasing, arrendamento.
44
o modelo ZET A, empregado como parte do processo de aprovação de crédito, exige
algumas decisões sobre o ponto de corte do resultado da função discriminante, sendo,
abaixo, apresentada uma sugestão.
Onde:
ZETAc = I q\C\ 1/ C
q2 2
• In = logaritimo natural
• q1 = Probabilidade anterior a quebra;
• q2 = Probabilidade anterior de não quebra;
• C1 = custo de erro tipo I (inadimplência);
• C 2 = custo de erro tipo II (perda da oportunidade de
emprestar);
o custo de erro tipo I ocorre quando o analista considera uma empresa "ruim" como
sendo "boa", implicando em quase certeza de inadimplência. De outra parte, o custo de
erro tipo II ocorre quando uma empresa "boa" acaba sendo considerada "ruim", caso em
que estará se perdendo uma oportunidade de emprestar.
Regulando o ponto de corte, conforme proposto por Altman e Narayanan (1977), o
analista ajusta suas decisões levando em conta, inclusive, suas próprias estimativas
anteriores sobre o sucesso ou inadimplência de operações de crédito, podendo refletir,
também, as circunstâncias econômicas vigentes.
2.5.2.5 ESTUDOS DE LETÍCIA E. TOPA
Letícia, em 1979, seguiu uma linha diferente da de Altman, ao trabalhar com o conceito
de probabilidade subjetiva. Topa classificou os fatores a serem analisados para fins de
concessão de crédito em duas categorias:
45
a) Fatores determinantes: aqueles que por si só podem definir a validade ou não do crédito e que são os primeiros a serem observados. São eles:
• Caráter
• Conceito na praça
• Experiência anterior
• Seguros
Segundo Topa, se um desses fatores for negativo, rejeita-se a proposta. Se todos forem
favoráveis, deve-se passar aos fatores complementares.
b) Fatores complementares: são diversos fatores que receberão pesos específicos e que somados deverão atingir uma pontuação que irá quantificar o risco de crédito como aceitável ou não.
Enquanto o instrumento estatístico de análise discriminante é capaz de atribuir os pesos
por processos objetivos, como no caso dos estudos de Altman, Letícia usou critérios
subjetivos. Para Letícia, o peso de cada fator deve ser responsabilidade direta e
indelegável dos dirigentes máximos da área de crédito, que se apóiam não apenas nas
freqüências experimentais, mas também em fatores sociológicos tais como a experiência
passada do indivíduo, sua intuição, seus sentimentos ou qualquer outra informação
ainda que não quantificável. Para seu modelo de probabilidade subjetiva, Topa utilizou
se do Teorema de Bayes, também conhecido como regra das probabilidades das causas.
Segundo a autora, seu modelo foi submetido a uma comprovação empírica, tendo sido
constatada sua validade num teste com 55 empresas.
2.5.3 ALGUNS ESTUDOS EMPÍRICOS REALIZADOS NO BRASIL
Também de forma sintética, aqui são apresentados os principais estudos desenvolvidos
no Brasil a respeito da definição do Risco de Crédito de empresas.
46
2.5.3.1 ESTUDOS DE STEPHEN C. KANITZ
Kanitz (1978) foi pioneiro no uso da análise discriminante no Brasil e construiu o
chamado termômetro da insolvência, seguindo uma linha semelhante a dos trabalhos de
Altman (1968). A seguir apresenta-se a fórmula de Kanitz, do cálculo do fator de
insolvência:
WI = O,05Xl + 1,65X2 + 3,55X3 - I,06X4 - O,33X51
Sendo:
• FI = fator de insolvência
• Xl = lucro líquido/patrimônio líquido
• X2 = (ativo circulante + realizável a longo prazo)/exigível total
• X3 = (ativo circulante - estoques)/passivo circulante
• X4 = ativo circulante/passivo circulante
• X5 = exigível total/patrimônio líquido
Para o modelo de Kanitz (1978), uma empresa classificada (pelo fator insolvência) entre
° e 7 está na faixa de solvência. Entre ° e -3, estará na região de penumbra, isto é,
indefinida. Quando estiver entre -3 e -7, estará na zona de insolvência.
Analisando os cinco índices utilizados por Kanitz (1978), observamos que três deles são
índices de liquidez, a saber, X2, X3 e X4. Vê-se, portanto, que enquanto o modelo
Kanitz se baseia na liquidez, o modelo inicial de Altman tem como base o ativo total.
Mesmo estando seu modelo composto por três índices de liquidez, Kanitz afirma: "por
fim, é hora de jogar a última pá de cal nos famosos índices de liquidez ... " Com isto,
Kanitz chama atenção para o fato de que os modelos têm melhor desempenho que os
índices isoladamente.
47
2.5.3.2 ESTUDOS DE ALTMAN
Altman e mais dois professores da PUe-RJ, em 1979, construíram um modelo de
análise adaptado ao cenário econômico-financeiro do Brasil. As variáveis explicativas
basearam-se no modelo desenvolvido pelo próprio Altman, em 1968, nos Estados
Unidos, com algumas adequações, em face da necessidade de compatibilização do
modelo com os demonstrativos financeiros das empresas brasileiras.
Os modelos, ou funções, obtidos foram:
gl = -1,44 + 4,03)(2 + 2,25X3 + 0,14X4 + 0,42X51
ou
g2 = - 1,84 - 0,52Xl + 6,32X3 + 0,71X4 + 0,52X51
Sendo:
• Xl = (ativo circulante - passivo circulante)/ativo total
• X2 = (não exigível- capital aportado pelos acionistas)/ativo total
• X3 = lucros antes dos juros e impostos/ativo total
• X4 = patrimônio líquido/exigível total
• X5 = vendas/ativo total
Ambos os modelos, Z 1 e Z2, segundo os autores, apresentaram resultados análogos, e
têm o ponto crítico em zero. Foi observado, pelo uso de Z 1, comentado pelos autores,
que a faixa crítica está entre -0,34 e 0,20. Acima de 0,20 estão as empresas sem
problemas financeiros, enquanto que abaixo de -0,34 estão as empresas com problemas
financeiros.
2.5.3.3 ESTUDOS DE ISTVAN
Istvan (1987) propõe um estudo de Análise discriminante múltipla, de forma cartesiana,
objetivando buscar a essência, através da abordagem das causas, efeitos e soluções,
visando obter prática financeira do ponto de vista operacional. O autor procurou
48
explorar os aspectos quantitativos de cálculo de metrificação das falências, obtendo uma
técnica racional e objetiva.
Na pesquisa de Istvan (1987) há o estudo do modelo de Altman (1968) como cerne de
seu trabalho. O modelo de análise sugerido para os EUA é adaptado para a realidade
brasileira. Através deste modelo adaptado, mostrou-se que as políticas fiscais e
monetárias são as principais determinantes macro-econômicas para as falências das
empresas privadas no Brasil.
O modelo de Análise Discriminante Múltipla, concebido por Altman (1968), é
aperfeiçoado, no Brasil, por Istvan (1987), que faz um estudo de 124 empresas
subdivididas em duas categorias. Um grupo é representado pelas empresas sem
problemas e o outro pelas concordatárias e falidas. As empresas falidas pesquisadas
pertencem ao setor industrial, sofrendo processo de concordata ou falência entre 1978-
1982. A composição do grupo encontra-se no quadro abaixo:
Quadro 2.1: Composição do Grupo de Pesquisa
EMPRESAS
Falidas 11 + Concordatárias 44
- Com Problemas ( G2 ) _ 55
+ Sem Problemas (Gl )- 69
= Total de Amostra 124
Fonte: Istvan, 1987, pág. 54
Entre os argumentos que o autor cita em favor da Análise Discriminante Múltipla,
aplicada à análise de crédito, destaca-se que a "ADM considera conjuntamente um
grupo de características financeiras da firma que se aproximam mais do seu verdadeiro
perfil, além de valorizar a interação dessas propriedades, minimizando sua
co linearidade" (Istvan, 1987, pág. 52).
49
Para chegar à sua função discriminante, Istvan partiu de uma lista inicial de 178
indicadores, que se mostraram significativos como indicadores de dificuldades das
empresas. Dado o grande conjunto de coeficientes financeiros, o autor utilizou o
Método Stepwise5 da Análise Discriminante Múltipla, entendendo ser o mais indicado,
pois "consiste em selecionar seqüencialmente o "próximo melhor" discriminador a cada
etapa de cálculo realizado" (Istvan, pág.55).
Considerando que o processo adotado na Análise Discriminante Múltipla é
essencialmente interativo, o modelo de Istvan não inclui, necessariamente, variáveis
cujo poder explicativo seja individualmente alto. O que importa é a representatividade
global da função, que acabou sendo assim constituída:
Z = O,28Xl + 0,17X2 + O,19X3 + O,08X4 + 0,43X51
Onde:
• Xl = Capital de Giro/Ativo Total
• X2 = Capital Não exigível Total Líquido/Ativo Total
• X3 = Lucros Antes de Impostos e Juros/Ativo Total
• X4 = Valor de Mercado da Participação Acionária e das Ações Preferenciais/Passivo Total
• X5 = Vendas Liquidas/Ativo Total
Istvan (1987) coloca que os banqueiros utilizam muito o modelo discriminante Z e a
evolução deste, o ZET A, para prever corretamente o comportamento das organizações,
orientando, assim a concessão do crédito. O autor da importante adaptação do modelo
de Altman (1968) para a realidade das empresas brasileiras, afirma que o modelo de
análise discriminante minimiza o custo dos bancos, pois, além de melhorar a previsão
de falências e concordatas dos clientes, otimiza o tempo de produção do executivo
financeiro, que precisa analisar um menor número de dados e informações.
Istvan (1987) fala da dificuldade de estimar os custos dos diversos erros de
classificação das empresas. Entre os problemas enfrentados no Brasil, o autor cita as
5 Vide maiores explicações no item 4.3.1.1, desta dissertação.
50
taxas de juros elevadas e voláteis, inflação alta e obrigatoriedade de aplicação dos
recursos dos bancos em áreas específicas, entre outros aspectos, como sendo alguns dos
pontos que reforçam os erros de classificação das empresas. Apesar das dificuldades
apontadas, as empresas continuarão tendo que ser classificadas, sendo que, a exemplo
de Altman, Istvan também recomenda uma fórmula, abaixo colocada, para que seja
estipulado o ponto de corte a ser aplicado ao resultado da função classificatória.
Onde:
• Z = Índice Critico
• ql = Probabilidade prévia de considerar uma empresa em avaliação como falida;
• q2 = Probabilidade prévia de considerar uma firma em avaliação não falida;
• C I2 = Custo de erro em classificar uma empresa como boa, quando está falida;
• C21 = Custo do erro em classificar uma empresa como falida, quando é boa.
2.5.3.4 ESTUDOS DE ALBERTO MA TIAS
Em 1978, Alberto Borges Matias, ao desenvolver um trabalho usando a técnica
estatística da análise discriminante, trabalhou com 100 empresas de diversos ramos de
atividade, sendo 50 solventes e 50 insolventes. Para Matias (1978), empresas solventes
são aquelas que desfrutam de crédito amplo pelo sistema bancário, sem restrições ou
objeções a financiamentos ou empréstimos", enquanto que "empresas insolventes são
aquelas que tiveram processos de concordata, requerida e/ou deferida, e/ou falência
decretada". Segundo Matias, o "índice de endividamento, sozinho, aloca corretamente
93 das 100 empresas". A função discriminante final, do modelo de Matias, após ter
testado diversos índices, foi:
g = 23,792Xl - 8,260X2 - 8,868X3 - 0,764X4 + 0,535X5 + 9,912X61
51
Sendo:
• Xl = patrimônio líquido/ativo total
• X2 = financiamentos e empréstimos bancários/ativo circulante
• X3 = fornecedores/ativo total
• X4 = ativo circulante/passivo circulante
• X5 = lucro operacional/lucro bruto
• X6 = disponivel/ativo total
As médias da função discriminante foram de 11,176 e 0,321 para as empresas solventes
e insolventes, respectivamente, enquanto em ambos os casos o desvio-padrão foi de
3,328.
2.5.3.5 ESTUDOS DE JOSÉ PEREIRA DA SILVA
José Pereira da Silva desenvolveu dois modelos, sendo o modelo Z 1 para indicar a
possibilidade de insolvência para o primeiro (próximo) exercício e o modelo Z2 para até
os dois próximos exercícios, sempre se tomando por base a data dos demonstrativos
contábeis que estamos utilizando (Silva, 2000). A seguir apresenta-se o modelo
construído por Silva.
Modelo para empresa industrial (próximo exercício):
gl = 0,722 - 5,124B + 11,016C - 0,342D - 0,048E + 8,605F - 0,004Gj
Sendo:
• Z I = valor da função, que servirá para classificar a empresa
• 0,722 = constante
• B = Duplicatas DescontadaslDuplicatas a receber
• C = Estoques/custo do produto vendido
• D = Fornecedores/vendas
• E = (Estoque Médio/custo do produto vendido) x 360
• F = (lucro operacional + desp. Financ.)/(ativo total médio-investimento médio)
• G = Capital de terceiros/(Iucro líquido + O, limobilizado médio ± resultado CM)*
* CM = Correção Monetária. Quando o denominador de "G" for negativo, considere seu módulo como denominador e acrescente esse módulo ao numerador também.
52
Modelo para empresa industrial (próximos dois exercícios):
\Z2 5,235 - 9,4378 - O,OlOC + 5,327D - 3,939E - O,681F + 9.693Gj
Sendo:
• 5,235 = constante
• B = (passivo circulante + exigível a longo prazo )/ativo total
• C = Variação do Imobilizado/(lucro líquido + O,IIM - CM + Variação ELP)
Onde:
IM = imobilizado médio CM = Saldo da Correção Monetária ELP = Exigível a Longo Prazo
• D = Fornecedores/ativo total
• E = Estoques/ativo total
• F = Ativo CirculantelPassivo Circulante
• G = (lucro operacional + desp. Financ.)/(ativo total médio - investimento médio)
Como utilizar os Modelos de José Pereira da Silva
a) Quando a empresa é classificada como insolvente?
Em qualquer dos modelos apresentados, o ponto de separação entre empresas insolventes e boas é zero. Isso quer dizer que devemos calcular os índices que fazem parte dos modelos e em cada modelo multiplicar seus índices pelos respectivos pesos; se a soma final, dos produtos dos índices pelos pesos, for maior que zero, a empresa será classificada como boa; se for menor que zero será classificada como insolvente;
b) Aplicabilidade simultânea dos dois modelos
Se a empresa foi classificada como boa com base na aplicação dos dois modelos, tem-se o "sinal verde" para análise da proposta de crédito;
Se a empresa foi classificada como insolvente com base na aplicação dos dois modelos, tem-se o "sinal vermelho";
Se a empresa foi classificada como boa com base na aplicação de um modelo e como insolvente com base na aplicação do outro, tem-se o "sinal amarelo" , requerendo, portanto, uma análise complementar;
53
c) Qual o exercício a ser utilizado?
Nesta pesquisa, trabalhamos com dados do último e do penúltimo exercício, tendo-se chegado a modelos especificos para cada situação. No geral, os modelos baseados nos dados do último exercício apresentaram maior capacidade de previsão. Na prática, entretanto, a princípio não sabemos se determinada empresa terá sua possível insolvência no prazo de um ou dois anos. A nossa sugestão é que se apliquem os dois modelos (ZI e Z2) simultaneamente sobre os dados dos demonstrativos contábeis do último exercício disponível.
2.5.4 MODELOS COMO AVALIAÇÃO DE CRÉDITO
Como alternativa aos pontos de corte sugeridos por Altman6 e Istvan7, que trabalharam
basicamente com dois grupos de empresas, as "boas" e as "ruins", apresenta-se, a
seguir, os modelos como uma medida de probabilidade, fornecendo uma escala de
classificação de risco de crédito como decorrência do valor obtido da função Z. Na
figura 2.7 temos um exemplo de escala de classificação de risco, onde as probabilidades
de insolvência encontram-se associadas aos valores das funções "Z" antes mencionadas.
Observa-se que, associada a cada valor de Z, há uma probabilidade de a empresa ser
solvente. Portanto, não estamos considerando apenas um ponto de separação em Z igual
a zero. Estabelecemos, agora, cinco faixas de avaliação, as quais permitem ao analista e
ao gestor de crédito melhor medida de avaliação de risco.
Figura 2.7 - Exemplo de escala de classificação de risco, tendo como base as funções "Z" de Silva
-1,40 ° 1,39 2,94
(E) (D) (C)
Elevado Duvidoso Médio
0,20 0,50 0,80 0,95
PS* = Probabilidade percentual de Solvência da empresa. Fonte: Silva, 2000, pág. 303.
6 Item 2.5.2.4.2, desta dissertação. 7 Item 2.5.3.3, desta dissertação.
5,19 Z ~
(B) ( A) RISCO
Baixo Mínimo ~
0,99 PS*
54
Se, por exemplo, o valor de Z resultou em - 2,640 para uma determinada empresa, por
esse critério, a empresa seria classificada como sendo de risco elevado. isto é, avaliação
"E". Tal resultado, deve levar o analista a não recomendar crédito à empresa, uma vez
que sua probabilidade de solvência gira em torno de 20% apenas, muito baixa para
quem quer um mínimo de segurança.
De outra parte, se o valore de Z alcançar 3,9, colocará a empresa numa faixa de risco
considerado baixo, avaliação "B", com probabilidade de solvência acima de 95%, dando
tranqüilidade ao analista para recomendar o crédito pleiteado.
A escala acima pode ser construída, estatisticamente, a partir do histórico de crédito
observado pela instituição.
Nada impede que, além da aplicação dos modelos, a empresa que concede créditos
utilize outros parâmetros adicionais de análises, segundo suas necessidades. Supondo
que o único parâmetro seja a aplicação dos modelos e, se nesse caso a empresa for
classificada como sendo de risco "duvidoso" ou "elevado", parece lógico que não deva
operar, a não ser que prevaleçam outros fatores não considerados pela função.
2.5.5 NECESSIDADE DE ANÁLISE COMPLEMENTAR
Quando submetidas a situações que fogem à normalidade observada no mercado, certas
empresas precisam contar com uma análise complementar. Como exemplo, podemos
citar empresas em processo de fusão, submetidas a comitês de credores, ou que
apresentem projetos inovadores. Nesses casos, cabe ao profissional analista, em
conjunto e/ou de acordo com a gerência que recebeu o pedido de crédito, a
determinação do tipo de análise a ser efetuada. Esta análise pode compreender um
dimensionamento da necessidade de capital de giro, uma verificação da capacidade de
geração de recursos por parte das operações da empresa, ou mesmo a intenção de
aumento de capital (aporte de dinheiro), assim como o exame da política de
investimentos adotada pela empresa cliente.
55
2.6 NOVAS ABORDAGENS DE ANÁLISE DO RISCO DE CRÉDITO
Com o objetivo de posicionar os leitores sobre algumas teorias que começam a ser
discutidas no mercado, principalmente nos Estados Unidos e Europa, abordaremos nas
páginas seguintes o "Modelo KMV", "Redes Neurais", "Lógica Fuzzy" e "Neuro-
Fuzzy".
2.6.1 MODELO KMV
Esta modelagem foi extraída do livro de Saunders (2000), para quem "o
desenvolvimento de modelos internos para a medição de risco está em um estágio
inicial. "
Trata-se de uma modelagem voltada para o risco de empréstimos e não de um cliente
em particular. Embora um pouco desvinculada do tema central deste trabalho, que
discute mais especificamente o risco individual de cada cliente, aqui está colocada em
função das diferentes variáveis que utiliza e que poderão, futuramente, ser consideradas
nos modelos de rating a serem construídos (Saunders, 2000).
o nome KMV tem ongem na empresa que concebeu o método, que é a KMV
Corporation de San Francisco. O modelo relaciona o mercado de opções8 com os
empréstimos tomados pelas empresas, admitindo que a empresa poderá optar ou não
pelo pagamento do valor tomado, na medida em que o mesmo, ao longo de um período,
crie ou não valor para ela, respectivamente. Tudo, em consonância com o mercado de
opções, onde o titular exerce ou não a opção de compra ou venda, conforme lhe for
favorável ou não.
8 Opções: Instrumento do Mercado de Derivativos, ideal para constituir hedge (proteção) a ser usado caso o cenário futuro de um determinado negócio venha a ser desfavorável. Para maiores informações, sugerese a leitura do livro Mercado Financeiro, de Eduardo Fortuna, Editora Qualitymark, 1999, p. 426.
56
Observando o Gráfico 2.1, suponha que a empresa tome OB e o valor de mercado dos
ativos da empresa no final do período seja OA2. A empresa pagará o empréstimo e os
detentores do capital reterão o valor residual dos ativos da empresa (OA2 - OB).
Quanto maior o valor de mercado dos ativos da empresa no final do período do
empréstimo, maior o valor residual de seus ativos para os detentores de seu capital.
Entretanto, se os ativos caírem para menos de OB (ou seja, sejam iguais a OA 1), os
detentores do capital da empresa não poderão pagar o empréstimo. Estarão
economicamente insolventes e entregarão os ativos da empresa ao banco.
Observe que o risco de perda patrimonial dos detentores do capital é diminuído,
independente de quão baixos sejam os valores dos ativos, em comparação com o
montante tornado. Especificamente, a "limitação de responsabilidade" protege os
detentores do capital contra perder mais do que OL (a participação original dos
proprietários na empresa).
Como mostrado no Gráfico 2.1, o resultado para o detentor do capital de urna empresa
alavancada, tem um risco de queda limitado e uma acentuada possibilidade de aumento.
Aqueles que têm familiaridade com opções reconhecerão imediatamente a similaridade
entre a função resultado para um detentor de capital de uma empresa alavancada e a
aquisição de uma opção de compra sobre uma ação.
Podemos, assim, considerar a posição de valor de mercado dos detentores de capital de
uma empresa tomadora (E) como sendo isomórfica à posse de urna opção de compra
sobre os ativos da empresa (A). Se der lucro os sócios ganham muito, se quebrar,
perdem pouco.
o ponto de exercício da inadimplência estaria em B, que é tido corno o valor de todas as
obrigações de curto prazo (um ano ou menos) mais a metade do valor contábil da dívida
de longo prazo em circulação.
Valor do
Capital (E)
57
Gráfico 2.1: Capital como Opção de compra sobre uma empresa.
B
AI A2 Valor dos Ativos(A)
L~--------------~
Fonte: Saunders,2000
De modo geral, o capital pode ser valorado como:
E = h (A, erA, r, B, t)
Onde:
• E = valor de mercado do capital (preço da ação x número de ações)
• A = valor dos ativos da empresa
• crA = desvio padrão dos ativos da empresa
• r = taxa de juros
• B = valor dos empréstimos
• t = tempo sob análise
Conforme Saunders (2000), após serem calculados, os valores A e crA podem ser
utilizados, juntamente com suposições sobre os valores de B e t, para gerar uma
pontuação EDF (Expected Default Frequency Freqüência Esperada de
Inadimplência) teórica para qualquer tomador dado. A idéia é demonstrada no Gráfico
2.2. Suponha que os valores retirados da equação anterior sejam A = R$ 100 milhões e
crA = R$ 10 milhões, enquanto o valor de B é de R$ 80 milhões. Na prática, o usuário
pode estabelecer o limite de inadimplência ou "preço de exercício" (B) igual qualquer
58
proporção do endividamento total a pagar que seja de seu interesse. Suponha que
desejemos calcular o EDF para um horizonte de um ano. Dados os valores de A, aA, B
e r, e com t = um ano, qual a probabilidade (teórica) de inadimplência de uma empresa
tomadora no horizonte de um ano? Como pode ser verificado no Gráfico 2.2, o EDF é a
área sombreada da distribuição de valores de ativos abaixo de B. Esta área representa a
probabilidade de que o valor corrente dos ativos da empresa, R$ 100 milhões, cairá para
menos de R$ 80 milhões no horizonte de tempo de um ano.
Se presumirmos que os valores futuros dos ativos sejam distribuídos normalmente em
tomo do valor corrente dos ativos da empresa, podemos medir a distância t = O (ou a de
hoje) da inadimplência no final do horizonte de um ano como:
Distância da inadimplência A-B aA
R$ 100m - R$ 80m R$10 m
2 desvios-padrão
Para que a empresa entre na área de inadimplência (área sombreada), o valor dos ativos
deveria sofrer uma queda de R$ 20 milhões, ou 2 desvios-padrão, ao longo do ano
seguinte. Se os valores dos ativos forem normalmente distribuídos, saberemos que há
uma probabilidade de 95 por cento de que os valores dos ativos variem entre mais ou
menos 2a de seu valor médio. Assim, há uma probabilidade de 2,5 por cento de que o
valor dos ativos aumente em mais de 2a ao longo do próximo ano, e uma probabilidade
de 2,5 por cento de que caia em mais de 2a. Em outras palavras, há uma freqüência
esperada de inadimplência ou EDF de 2,5 %.
o Credit Monitor da KMV utiliza uma suposição de crescimento de ativo constante para
todas as empresas que estejam no mesmo mercado, que é a taxa esperada de
crescimento do mercado como um todo.
As pontuações EDF mostram-se mais sensíveis em relação à sistemas baseados em
dados contábeis, fato que pode ser creditado à sua ligação direta com os preços das
ações nas bolsas de valores (Saunders, 2000).
59
Gráfico 2.2 - Cálculo da Freqüência Esperada de Inadimplência de uma determinada empresa.
A ~ $100m
B ~ t80m
t ~ O
Fonte: Saunders,2000
t~ 1
Área de 1nadimplência
Tempo (I)
Em resumo, a abordagem de precificação de opções à previsão de falências pOSSUi
diversos pontos fortes. Em primeiro lugar, pode ser aplicada a qualquer empresa de
capital aberto. Segundo, por ser baseada em dados de bolsas de valores em vez de em
dados históricos contábeis, tem uma visão de futuro. Terceiro, possui forte
fundamentação teórica, por ser um "modelo estrutural" baseado na moderna teoria de
finanças corporativas e opções, na qual o capital é visto como opção de compra sobre os
ativos de uma empresa.
2.6.2 O SISTEMA DE TOMADA DE DECISÃO ATRA VÉS DAS REDES NEURAIS
A abordagem da mudança, mencionada nesta dissertação, sugere que as organizações se
adaptem aos novos princípios de gerenciamento do negócio. A necessidade de
compreensão e assimilação de informações, mencionada por Ulrich (1998), é melhor
aplicada na tomada de decisão, quando se leva em consideração a visão de Simon
(1965) e a evolução que vem sofrendo. O cenário está repleto de transformações e as
organizações precisam estar sintonizadas com estas mudanças.
60
Este ambiente mutante impõe uma transfonnação das estruturas organizacionais,
exigindo que as decisões sejam razoavelmente planejadas, maximizando a visão dos
reflexos causados pela ação incidente sobre o objeto da decisão.
Segundo Turban (1995), o uso de informações para tomada de decisão minimiza ° risco,
na medida em que o decisor acumula o conhecimento do processo decisório. Fala-se em
um sistema de infonnações, capaz de ampliar a visão do decisor.
o decisor precisa diferenciar dado de infonnação, aspecto de extrema importância para
o processo decisório. Os conceitos mencionados anterionnente por Comella (1994)
devem ser ampliados para um melhor entendimento.
Há uma diferenciação conceitual muito clara que parece não deixar qualquer dúvida a
respeito do que é dado e infonnação, mas que na prática não é tão fácil de ser feita.
Segundo Goldratt (1991), as pessoas estão afogadas em oceanos de dados, onde
raramente parecem estar satisfeitas com as infonnações disponíveis. É preciso dar um
sentido lógico para dado e infonnação, relativizando-os em relação à tomada de
decisão.
Os modelos de análise do risco de crédito, sugeridos até o momento, podem não passar
de meros geradores de dados. Índices que representam pontos de corte, dependendo
como são considerados, podem levar à decisões que a atual incerteza do ambiente não
mais comporta. Embalado pela velocidade das mudanças, o processo decisório
necessita, cada vez mais, contemplar tendências e aproximações, em detrimento de
indicadores hennéticos. Assim, há que se produzir, através dos modelos de análise, não
apenas dados, mas infonnações, pois somente elas traduzem importância para o decisor
(Goldratt, 1991).
Para minimizar o erro da tomada de decisão, existem sistemas onde o próprio processo
de decisão é encaixado num sistema de infonnação. Estes sistemas, estruturados em
novas tecnologias, começam a ser utilizados com sucesso por algumas instituições
financeiras, assegurando vantagem competitiva.
61
Os modelos mencionados neste estudo têm extrema importância para o decisor,
fornecendo informações estreitamente relacionadas com objeto da decisão. Contudo, os
modelos escore Z , ZET A e outros aqui mencionados, podem ser aperfeiçoados com o
uso de novas tecnologias.
A complexidade crescente no ambiente das organizações, fez com que se buscasse
informações além da fronteira tradicional. As instituições financeiras procuram este tipo
de recurso dentro de seu processo decisório, falando-se, hoje, no uso de sistemas de
redes neurais (Abelém, Pacheco & Vallasco, 1995).
A abordagem das redes neuraIS apresenta algumas características que, em tese,
poderiam superar certas limitações dos modelos baseados em análise discriminante
linear. As redes neurais, segundo Caouette (1999), se assemelham à análise
discriminante não-linear, na medida em que deixa de lado a presunção de que as
variáveis que entram na função de previsão de dificuldades são linear e
independentemente relacionadas.
Estas redes neurais, que reproduzem a capacidade do cérebro de maneira simplificada,
elaboram, por exemplo, princípios associativos ou capacidade de aprendizado, através
da utilização das redes neurais artificiais. O uso dos princípios associativos do cérebro
humano, remete a representações do conhecimento sobre a avaliação do risco de
inadimplência, sendo de especial interesse das instituições financeiras. Estas técnicas de
análise do risco, podem tratar não apenas os dados quantitativos, fornecidos por
fórmulas de risco que estabelecem pontos de corte do crédito, mas métodos estatísticos
que privilegiam, além das correções nestes modelos determinísticos, a análise de dados
qualitativos (Kohonen, 1988).
Uma rede neural é um conjunto de elementos computacionais simples interligados. O
cérebro humano é um conjunto de neurônios interligados. No cérebro, sinais elétricos
passados entre os neurônios são inibidos ou aumentados, dependendo do que a rede
neural aprendeu no passado. De modo semelhante, podem ser construídos, com software
ou hardware, neurônios artificiais que se comportem de maneira semelhante à dos
neurônios biológicos. O comportamento da rede deriva do comportamento coletivo das
unidades interligadas. Os elos entre as unidades (neurônios) não são rígidos, podendo
62
ser modificados por meio dos processos de aprendizado gerados pela interação da rede
com o mundo exterior. Uma instalação simples de rede neural pode ser vista na Figura
2.8.
Figura 2.8: Exemplo de uma rede neural simples.
resultado
Fonte: Caouette (1999)
Cada unidade recebe uma entrada "X" do mundo exterior, podendo ser um índice
financeiro, uma tendência de mercado ou qualquer outra variável de entrada. Também
pode ser o sinal de saída de outro neurônio a que a unidade esteja ligada. Cada "X" está
associado a um peso, indicando a importância de cada entrada.
Note-se que Pi é simplesmente uma combinação linear de pesos das entradas Xj no
neurônio. O aspecto seguinte da rede é o uso, pelo neurônio, de uma função de
transferência que converte o potencial Pi em um resultado Yi com valor entre O e 1, que
pode ser um resultado final ou uma entrada para unidades neurais subseqüentes. A
diferença em relação à análise discriminante linear, é que esta última é um caso especial
de rede neural que consiste em um único neurônio que recebe sinais de um conjunto de
indicadores e gera um resultado, o escore discriminante.
Dá-se à rede um conjunto de entradas, e isto dá origem a uma reação, que é então
comparada à reação requerida (ou correta). Se a taxa de erro exceder de um determinado
nível de tolerância, são feitas alterações nos pesos, e o processo de aprendizado
recomeça. Após um grande número de ciclos, o erro é reduzido a um nível aceitável.
63
Uma vez que se chegue ao nível necessário de precisão, o aprendizado termina, e os
pesos são travados. Assim, o processo não diverge muito dos modelos tradicionais,
sendo que a única diferença está em que se chega aos pesos por tentativa e erro, em vez
de uma solução de forma fechada.
A abordagem de redes neurais pode ser criticada por seu embasamento teórico "ad hoc"
e pelo uso de mineração de dados para identificar correlações ocultas entre as variáveis
explicativas. Em um teste comparativo, Altman, Marco e Varetto (1994) concluíram que
a abordagem de redes neurais não representa melhoria material em relação à estrutura
linear discriminatória na previsão de quebras de empresas.
As redes neurais são constituídas por pesos de conexão adequados entre os neurônios,
que são estabelecidos através do método de aprendizado, também chamado de retro
propagação. Este método de aprendizado, é supervisionado por resultados observados
na saída dos neurônios usados para ajustar os pesos e conexões, otimizando os índices
constituídos pela formula. Há uma comparação de vetores utilizados no processo,
modificando seus pesos a partir da inserção de decisões anteriores. Ocorre, assim, o
aprimoramento do conhecimento e, em conseqüência, do processo decisório. Existem
diversos modelos de redes neurais, cada qual com suas particularidades (Kohonen,
1988).
A afirmação de Goldratt (1991), de que as pessoas estão afogadas num oceano de dados,
é perfeitamente aplicável às instituições financeiras. A qualidade da decisão depende, da
base de dados e da capacidade de transformá-los em informações valiosas para a
organização.
As redes neurais artificiais são estruturas paralelas, densamente interconectadas,
compostas de uma rede de elementos simples e adaptativos. Estes, obedecem a uma
organização hierárquica, interagindo com os objetos do mundo real, através de unidades
processadoras, os chamados neurônios artificiais.
Este sistema neural diferencia-se de um simples sistema de informação, pOiS ele
consegue aprender com exemplos inseridos pelo decisor em seu sistema de
processamento de informações. Estas redes modificam sua estrutura interna, os pesos
64
das sinapses entre seus neurônios artificiais e as relações de entrada e saída, através de
um comportamento mais dinâmico e aberto.
2.6.3 A LÓGICA FUZZY
Os meios determinísticos usados nas instituições bancárias, como apoio para a análise e
decisão do crédito, começam a ser questionados a partir das novas teorias, como visto
no caso das Redes Neurais.
A ciência computacional vem desenvolvendo meios alternativos, num quadro em que se
discute a chamada inteligência artificial. Estes sistemas inteligentes nada mais são do
que modelos de análise, síntese dos processos para resolução de problemas.
A inteligência computacional envolve sub-áreas, que vão desde a neuro-computação,
sistemas caóticos, probabilísticos, evolutivos, imunológicos, ecológicos e nebulosos.
Dentro da análise de risco de crédito, surge a Lógica Fuzzy como instrumento para a
tomada de decisão.
A teoria Fuzzy se baseia em modelos lingüísticos para descrição de processos que
ocorrem na natureza. Esta teoria consegue modelar o risco para o decisor de crédito, sob
o ponto de vista qualitativo, pois considera, além das variáveis objetivas, também as
subjetivas.
A Teoria Nebulosa, como também é chamada a Lógica Fuzzy, suporta modelos de
raciocínio aproximados, ao invés de exatos. É uma técnica de tratamento de
informações qualitativas de uma forma aprimorada, através de métodos algoritmos de
modelagem e controle de processos. Isto permite a redução da complexidade dos
antigos métodos clássicos de análise do risco de crédito.
A Lógica Fuzzy, utilizada para análise de risco, é baseada na teoria dos conjuntos
Fuzzy. Nesta lógica, o raciocínio exato corresponde a um valor aproximado.
65
Existem diversos sistemas de decisão apoiados na lógica Fuzzy, onde, para melhor
compreender como esta é aplicada, se tomará o sistema ASK. Esta aplicação, como
análise de risco do crédito, foi primeiramente experimentada em 1986, sendo o primeiro
sistema de suporte à decisão, baseado na lógica fuzzy, disponível comercialmente no
mundo (Von Altrock, 1996).
2.6.3.1 O CASO DO SISTEMA ASK
o ASK é baseado em pesquisa psico-lingüística empírica, conduzido na década de 80,
tendo sido aplicado em um banco suíço. Este banco não quer, ou não pode, ser
identificado, segundo Von Altrock (1996), pois não pretende ver seu nome vinculado à
publicações. Para mantê-lo no anonimato, Von Altrock (1996) passou a referenciá-Io
como Apls Credit Bank.
o sistema ASK foi concebido para avaliação da credibilidade de consumidores de
crédito. O montante do empréstimo era considerado pequeno, não sendo conduzidas
análises históricas de crédito do cliente. As agências do Apls Credit Bank, neste caso,
assumem o processo de tomada da decisão, baseado em formulários internos, onde,
inclusive, são detalhados os critérios de aceitação.
A experiência com o sistema ASK mostrou que os bancos podem adotar critérios
uniformes e ao mesmo tempo não muito rígidos para a tomada de decisão. Se houver
um padrão de rigidez por parte da maioria dos gerentes de toda a rede do Apls Credit
Bank, aumentará o custo da não concessão do crédito. Ao mesmo tempo, o banco não
pode assumir os custos por uma operação de empréstimo que causará perdas
consideráveis para a instituição.
o Apls Credit Bank, através das soluções automatizadas, assentadas em um sistema
computacional inteligente que se utilizou da lógica Fuzzy, reforçou o processo de
tomada de decisão, eliminando as desconformidades decisórias existentes entre as
unidades do banco. Ocorreu, inclusive, diminuição de diferentes interpretações que se
verificavam entre os funcionários do banco nos critérios para a concessão do crédito.
Assim, há uma agilidade na tomada de decisão, e ao mesmo tempo diminui-se o risco
de o cliente, ao qual foi negado o pedido de empréstimo, passar em outra unidade do
66
banco e conseguí-Io. Isto causaria uma situação desconfortável para alguns gerentes de
unidades (Von Altrock, 1996).
o sistema de apOlO à decisão, baseado na lógica Fuzzy, automatiza e reforça os
procedimentos de tomada de decisão, integrando as informações e tomando-as
disponíveis para todos os gerentes de determinadas áreas. Quando houver uma
mudança na política de crédito, basta torná-la disponível no sistema de apoio à decisão e
a mudança irá ocorrer num intervalo de tempo reduzido, otimizando o processo
decisório (Caminhas et. aI. 1995).
Quando é feita a avaliação da credibilidade dos clientes, são utilizados não somente
fórmulas determinísticas, mas sim múltiplos fatores financeiros e pessoais, que
aumentam a efetividade na concessão do crédito. Utilizam-se, portanto, as técnicas
quantitativas, como verificado nas análises discriminantes Z e ZET A, por exemplo,
mas, agora, apoiadas em outras informações qualitativas interessantes ao processo
decisório (Fontonari F., 1997).
Propriedade menos Débitos a Longo Prazo
Outras Propriedades Líquidas
Recebimentos menos Despesas
Continuidade da Margem
Potencial Físico e Mental
Motivação
Pensamento Econômico
Figura 2.9: Modelo de Decisão Hierárquico
SEGURANÇA
I FINANCEIRO
LIQUIDEZ
I
PERSONALIDADE
COMPORTAMENTO NEGOCIAL
COllÍürrnidade com Padrões I Econômicos e Sociais
Fonte: Von Altrock, 1996- pág. 30
CREDIBILIDADE
67
Acima, na figura 2.9, é mostrado um layout simplificado da estrutura de um sistema de
apoio à decisão, o qual ajudou a modelar o sistema do Alps Credit Bank.
A visualização da figura 2.9 mostra que, na avaliação da credibilidade dos clientes, são
utilizados diversos fatores. Existem oito variáveis no lay-out do exemplo deste sistema
de lógica Fuzzy, que representam a entrada de dados, agrupados de forma hierárquica.
Nas quatro camadas superiores temos os hard facts, dados objetivos que foram
retirados do histórico financeiro do cliente. Nas quatro camadas inferiores do sistema,
encontramos os soft facts, dados qualitativos, subjetivos, que são obtidos pelos
funcionários através de consulta ao cliente ou outras fontes de informações.
Este sistema possui algumas restrições para o nível funcional, pOIS os resultados
intermediários não são mostrados. Há portanto um processamento das informações
inseridas no sistema, onde a restrição de acesso a certas informações serve para evitar
que os funcionários daquele nível hierárquico aprendam a burlar o sistema, mesmo que
de forma involuntária, com julgamentos equivocados a respeito dos fatos qualitativos.
Existe portanto uma parametrização feita pela comissão de planejamento organizacional
da instituição, que é estabelecida no sistema. O sistema permite que o funcionário
decida a respeito do crédito, mas que não ultrapasse as restrições. Isto ocorre para que
as informações e processos de decisão fiquem documentados e possam ser otimizadas.
Através do mapeamento do processo decisório, é possível alcançar resultados cada vez
melhores com o uso das ferramentas de apoio a decisão. Essas novas metodologias
pretendem superar as deficiências dos antigos métodos utilizados pelas instituições
financeiras, que, em geral, se restringiam a analisar os dados quantitativos empíricos,
num quadro em que a eficácia das decisões passava a depender diretamente da
competência profissional e características pessoais do decisor.
O Alps Credit Bank utilizou a lógica Fuzzy em seu sistema de análise de crédito,
obtendo bons resultados com o modelo de apoio à decisão. A empresa planeja aumentar
o grau de automação do sistema, para que seus clientes possam realizar maior número
de operações via sistema bancário, entrando, aí, o conceito mais aprofundado de
inteligência artificial.
68
Existem outros bancos que utilizam a lógica Fuzzy para análise de avaliação de risco de
crédito, como ocorre no banco japonês Nikko Securities Ykohama. Neste banco, é
utilizada a mesma metodologia descrita para o caso do Alps Credit Bank.
Outro exemplo de Utilização da lógica nebulosa é o modelo desenvolvido pela BMW
Bank Gmbh da Alemanha, em conjunto com a Inform Software Gmbh of Germany. A
seguir, é feita a descrição do modelo, que apresenta um sistema de "score card",
melhorado pela lógica Fuzzy (Von Altrock,1996).
2.6.3.2 O CASO DA BMW BANK
A BMW Bank tinha como objetivo principal descentralizar o processo de decisão,
através do melhoramento do sistema "score card", utilizando a lógica Fuzzy. Esta lógica
foi integrada ao sistema disponível para o cliente, sendo que os vendedores ficam
conectados, através de seus computadores, ao banco de dados do sistema de crédito da
empresa.
Através deste sistema melhorado, a BMW Bank poderia consultar o histórico do
cliente, fazendo uma classificação mais rigorosa. Por este sistema, é feita uma separação
dos diferentes tipos de cliente, graças a diferentes tipos de módulos da lógica Fuzzy.
Os clientes foram separados em privados, trabalhador autônomo e corporativo, que só
em parte eram cobertos pelo sistema antigo. Quando a BMW Bank integrou a seu
sistema o conceito de redes neurais para apoio à decisão, através da lógica Fuzzy, houve
uma transformação dos dados em informações, estas, agora, diretamente vinculadas às
necessidades do processo decisório.
Através da figura 2.10, a seguir, é possível visualizar a estrutura do sistema da lógica
Fuzzy para clientes privados. Esta separação permitiu que se fizesse uma análise mais
detalhada de cada cliente, considerando o perfil individual de cada um deles.
69
Figura 2.10: Avaliação do Risco de Leasing para Clientes Privados
Passados
Crédito
Pagamentos
Históric o de Demográfic
Score Card
Desemprego
0_
--
Mm. Pagamentos Passados Histórico de Crédito Perfil Cliente Proporção
Máx.
Mm. Demográfico Score CardPerdil Cliente r--Desemprego
Máx.
Proporção
Fonte: Von Altrock (1996) pág. 284
IIClassificação I
Na figura 2.10, a variável de entrada "score card" aparece como resultado da avaliação
"score card", juntamente com outras variáveis de entrada, "Desemprego" e
"Demográfico", ajudando a computar o risco através do perfil deste cliente. A variável
"Desemprego" tem a possibilidade de consulta de um banco de dados, que armazena a
atual taxa de desemprego da profissão do cliente. A outra variável, "Demográfico", faz
a leitura do cliente através de um banco de dados, que mede a taxa relativa de risco de
inadimplência/falta de liquidez do local de residência do cliente.
Da mesma forma que se estabelecem variáveis para avaliação de clientes privados, o
sistema da BMW Bank possui sistema de lógica Fuzzy para avaliação do risco de
clientes corporativos, conforme demonstra a figura 2.11, logo a seguir.
Este tipo de cliente possui um processo de decisão mais complicado, o que ocorre em
função do envolvimento de mais variáveis decisórias relacionadas com o objeto da
decisão. Na figura 2.11 é possível observar o bloco de regras diretamente relacionadas
com a variável de saída "Classificação", que é estruturada a partir de quatro variáveis de
entrada: "Risco de Indústria", "Risco da Falta de Liquidez", "Avaliação de Crédito" e
"Pagamentos Passados".
70
Figura 2.11 : Avaliação Do Risco de Leasing para Clientes Corporativos
Tipo Indústria MIN -- CAPITAL Capita! -- SUPORTE F1NANC.
RECEITA
'" MÁX MIN SUPORTE F1N AN.
Receita
RISCO FALTA L1Q.
Força de V ESTR. COMPANHIA
TIPO INDÚSTRIA MIN Trab_ MIN MÁX r-- RISCO FALTA L1Q. FORÇA TRABALHO r- AVALIAÇÃO CRÉD CLASS I-
IDADECOMP. ESTR. COMP. Comp_ TIPO LEGAL PAGTOS PASSAD
MÁX
CLASS
Idade da
MÁX
INmcECRÉD MIN
"""."'c ... ;~ AV AUAÇÃO CRED.
INFORM CRED
a! Informação de Crédito MÁX Tipo Leg
Pgtos Passados -
Fonte: Von Altrock (1996) pág. 285
o "Tipo de indústria" é uma variável de entrada que está ligada a um quadro de base de
dados, estabelecendo, através de uma classificação subjetiva para cada tipo de indústria,
o grau de risco da atividade. A variável "Pagamentos Passados", é definida com base no
histórico de pagamentos do cliente.
As outras duas variáveis do bloco mais à direita da figura 2.11 , originam-se de outros
blocos de regras. "Avaliação do Crédito" é uma combinação das variáveis de entrada
"Índice de Crédito" e "Informação do Crédito". Ambas vêm de provedores de serviços
de informação que mantém classificações de crédito para cada companhia na Alemanha.
"Risco de Falta de Liquidez" é a avaliação do sistema de lógica Fuzzy do risco desta
companhia tomar-se sem liquidez. O bloco de regras computa esta variável da avaliação
do "Suporte Financeiro" e da avaliação da "Estrutura da Companhia". A avaliação do
"Suporte Financeiro" considera a base de capital da companhia - "Capital" - e sua
receita anual- "Receita". A avaliação da estrutura da companhia considera o número de
empregados - "Força de Trabalho" -, a idade da companhia - "Idade" - e o status legal
da mesma - "Tipo Legal" - conforme seja Sociedade Anônima, Limitada, etc.
Os casos aqui apresentados caracterizam-se por juntar o que se chama de redes neurais
com a teoria Fuzzy, caracterizando a Neuro-fuzzy. Estas redes são utilizadas como
71
ferramentas de apoio à decisão, pennitindo a modelagem e aprendizado de regras num
só arcabouço computacional. Desta fonna, pode-se ampliar o conhecimento detido pela
instituição, através de um sistema computacional inteligente.
A seguir será analisada esta combinação que resultou na Neuro-Fuzzy, trazendo
contribuições para a análise de risco nas instituições financeiras, a partir de um sistema
que utiliza infonnações quantitativas e qualitativas, com o objetivo de apoiar as
decisões.
2.6.4 TOMADA DE DECISÃO, RISCO E A NEURO-FUZZY
A fonna tradicional de avaliar o risco nas instituições financeiras, onde eram utilizados
somente meios estatísticos/probabilísticos com o objetivo de controlar e otimizar os
processos de decisão, não satisfaz as atuais necessidades do contexto sócio-econômico
financeiro, onde inseridos os bancos de crédito (Walker, 2000).
Esta nova realidade trabalha muito mais com abstrações e idéias do que somente com
números e valores. As teorias de Altman, Haldeman & Narayanan (1977), por exemplo,
que enfocam a Análise discriminante, assim como outras teorias desta natureza, jamais
deixarão de ter importância. Elas contribuem de fonna decisiva para a construção de
modelos de análise de crédito que são utilizados como base em muitas instituições
financeiras atuais.
Quando se fala em tomada de decisão baseado em sistemas Neuro-Fuzzi, de maneira
alguma vai se abolir as outras fonnas de análise do crédito. Há uma união destas teorias
extremamente representativas, com uma lógica qualitativa de infonnações.
Dentro da perspectiva dos novos sistemas de apOlO à decisão nas instituições
financeiras, a ciência computacional vem gerando meios alternativos, que são
constantemente incrementados, discutidos e criticados. Esta área da "inteligência
artificial" surgiu entre 1950-1960, vindo basicamente da lógica.
72
Alguns bancos, através destes sistemas Neuro-Fuzzy, consegUIram embutir em seu
"know how", através de meios lingüísticos e subjetivos, um conhecimento mais apurado
de seus clientes. Não se tomam decisões baseadas em dados isolados, mas em
informações processadas de forma adequada, que geram conhecimento significativo.
A instituição bancária atual, utiliza, além de um modelo determinístico para análise de
seus clientes, conhecimentos mais subjetivos, conseguindo, assim, explicar certos casos
imprevistos. Este sistema Neuro-Fuzzy, voltado para a análise do risco, é capaz de
modelar um comportamento-alvo por meio de um sistema de regras e números Fuzzy,
constituindo os controladores, processadores e outros algoritmos de decisão que levem a
alcançar o objetivo esperado (Walker,2000).
A inteligência computacional é muito mais do que Fuzzy. Ela está ligada às redes
neurais, constituindo os sistemas anteriormente mencionados de Neuro-Fuzzy. A partir
de um conjunto de padrões analisados anteriormente, nos casos do Apls Credit Bank e
BMW Bank, é possível construir um sistema que aprenda a representar.
Através de um conjunto de neurônios artificiais, se obtém um sistema de processamento
de informações poderoso, com funções de mapeamento. Este sistema é baseado em
dados do sistema real, onde existe um ajuste dos pesos que ponderam a contribuição
para cada neurônio. A cada novo evento mapeado, o sistema registra e procura colocar
esta informação à disposição das outras variáveis do sistema, ocorrendo uma otimização
nos procedimentos de decisão (Kienitz, 1997).
As redes Neuro-Fuzzy são, basicamente, modelos de sistemas Fuzzy explicitados num
formato/estrutura de rede neural, ou seja, um sistema de informação aliado ao
processamento. Através disto, se consegue interpretar o conhecimento embutido na
rede, de tal forma que se consiga inserir e extrair regras lingüísticas.
As redes Neuro-Fuzzy podem ser utilizadas como ferramentas de tomada de decisão,
pois permitem modelagem e aprendizado das regras de decisão numa só estrutura
computacional. Desta forma, pode-se extrair conhecimento de alto nível, a partir
daquilo que o sistema aprendeu/inferiu.
73
Nos últimos anos tem se verificado um crescente interesse sobre os chamados sistemas
"Neuro-Fuzzy" . A rigor, qualquer sistema que misture os paradigmas de sistemas
nebulosos e sistemas conexionistas poderia ser chamado de "Neuro-Fuzzy", como, por
exemplo, a utilização de um controlador nebuloso para alterar dinamicamente a taxa de
aprendizado de uma rede neural (Von Altrock, 1996).
Nos sistemas Neuro-Fuzzy, os termos e regras de um sistema Fuzzy são aprendidos
mediante a apresentação de pares (entrada, saída desejada), como foi visto
anteriormente nos casos do Apls Credit Bank e BMW Bank . Eles apresentam dois
comportamentos distintos, dependendo de estar numa fase de aprendizado ou numa fase
de processamento de regras que modelam o conhecimento do sistema.
Como uma rede neural (do tipo supervisionada), o aprendizado do sistema é feito a
partir da apresentação de exemplos. Os sistemas Neuro-Fuzzy não são uma "caixa
preta" e, sim, uma orientação das informações e processos decisórios armazenados
anteriormente pelo funcionário.
O sistema Neuro-Fuzzy apóia as decisões na instituição financeira, através das
informações anteriormente inseridas pelo usuário. Existe, portanto, o papel
inquestionável do decisor, que tem a maior parcela de contribuição para o processo de
decisão. Retoma-se, assim, às afirmações de Simon (1965), onde a decisão é tomada
com relação a ação, mas com descrições de fatos anteriores e possibilidades futuras.
Os sistemas de apOlO à decisão possuem o caráter de dinamicidade do processo
decisório, mas que dependem do bom decisor, tanto na parte de inserção de informações
no sistema, como na interpretação adequada.
As variáveis-chave, sugeridas por Freitas (1993), devem ser orientadas pelas
informações mais importantes e imprescindíveis, definidas através de uma avaliação
prévia de cada caso. Com um modelo bem estruturado e bem alimentado, os sistemas
Neuro-Fuzzy podem emprestar maior segurança ao processo decisório, permitindo,
inclusive, visualização adequada das conseqüências de cada decisão.
74
Determinadas informações devem ser inseridas no sistema pelo nível estratégico da
organização, reduzindo, assim, o risco de utilização de um sistema de apoio para
produzir resultados enganosos. Existe, portanto, a necessidade de hierarquizar a
responsabilidade pelo fornecimento das informações ao sistema, utilizando-se, para isso,
dos níveis estratégico, tático e operacional (Macadar apud Freitas, 1998).
Através das informações inseridas e processadas pelos sistemas Neuro-Fuzzy, as
decisões podem ser consideradas mais programadas, reduzindo o risco de execução.
Não há a afirmação de extrema programação da decisão, baseado em informações
estáticas. O que existe é uma dinâmica do processamento das informações, monitorada
por um sistema de apoio, que otimiza o resultado das decisões através de um constante
aprendizado.
Os sistemas Neuro-Fuzzy possibilitam que o tomador de decisão adquira um maior
conhecimento do objeto da decisão. Através do conjunto de informações quantitativas e
qualitativas é possível estabelecer o cenários para decisão ( Turban, 1995).
Este sistema de apoio à decisão, como no caso da BMW Bank, gera soluções que
aperfeiçoam o processo decisório nas instituições financeiras.
O sistema Fuzzy, no caso BMW Bank, envolveu 413 regras de lógica nebulosa, em três
módulos. O desenho completo, teste e verificação dos três módulos, demandaram o
esforço de duas pessoas/ano. A integração dos módulos, nos softwares baseados em
micro-computadores para gerenciamento de contratos de leasing, requereu outra
pessoa/mês. O sistema está atualmente em operação nas concessionárias BMW e o
BMW Bank considera sua performance equivalente à de um experiente perito em
contratos de leasing.
Apesar de o BMW não ter publicado qualquer avaliação sobre a economia alcançada
com o novo sistema, estima-se que a mesma é substancial. O mais importante, porém, é
o aumento da qualidade das decisões.
75
3 METODOLOGIA
Este capítulo demonstra a forma como a pesquisa foi realizada, com o propósito de
relacionar a tomada de decisão em relação à concessão de crédito na organização
pesquisada. A seguir, apresenta-se o tipo de pesquisa, o plano de coleta de dados, o
método de análise de dados, a população/universo, a amostra e as limitações
metodológicas da pesquisa.
3.1 TIPO DE PESQUISA
Este trabalho caracteriza-se como um Estudo de Caso, de caráter exploratório e
descritivo, sendo trabalhada a análise de crédito do segmento das indústrias movei eiras,
através dos processos internos do Banco do Brasil, devidamente normatizados (Vergara,
2000).
Pesquisas exploratórias são consideradas investigações mais amplas, abordando temas
pouco investigados, onde são levantadas hipóteses para estudo posterior. As pesquisas
descritivas fazem a descrição do fenômeno ou população investigada. A junção destas
duas formas de pesquisa, faz com que a investigação do caso pesquisado consiga
responder melhor ao problema de pesquisa (Gil, 1994).
3.2 PLANO DE COLETA DE DADOS
Os dados serão recolhidos através de documentos e processos normatizados. Desta
forma, pretende-se estabelecer uma base de dados do Banco do Brasil, através de
normatizações e modelos de apoio à decisão na concessão do crédito, tomando-se como
base o referencial teórico do trabalho, onde são abordadas questões relativas à decisão
com relação à concessão de crédito.
76
3.3 ANÁLISE DE DADOS
Na interpretação dos dados coletados foi utilizado o método de análise de conteúdo,
baseado em técnicas sistemáticas de análise, em relação aos objetivos. Assim, existe
uma descrição das situações, permitindo uma inferência dos conhecimentos adquiridos
na pesqUIsa.
As informações recolhidas na instituição pesquisada foram organizadas por categorias,
que coloca as informações prestadas com relação ao plano de coleta de dados em
elementos constitutivos, agrupados conforme seu conjunto de diferenciação.
Posteriormente, estas informações são juntadas conforme seu gênero, assim havendo
uma visão total sobre as informações prestadas (Roesch, 1999).
Existe, portanto, uma pré-análise das informações, onde se procura identificar hipóteses
iniciais com o objetivo de estabelecer um esquema que faça uma interpretação posterior
precisa dos dados.
Chega-se, após, a uma fase de tratamento dos resultados, onde se faz uso da
interpretação das informações prestadas pelo grupo pesquisado. Existe um esforço de
agrupar os dados recolhidos com os questionários e documentos, utilizando a estrutura
pré-definida nos questionários.
Trabalhando os dados desta forma, se consegue descrever como são tomadas as
decisões em relação à concessão do crédito, no caso da instituição e do grupo de clientes
pesquisados.
3.4 POPULAÇÃO UNIVERSO
o universo da pesquisa abrange as indústrias moveleiras sediadas no país, com limites
de crédito analisados pelo Banco do Brasil.
77
3.5 AMOSTRA
Para esta pesquisa foram selecionados os executivos que trabalham há mais de dez anos
no Banco do Brasil e que participam do comitê de análise de crédito para indústria
moveleira, fazendo parte dos processos da concessão do crédito. Foram selecionados,
também, documentos e manuais internos do banco que se referem aos modelos
utilizados na concessão do crédito.
Os critérios para seleção desta amostra foram baseados no objetivo de pesquisa, onde se
procurou o grupo que participa das decisões com relação à concessão de crédito e a
disponibilidade destes para participar da pesquisa.
Os executivos escolhidos estão diretamente envolvidos com a concessão de crédito às
indústrias moveleiras, detendo amplo leque de informações sobre o segmento
pesquisado e as técnicas de análise.
3.6 LIMITAÇÕES METODOLÓGICAS
Sabendo da complexidade que as instituições financeiras atuais enfrentam na questão da
análise de crédito, num quadro de rápidas mudanças enfrentadas pelo setor, o trabalho
optou por não estabelecer novos modelos de análise de risco. A intenção é mostrar
como são constituídos e utilizados os modelos de análise de crédito do Banco do Brasil,
para, a partir daí, fazer uma interface com as teorias mais recentes.
78
4 TOMADA DE DECISÃO EM RELAÇÃO AO CRÉDITO NO BANCO DO BRASIL PARA PESSOAS JURÍDICAS DO SETOR MOVELEIRO
Esta parte do trabalho apresenta o modelo de análise de crédito adotado pelo Banco do
Brasil, pesquisado junto às agências que representam os principais pólos moveleiros do
país. Aqui são discutidas as principais características desta atividade, de acordo com os
parâmetros estabelecidos na revisão de literatura. Inicialmente, aborda-se a estrutura
hierárquica do processo decisório, observada pela instituição pesquisada, direcionando
se, depois, para o objetivo principal do trabalho, que é o estudo do processo de análise e
decisão do crédito.
Neste capítulo será descrito o processo de análise de crédito desenvolvido pelo Banco
do Brasil no que diz respeito ao segmento de empresas foco do presente trabalho,
representado pelas indústrias moveleiras do país que faturam entre R$ 1.200 mil e R$
50.000 mil por ano.
A escolha de um segmento específico de atividade empresarial se deu em função das
necessidades intrínsecas do processo de construção de um modelo de análise de crédito,
que, para ser mais representativo, deve ser elaborado a partir de dados de empresas
afins.
4.1 A ESTRUTURA HIERÁRQUICA DO PROCESSO DECISÓRIO
A figura 4.1 apresenta o fluxo de documentos, pareceres e despachos observados no
processo decisório, que tem por objetivo a concessão de crédito às indústrias moveleiras
que faturam entre R$ 1.200 mil e R$ 50.000 mil por ano.
Como se pode observar, todo o trabalho começa e termina numa unidade operacional,
representada pela agência responsável pelo relacionamento com o cliente, a qual irá
receber os pedidos de crédito e efetuar as devidas contratações e condução das
operações.
Figura 4.1: Estrutura do Processo Decisório
(Agência) Recebimento de Dados e Documentos da Empresa
(AI)
Distribuição a um Analista
(D3)
-Estudo Preliminar -Complementação de Informações -Ajustes
(E l )
..
Diligências junto à Empresa
Diligências junto à Agência
Digitação de Dados Técnicos e Qualitativos
no Sistema
(E2)
Recebimento Dossiê na Agência
(G)
SIM-.
--""
-Confecção Relatório Visitas -Coleta de Informações -Atualização Cadastral -Composição do Dossiê
(Div. de Crédito) Recebimento
Dossiê
(Dl)
Emissão de Planilhas de Análise
'---- (E3)
Devolução Dossiê à Agência
-------+ Parecer do Comitê de Crédito da Agência
(C)
,,.
Envio Dossiê à Divisão de Crédito
Análise e Emissão de Parecer pelo Analista
(E4)
r
Análise e Despacho do Comitê da Divisão de
Crédito
(F)
80
Para facilitar a compreensão dos procedimentos adotados pelo Banco, descreve-se, a
seguir, o passo a passo do seu processo de análise de crédito, seguindo o fluxo decisório
acima apresentado.
4.1.1 DOCUMENTAÇÃO SOLICITADA PARA ANÁLISE - (A)
Os documentos essenciais para os procedimentos de análise, e que também possibilitam
a confecção das respectivas fichas cadastrais, são os seguintes:
- Contrato Social ou Estatuto da empresa devidamente registrado na Junta Comercial;
2 - No caso de Sociedade Anônima, Atas de Assembléias Gerais ou de reuniões do Conselho de Administração, elegendo Diretoria e Conselho FiscaL
3 - Demonstrativos Contábeis:
a) - Três últimos balanços, acompanhados das respectivas Demonstrações de Resultado do Exercício;
b) - quando prescrita pela legislação, a Demonstração de Lucros ou Prejuízos Acumulados e o Demonstrativo das Origens e Aplicações de Recursos;
c) - último balancete
4 - Informações complementares prestadas pela empresa;
5 - Matriculas dos Cartórios de Registro de Imóveis, comprovando a propriedade de bens imóveis;
6 - Documento comprovando o registro no Cadastro Nacional de Pessoas Juridicas - CNPJ;
7 - Documentos pessoais dos sócios ou diretores, necessários à confecção de fichas cadastrais dos mesmos (carteira de identidade, CPF, certidão de casamento, comprovação de bens imóveis e veículos automotores);
8 - Autorização para consulta à CERIC - Central de Risco de Crédito do Banco Central - , que abrange informações sobre o endividamento do cliente nas instituições financeiras do país;
Quando se tratar de grupo empresarial, todas as empresas do grupo devem enviar a
documentação acima descrita, possibilitando, inclusive, a consolidação dos balanços.
81
4.1.2 O RELATÓRIO DE VISITAS - ( B )
A visita à empresa, e a elaboração do respectivo relatório, representa um procedimento
muito importante para o processo de análise de crédito, uma vez que, como será visto
mais adiante, tem peso significativo na determinação do risco.
Enquanto os demonstrativos contábeis aCIma mencionados estão relacionados
diretamente com o aspecto quantitativo da análise, ou, mais especificamente, o Capital,
o Relatório de Visitas está intimamente vinculado aos demais Cs do Crédito, quais
sejam o Caráter, a Capacidade e as Condições.
Dado o relacionamento que possuem com as empresas, conhecendo-as de forma mais
aprofundada, os Gerentes de Contas são os responsáveis pela elaboração dos respectivos
Relatórios de Visitas.
Considerando que a parte qualitativa da análise pode representar 50%, ou mais, do risco
indicado para a empresa, é de se esperar que o profissional visitador reúna condições
técnicas para avaliar corretamente os diversos subsistemas que integram uma
organização, tais como o financeiro, o mercadológico, o de produção, o logístico, o de
pessoal, entre outros. Trata-se de uma qualificação que exige formação e experiência na
área, necessitando contar, ainda, com a necessária isenção do profissional, que deverá,
neste momento, separar adequadamente os papéis de analista e negociador, por ele,
simultaneamente, exercidos.
4.1.3 COLETA DE INFORMAÇÕES EFETUADA PELA AGÊNCIA - ( B)
A partir da documentação recebida, a agência levanta informações junto às fontes de
referência indicadas pela empresa, procurando confirmar seu nível de negócios, a
pontualidade, a imagem da organização, etc, o que é complementado com a consulta
aos órgãos protetores do crédito, tais como CADIN - Cadastro Informativo de Créditos
não Quitados do Setor Público Federal - , SERASA - Centralização de Serviços dos
Bancos S.A e SPC - Serviço de Proteção ao Crédito.
82
4.1.4 CONFECÇÃO DAS FICHAS CADASTRAIS - ( B )
Também a partir da documentação recebida, a agência elabora as fichas cadastrais tanto
da empresa, quanto dos seus respectivos sócios ou diretores. Trata-se, também, de um
procedimento importante, pois a ficha cadastral representa o ponto de partida da análise
de crédito, influenciando diretamente o seu resultado final.
Além dos dados de identificação, tais como razão social, atividade e endereço, a ficha
cadastral revela a existência ou não de restrições comerciais ou bancárias, o tempo em
que está no mercado, a experiência que possui junto ao banco ou outras instituições
financeiras, o patrimônio que possui e o de seus sócios ou diretores, dados
imprescindíveis para quem concede crédito.
4.1.5 MANIFESTAÇÃO DO COMITÊ DE CRÉDITO DA AGÊNCIA - (C)
o Comitê de Crédito da Agência é um colegiado constituído pelos principais
comissionados da unidade, sendo obrigatória a participação do Gerente Geral e do
Gerente de Contas que assiste a empresa.
Quanto ao processo de análise de crédito das empresas aqui estudadas, cabe ao Comitê,
com base na documentação recebida, nas fichas cadastrais elaboradas, no relatório de
visitas, no conhecimento que possui a respeito da empresa ou grupo empresarial e
também tendo em conta os negócios que vêm realizando ou que possam ser realizados
com a empresa, manifestar-se de forma conclusiva a respeito dos limites de crédito a
serem concedidos e respectivas formas de utilização.
o parecer do Comitê de Crédito da Agência se constitui num importante insumo a ser
utilizado pelo analista de crédito, que, em função da distância que muitas vezes
experimenta em relação à empresa, encontra dificuldades para traduzir a real situação
do empreendimento, no que diz respeito à capacidade administrativa de seus dirigentes,
novos contratos comerciais que estão sendo fechados, decisões sobre investimentos em
tecnologia, etc. Assim, cabe ao Comitê de Crédito da Agência uma significativa
83
responsabilidade, elaborando seu parecer de sorte a contemplar informações que não se
encontram explicitadas na documentação reunida, mas que estariam intimamente
ligadas ao risco de crédito oferecido pela organização.
Além de influenciar diretamente a parte qualitativa da análise, a manifestação do
Comitê de Crédito da Agência tem o poder de motivar o posicionamento do analista de
crédito e mesmo do Comitê da Divisão de Crédito, que, como se verá adiante, possuem
a prerrogativa de flexibilizar os Limites de Crédito calculados pelos modelos, desde que
observadas certas condições.
4.1.6 O TRABALHO DA DIVISÃO DE CRÉDITO
A Divisão de Crédito se constitui numa estrutura criada pelo Banco para realizar a
análise de crédito, definindo o risco, os limites de crédito e respectivas formas de
utilização, daquelas empresas cujos valores encontram-se fora da alçada das agências,
como é o caso do segmento empresarial objeto deste trabalho - empresas que faturam
acima de R$ 1.200 mil por ano.
No país, o Banco conta com 5 (cinco) Divisões de Análise de Crédito, cada uma
atendendo uma região pré-determinada. Estas Divisões foram criadas a partir do ano de
1995, fundamentadas em uma nova filosofia administrativa, que busca segregar a
análise de crédito dos aspectos negociais. Com a relativa isenção emprestada à análise
de crédito, procurou-se melhorar o desempenho da instituição, via redução da
inadimplência, o que realmente foi alcançado. A referência "isenção relativa" foi aqui
utilizada de propósito, uma vez que a completa segregação entre a análise de crédito e
os negócios realizados com as empresas ainda não se concretizou por inteiro. O ponto
crucial encontra-se no relatório de visitas, elemento decisivo para o resultado da análise,
mas que, inadvertidamente, ainda é elaborado pelo Gerente de Contas, profissional
diretamente interessado na realização de negócios.
84
A implantação desta nova filosofia, teve no conceito de Limite de Crédito um dos seus
pontos basilares. Limite de Crédito que representa o valor máximo de assistência
creditícia a ser disponibilizado a uma determinada empresa e está diretamente associado
ao Risco de Crédito apresentado pela mesma. Risco que também passou a ser estimado
a partir da adoção da nova filosofia e que é gerado a partir da aplicação de Modelos de
Análise, cujas naturezas e características, sob o enfoque teórico, foram exaustivamente
comentadas na Revisão de Literatura deste trabalho.
Antes do advento dessa nova prática, as agências, dentro de suas alçadas evidentemente,
decidiam sobre quanto e como emprestar, sem a utilização de qualquer modelo de
Análise de Crédito, valendo-se, apenas, de cálculos simplificados de "assistência
máxima" e da experiência e feeling do gerente. O Risco de Crédito da cliente não era
dimensionado. As análises de balanço que eram feitas, assim como as considerações
sobre Caráter, Capacidade e Condições, se revestiam de muita subjetividade, o que
implicava, muitas vezes, em tratamentos díspares e equivocados em relação ao volume e
às condições do crédito, tudo variando de profissional para profissional e trazendo, em
seu bojo, inúmeras dificuldades para o Banco, via inadimplência. Com a segregação
entre Crédito e Negócios, o processo ficou revestido de maior robustez conceitual e
relativa isenção, trazendo resultados positivos para a instituição.
Se hoje as agências ainda possuem alçada para deferir limites de crédito, ela está
limitada a pessoas fisicas e a micro e pequenas empresas, tudo, o que é muito
importante, trabalhado a partir de Modelos de Análise instituídos e constantemente
atualizados por uma Gerência específica, que os acompanha, modela e padroniza,
gerenciando efetivamente o Risco de Crédito no Banco. Com isso, ficam limitadas as
preferências pessoais, estabelecendo-se, ainda, clara delimitação entre o risco do
banqueiro e do bancário.
Esse novo procedimento, caracterizado por um tratamento mais técnico e profissional
do crédito, além de homogeneizar a cultura de crédito no seio da instituição como um
todo, teve como principal mérito uma magnífica elevação da qualidade dos créditos
operados pelo Banco. A inadimplência, hoje, encontra-se em níveis admitidos pelo
Banco e coerentes com aqueles verificados no mercado. Isso trouxe maior solidez e
85
segurança para os negócios desenvolvidos, além de contribuir para a redução do risco
sistêmico do mercado financeiro nacional e, no caso do Banco do Brasil, aliviando o seu
acionista principal - a União - de fazer novos aportes de capital para compensar os
prejuízos decorrentes de empréstimos mal concedidos.
É importante ressaltar que o sucesso desses modelos depende de constante atualização,
de sorte a manter a aderência com as práticas administrativas, com o nível tecnológico,
com os desdobramentos da conjuntura econômica nacional, com as novas fonnas
comerciais adotadas, etc.
Voltando ao foco, enfatiza-se que os documentos necessários para a análise de crédito e
o parecer do Comitê de Crédito da Agência "sobem" para a Divisão de Crédito por uma
questão de alçada, detenninada a partir do porte das empresas a serem analisadas. A
Divisão conta com profissionais mais preparados para as funções de análise de crédito e
utiliza modelos de análise exclusivos, não disponibilizados às agências. Trabalha com
empresas de maior porte, dado o maior impacto potencial que as respectivas operações,
por seus valores, podem representar para a instituição, fator que demanda maior
cuidado e aprofundamento. A análise das empresas consideradas neste trabalho é de
alçada das Divisões de Crédito.
4.1.6.1 RECEPÇÃO DO DOSSIÊ PELA DIVISÃO DE CRÉDITO - ( D )
Recebida pela Divisão de Crédito, a documentação passa por um "check list", com o
objetivo de verificar se está completa ou depende de novas solicitações a serem
endereçadas à agência. Constatado o atendimento de todos os requisitos, em tennos de
documentação, o dossiê é distribuído a um dos analistas de crédito.
4.1.6.2 O ANALISTA DE CRÉDITO
Através de treinamentos internos ou externos que lhe são oferecidos, o analista de
crédito constitui-se em um profissional bem preparado, que internaliza de fonna
86
substantiva as políticas de crédito do Banco, tem amplo domínio dos sistemas através
dos quais são operacionalizados os modelos de crédito, conhece em profundidade as
técnicas mais modernas de análise de demonstrações financeiras e reúne plenas
condições para interpretar cenários econômicos e empresariais. A partir deste perfil
profissional, que, por óbvio, exige permanente atualização e leitura diária de
publicações especializadas em economia, política e administração, o analista, com o
auxílio dos modelos de análise, está apto a posicionar-se quanto ao volume e às
condições de crédito a serem disponibilizados à determinada cliente, garantindo a
assunção de riscos compatíveis com aqueles admitidos pela organização.
Em que pese a sua qualificação técnica, por motivos de segurança, ou, maIS
especificamente, por questões de sigilo empresarial, ao analista não é dado conhecer as
características dos modelos, tais como critérios adotados, funções matemáticas, pesos,
réguas discriminantes, etc. O sistema é, realmente, muito fechado, sendo do
conhecimento de um grupo restrito de funcionários do Banco, responsável pelo
gerenciamento e atualização dos modelos e que têm seu trabalho centralizado na Capital
Federal.
4.1.6.3 O TRABALHO DO ANALISTA - ( E 1,2,3 )
A pnmelfa tarefa do analista, após receber o dossiê, é completar a coleta de
informações, que, por sua natureza, não foram oferecidas pela empresa ou pela própria
agência. Entre as informações coletadas pelo analista, através dos sistemas do Banco,
destacamos o endividamento da cliente j unto a todo o sistema financeiro nacional,
obtido junto à CERIC - Central de Risco de Crédito do Banco Central -, e sua
performance comercial na área internacional (exportações e importações), dados obtidos
através do SISBACEN - Sistema de Informações do Banco Central do Brasil.
A partir desse momento, o analista faz um rápido e genérico estudo do dossiê, com o
objetivo de relacionar dados aparentemente desconexos ou levantar algumas dúvidas
que necessitem de esclarecimentos junto à agência, ou mesmo junto à empresa. Note-se
que este profissional, embora nem sempre conhecendo a empresa pessoalmente,
87
mantém com ela, na pessoa de seus administradores ou contadores, freqüentes contatos
por telefone ou e-mail, buscando a clareza necessária a respeito de todos os aspectos. É
de se supor, porém, que esses contatos não substituem, de forma condizente, a visita à
empresa.
Sem mais dúvidas a serem esclarecidas a respeito dos documentos contábeis e das
demais informações constantes do dossiê, o analista passa a alimentar o sistema que
operacionaliza o modelo de análise adotado pelo Banco.
o pnmeIrO passo é a digitação dos dados dos balanços e das demonstrações de
resultados dos últimos três exercícios, assim como os do último balancete. Neste
momento, as atenções do analista estão voltadas para as contas que, segundo critérios
adotados pelo banco, possam demandar uma reclassificação contábil. Neste aspecto,
destacam-se verbas relacionadas com atrasos de clientes, depósitos judiciais,
empréstimos a sócios ou diretores, excesso na reavaliação de bens do imobilizado, bens
obsoletos e outros valores de difícil realização ou incobráveis, que devem ser deduzidos
do ativo, afetando, por conseguinte, o próprio Patrimônio Líquido. Outros ajustes
podem revelar-se necessários, como, por exemplo, dívidas junto ao sistema financeiro
nacional não contabilizadas. O objetivo é realizar a análise a partir de números que
melhor reflitam a realidade da empresa.
A partir da digitação dos dados contábeis, o sistema gera planilhas de análise. São
planilhas bastante ricas em termos de análise econômico-financeira, oferecendo fácil
leitura dos aspectos mais importantes, tais como a evolução dos principais indicadores
de estrutura, liquidez, rentabilidade e prazos médios, situação do capital de giro e
geração interna de recursos.
Tratados os dados contábeis, que representam a parte quantitativa da análise, ou seja, o
Capital, o analista passa a alimentar o outro segmento do modelo, chamado de análise
qualitativa e que utiliza dados e informações relacionados com o Caráter, a Capacidade
e as Condições enfrentadas pela empresa.
88
Esta etapa do trabalho consiste em respostas curtas e padronizadas, que objetivam
posicionar a empresa de forma favorável, ou não, frente a cada uma das dimensões
acima citadas.
Com os dados quantitativos e qualitativos processados, o analista aciona o sistema que
operacionaliza o modelo de análise de crédito, o qual, de forma automática, calcula o
nível de risco e o respectivo limite de crédito da empresa em estudo.
Quanto à "emissão do parecer do analista", letra "E4" da figura 4.1, e "despacho do
comitê da Divisão de Crédito", letra "F" da figura mencionada, os assuntos serão
melhor discutidos no item 4.3 deste estudo.
4.2 ASPECTOS EXTERNOS DO MODELO DE CRÉDITO ADOTADO PELO BANCO DO BRASIL
o Banco do Brasil adota vários modelos de Análise de Crédito, procurando melhor
refletir as características de cada segmento de sua ampla clientela. Tem-se, assim,
desde modelos mais simples, operacionalizados pelas próprias agências e destinados a
avaliar o crédito de pessoas fisicas ou micro e pequenas empresas, até modelos mais
sofisticados, operacionalizados pelas Divisões especializadas de crédito e destinados à
análise de médias e grandes empresas, como é o caso do segmento empresarial enfocado
neste trabalho.
Os modelos utilizados pelo banco contemplam, normalmente, duas partes principais: a
quantitativa e a qualitativa, que, na seqüência, são descritas.
89
4.2.1 ANÁLISE QUANTITATIVA OU TÉCNICA
A parte quantitativa, também chamada análise técnica, trata do primeiro "C" do crédito
e analisa, basicamente, os números da empresa, mais especificamente os seus
demonstrativos contábeis.
A partir de vários índices econômico-financeiros, nesta parte é aplicada a análise
discriminante múltipla, cujos resultados, no caso do Banco do Brasil, buscam classificar
as empresas em 5 (cinco) níveis de Risco, de acordo com a pontuação obtida. Os
procedimentos são análogos aos observados por Altman (1968), Silva (2000), Istvan
(1987) e Matias (1978) cujos trabalhos foram discutidos no Capítulo 2 e que, também
através da análise discriminante múltipla, objetivavam separar os diferentes perfis de
empresas.
No caso do Banco do Brasil, o resultado da função matemática, gerada pelo modelo,
acaba sendo transformado numa pontuação que vai de O a 100, traduzindo a situação do
fator Capital.
Os principais índices econômico-financeiros calculados pelo Banco, em seu processo de
análise, encontram-se no quadro 4.1, que apresenta as medianas de 688 indústrias
moveleiras do país. As medianas foram construídas a partir de um banco de dados, que
contém os valores de todas as contas patrimoniais e de resultado das 688 empresas,
além do risco e do limite de crédito calculado para cada uma delas. Através de uma
planilha eletrônica, inicialmente foram calculados todos os índices constantes no quadro
4.1, e a partir deles, as respectivas medianas, sempre se observando os níveis de risco
das empresas.
Os índices selecionados, e os respectivos pesos, nem sempre são os mesmos nos
diversos modelos de análise utilizados pelo Banco, embora estejamos tratando de uma
mesma atividade, qual seja a indústria moveleira do país. Existe, até onde se pôde
apurar, uma variação em função do porte e da região onde localizada a empresa. Só
para exemplificar, para as empresas que faturam entre R$ 1.200 mil e R$ 5.000 mil
existe um modelo, para aquelas que faturam entre R$ 5.000 mil e R$ 20.000 mil, outro
90
modelo e para as que faturam entre R$ 20.000 mil e R$ 50.000 mil, outro. Outro
modelo, no sentido de tomar indicadores diferentes, atribuir pesos diversos aos mesmos
e, ainda, estabelecer pontuações diferenciadas tanto para a análise técnica quanto para a
qualitativa. Tudo seria gerado através de ferramentas estatísticas, a partir do amplo
banco de dados que a instituição financeira possui e sempre procurando melhor refletir
as características de cada subgrupamento.
Quadro 4.1 - Medianas de índices econômico-financeiros da indústria moveleira nacional, por faixa de risco.
MEDIANAS POR RISCO CALCULADO ÍNDICE A B C D E
Estoques/Ativo total 20% 19% 20% 19% 14% Ativo Circulante Cíclico/Ativo Total 51% 53% 53% 48% 50% Ativo Circulante Financeiro/Ativo Total 5% 2% 2% 1% 1% Passivo Circulante Cíclico/Ativo Total 16% 18% 17% 21% 26% Fornecedores/Ativo total 8% 10% 9% 10% 16% Passivo Circ. Financeiro/Ativo Total 4% 10% 15% 22% 31% Necessidade de Capo GirolRec.Oper.Líq. 21% 19% 18% 17% 17% Patrimônio LíquidolRec. Opero Líq. 49% 38% 27% 21% 12%
RFR* 35% 56% 99% 143% 120% IPL * 49% 64% 83% 114% 98% EG * 23% 36% 50% 67% 76%
POSA * 8% 15% 26% 42% 45% LC * 2,5 1,7 1,3 1,0 0,8 LG * 2,1 1,5 1,1 0,8 0,8
PMR* 45 47 42 45 48 PME* 61 61 68 63 61 PMC* 32 35 32 37 56 CO* 116 118 117 127 95 CF* 87 78 74 81 47 RI* 15% 12% 8% 1% 0%
RPL * 19% 17% 13% 4% 0% MOL* 10% 8% 6% 2% 0% RA * 1,5 1,5 1,5 1,3 1,3
GAF* 1,2 1,4 1,4 0,1 1,0
i Fonte: Calculadas a partir de um banco de dados fornecido pelo Banco do Brasil, contendo informações de 688 empresas.
* Legenda
RFR '" Relação entre fontes de recursos, dada pela fórmula: (PASSIVO CIRCULANTE + PASSIVO EXIGÍVEL A LONGO PRAZO + RESULTADOS DE EXERcíCIOS FUTUROSIPATRIMÔNIO LÍQUIDO) x 100
IPL Imobilização do Patrimônio Líquido, PERMANENTEIP ATRIMÔNIO LÍQUIDO) x 100
dada pela fórmula: (ATIVO
91
EG = Endividamento Geral, dado pela fórmula (PASSIVO CIRCULANTE + PASSIVO EXIGÍVEL A LONGO PRAZO/ATIVO TOTAL) x 100
POSA = Passivo Oneroso sobre o ativo total, dado pela fórmula: (PASSIVO CIRCULANTE FINANCEIRO + PASSIVO EXIGÍVEL A LONGO PRAZO/ATIVO TOTAL) x 100
LC = Liquidez Corrente, dada pela fórmula: ATIVO CIRCULANTEIPASSIVO CIRCULANTE
LG = Liquidez Geral, dada pela fórmula: ATIVO CIRCULANTE + ATIVO REALIZÁVEL A LONGO PRAZOIPASSIVO CIRCULANTE + PASSIVO EXIGÍVEL A LONGO PRAZO
PMR = Prazo Médio de Recebimento, dado pela fórmula: 360 x CLIENTESIRECEIT A OPERACIONAL BRUTA
PME = Prazo Médio de Estoques, dado pela fórmula: 360 x ESTOQUES/CUSTO DO PRODUTO VENDIDO
PMC = Prazo Médio de Compras, dado pela fórmula: 360 x FORNECEDORES/CUSTO DO PRODUTO VENDIDOS (diante da indisponibilidade do Montante de Compras para a grande maioria das empresas do banco de dados, considerou-se o CPV como representativo das compras para todas as empresas)
CO = Ciclo Operacional, dado pela fórmula PMR + PME
CF = Ciclo Financeiro, dado pela fórmula: CO - PMC
RI = Retomo sobre o Investimento, dado pela fórmula (LUCRO OPERACIONAL LÍQUIDO/ATIVO TOTAL) x 100
RPL = Retomo sobre o Patrimônio Líquido, dado pela fórmula: (LUCRO LÍQUIDO DO EXERCÍCIOIPATRIMÔNIO LÍQUIDO) x 100
MOL = Margem Operacional de Lucro, dada pela fórmula (LUCRO OPERACIONAL LÍQUIDOIRECEITA OPERACIONAL LÍQUIDA) x 100
RA = Rotação do Ativo, dada pela fórmula: RECEITA OPERACIONAL LÍQUIDA! ATIVO TOTAL
GAF = Grau de Alavancagem Financeira, dado pela fórmula (LUCRO LÍQUIDO DO EXERCÍCIO + DIVIDENDOS E PARTICIPAÇÕESIPATRIMÔNIO LÍQUIDO) / (LUCRO LÍQUIDO DO EXERCÍCIO + DIVIDENTOS E PAR TICIP AÇÕES + DESPESAS FINANCEIRAS/ATIVO TOTAL)
4.2.2 ANÁLISE QUALIT ATIVA
Atribuída pontuação para a parte técnica da análise, agora é a vez da parte qualitativa.
Neste ponto, e a partir das respostas aos questionamentos que visam apurar o Caráter, a
Capacidade e as Condições, determina-se, da mesma forma, uma pontuação de O a 100
para cada empresa, cuja escala divisória de riscos, assim como acontece com os itens e
respectivos pesos considerados, também não é revelada pelo Banco. As fontes
92
principais de dados e informações para esta etapa da análise são as Fichas Cadastrais e o
Relatório de Visitas.
4.2.3 A PONTUAÇÃO FINAL DO MODELO E A DEFINIÇÃO DO RISCO DE CRÉDITO DO CLIENTE
De posse das pontuações atribuídas às partes quantitativa e qualitativa da empresa sob
análise, o passo seguinte é determinar a pontuação final e o respectivo Risco de Crédito.
Embora sem qualquer certeza sobre os pesos atribuídos pelo Banco do Brasil aos termos
da equação, foi possível apurar que a pontuação final da cliente resulta de uma média
ponderada entre as pontuações das análises técnica e qualitativa. Uma das certezas é
que os pesos de cada um dos tipos de análise - técnica e qualitativa - variam em função
do porte da empresa, tendo-se indicações seguras de que o peso da análise qualitativa
aumenta confonne diminui o porte da empresa. Tal tratamento é justificado pela maior
consistência e confiabilidade das demonstrações financeiras das grandes empresas, que,
inclusive, são auditadas, assim como pela necessária e natural maior capacitação de seus
profissionais administrativos.
A seguir, é apresentada uma fórmula matemática, que poderia estar sendo utilizada pelo
modelo de análise do Banco, para estipular a pontuação final do cliente. Mesmo sem
condições de afirmar a qual porte de empresa a fórmula se refere, é certo que os pesos,
como explicado anteriormente, variam de acordo com o tamanho das mesmas. Assim,
uma grande empresa pode ter peso 6 para a análise técnica e peso 4 para a análise
qualitativa, enquanto uma pequena teria peso 4 para sua análise técnica e 6 para a
qualitativa. A certeza restringe-se à dinâmica do modelo, que deve ser constantemente
ajustado em seus pesos e fatores, de forma a refletir a experiência creditícia da
instituição e suas políticas de crédito, assim como as constantes mudanças que ocorrem
na conjuntura econômica e no cenário político interno e externo.
PONTUAÇÃO FINAL (AT x 6) + (AO x 4)
10
93
onde:
• AT = pontuação da Análise Técnica de O a 100~
• AQ = pontuação da Análise Qualitativa de O a 100
Através da ponderação das pontuações técnica e qualitativa, tem-se, então, uma nova e
final pontuação, que, obviamente, também estará inserida num intervalo de O a 100.
Resta, agora, enquadrar a pontuação em uma escala que, além da pontuação de O a 100,
apresente também os pontos de corte entre os níveis de risco projetados. Embora
também sem a certeza dos pontos de corte adotados pelo Banco em cada um de seus
modelos, concluiu-se que os mesmos são definidos de forma estatística, a partir da
experiência histórica que a instituição possui a respeito de crédito.
No Quadro 4.2, encontra-se um exemplo de escore a ser adotado para a pontuação final,
onde aparecem os pontos de corte entre os Riscos "A", "B", "C", "D" e "E", numa
escala de O a 100, para grandes, médias e pequenas empresas.
Quadro 4.2: Exemplo de régua discriminante do risco das empresas.
EMPRESAS RISCO GRANDES MEDIAS PEQUENAS
A >75,96 >80,57 >77,86 B Entre 58,90 e 75,96 Entre 63,03 e 80,57 Entre 62,61 e 77,86 C Entre 39,38 e 58,90 Entre 41,21 e 63,03 Entre 44,34 e 62,61 D Entre 10,80 e 39,39 Entre 13,58 e41,21 Entre 13,46 e 44,34 E <=10,8 <=13,58 <=13,46
Fonte: Sistema de Informações do Banco do Brasil.
A partir do estabelecimento do risco da empresa, o Modelo de Análise de Crédito
adotado pelo Banco do Brasil calcula, automaticamente, um valor de Limite de Crédito
a ser disponibilizado, constituindo-se, sempre, em um percentual da Receita
Operacional Líquida ou do Patrimônio Líquido, aquele que resultar num valor menor.
Esse percentual também está estabelecido em uma escala, cujos pontos de corte são
94
dados em função do risco da cliente. Quanto menor o nível de risco, maior o percentual
a ser calculado.
No Quadro 4.3 apresentamos as medianas percentuais da Receita Operacional Líquida
ROL - e do Patrimônio Líquido - PL, referente aos Limites de Crédito calculados pelo
Banco para as 688 empresas aqui consideradas.
Quadro 4.3: Medianas dos percentuais utilizados pelo Banco do Brasil para calcular os Limites de Crédito a partir da Receita Operacional Líquida (ROL) e do Patrimônio Líquido (PL) das
empresas, por nível de risco
RISCO % da Receita Operacional % do Patrimônio Líquido Líquida
A 17 36 B 12 32 C 7 23 D 2 8 E O O
Fonte: Cálculos efetuados a partir do banco de dados fornecido pelo Banco do Brasil.
Com base no Quadro 4.3, elaborou-se o Gráfico 4.1, onde pode ser visualizada a
representatividade dos percentuais acima descritos, que decrescem conforme aumenta o
risco oferecido pela empresa. Considerando que o faturamento, em situação normal, é
sempre superior ao Patrimônio Líquido, o percentual em relação à Receita Operacional
Liquida, logicamente, é menor.
Gráfico 4.1: Percentuais da ROL e do PL, por nível de risco, utilizados pelo Banco do Brasil para calcular o limite de crédito das empresas
40
35
30
25
20
15
10
5
O A B C
RISCO
D E
.%ROL
.%PL
95
4.3 POSICIONAMENTO DO ANALISTA
Neste momento, o analista tem, diante de si, um risco estipulado para a empresa, sobre o
qual deixa de ter qualquer ingerência, ou seja, não pode mais modificá-lo. Possui,
também, uma sugestão de valor de Limite de Crédito dada pelo modelo e o parecer da
agência operadora. Cabe a ele, agora, posicionar-se a respeito do valor final a ser
concedido e suas condições de utilização.
Ressalta-se que o analista, desde que argumente de forma convincente, pode propor
Limites de Crédito superiores àqueles sugeridos pelo modelo. Nestes casos, é natural
que cerque o aumento da exposição ao risco através do direcionamento de linhas de
crédito, estipulação de prazos ou garantias diferenciadas. Tal prática tem sido muito
observada no Banco, encontrando-se no Quadro 4.4, uma indicação de valores
calculados pelos modelos de análise e os efetivamente deferidos para empresas do
Estado do Rio Grande do Sul, no período compreendido entre setembro de 2000 e
agosto de 2001.
I
i
,
i
Quadro 4.4: Limites Calculados e Deferidos para empresas do Rio Grande do Sul, no período Set/2000 a Ago/2001, em R$ mil
Limite calculado Valor deferido pelo modelo Limite deferido acima do Percentual de 3
RISCO calculado (2 - 1) sobre 2 ( 1 ) ( 2 ) ( 3 )
A 167.028 208.848 41.820 20 B 233.282 387.156 153.874 40 C 97.850 232.486 134.636 58 D 5.374 58.840 53.466 91 E - 11.305 11.305 100
Fonte: Banco do Brasil
o Quadro 4.4, merece ser cuidadosamente analisado, uma vez que revela aspectos
teóricos e práticos muito significativos no contexto da administração do crédito.
Com base no Quadro 4.4, foi construído o Gráfico 4.2, apresentando uma comparação
visual entre os valores calculados pelos modelos de análise e os limites de crédito
realmente deferidos.
96
Gráfico 4.2: Limites de credito deferidos para empresas do RS no período Set/2000 a Agol2001 (Valores em R$ Mil)
4SO.<XX>
4OO.<XX>
3SO.<XX>
3OO.<XX>
250.<XX>
200.<XX>
lSO.<XX>
l00.<XX>
SO.<XX>
O
A B C
RISCO
D
• limite calculado
• limite deferido
E
Uma das constatações é no sentido de que os resultados extraídos dos modelos de
análise, na prática, realmente não são soberanos, existindo considerável espaço para a
ponderação de outros fatores que acabam determinando uma flexibilização dos valores a
serem emprestados.
Analisando-se os números da tabela, observa-se que o percentual deferido acima do
calculado pelo modelo de análise aumenta conforme aumenta o risco das empresas.
Uma das explicações para a ocorrência de tal fato seria a própria fórmula utilizada para
o cálculo dos limites, que emprega percentuais decrescentes da ROL ou do PL, à
medida que o risco aumenta. Com os limites calculados caindo de acordo com o
aumento do risco, acaba-se gerando um efeito inverso no percentual dos valores
deferidos acima do calculado, já que não existe qualquer parâmetro de relatividade para
esta concessão, como, por exemplo, um percentual sobre os limites calculados.
Observando-se o caso das empresas "E", constata-se que o valor alcançou 100%, o que
decorre da não estipulação de qualquer limite por parte do modelo de análise para este
nível de risco.
Mas isso não seria ignorar por completo o risco de crédito calculado pelos modelos de
análise e, inclusive, a própria política de crédito da instituição? Pode-se afirmar que não.
97
É necessário perceber, com clareza, o papel que o Risco de Crédito representa no
contexto da política de crédito do Banco e que fatores justificariam a flexibilização dos
valores operacionais a serem despachados, aspecto que se constitui no ponto central dos
questionamentos aqui realizados.
Quanto ao Risco de Crédito das empresas, calculado pelos modelos de análise do
Banco, já se comentou que não podem ser alterados por nenhuma instância
administrativa. Entre as diretrizes da política de crédito, tem-se a determinação no
sentido de que os Limites de Crédito sejam calculados a partir de percentuais da ROL
ou do PL, conforme visto no Quadro 4.3, onde observa-se que os percentuais diminuem
à medida que o risco das empresas aumenta. Trata-se, porém, de Limite Calculado, ou
Limite Sugerido pelo modelo, o que representa uma indicação de valor e não o próprio
limite deferido, abrindo-se, assim, a possibilidade de flexibilização.
Sobre a outra questão - justificativas para esta flexibilização -, pode-se dizer, de forma
sucinta, que estão relacionadas com o Risco das Operações de Crédito a serem
contratadas.
Conhecendo as diversas modalidades de crédito existentes no mercado, sabe-se que o
risco representado por umas e outras, para uma mesma empresa, é diferente, tudo
dependendo da finalidade, do prazo e das garantias. Como exemplo, pode-se citar dois
empréstimos para capital de giro, sendo o primeiro com garantia fidejussória9 e o
segundo com mecanismos de auto-liquidez lO, onde este último, sem qualquer dúvida,
oferece um risco extremamente menor, podendo, em conseqüência, ter seus valores
ampliados. São operações desta natureza (lastreadas em recebíveis ou penhor de
produtos, por exemplo) que, em síntese, levam ao incremento dos limites de crédito
despachados, sem, contudo, implicar numa exposição indesejável dos capitais
emprestados.
9 Garantia Fidejussória: garantias pessoais, representados por aval ou fiança. 10 Mecanismos de auto-liquidez: tipo de garantia que proporciona a liquidação automática do empréstimo, como, por exemplo, caução de duplicatas.
98
Assim, se é razoável concluir que os Limites de Crédito sugeridos pelos modelos de
análise do Banco são um tanto conservadores, uma vez que trabalham com os menores
valores entre os possíveis, é necessário reconhecer, também, que os resultados extraídos
desses modelos de análise não são desrespeitados. O que ocorre é o surgimento de fatos
e informações não contempladas por inteiro no ferramental utilizado. Fatos e
informações com poder de modificar decisões, como é o caso do tipo de negócios que se
pretende realizar.
Esta flexibilidade pode ser considerada imprescindível no atual contexto negociaI e
mercadológico, caracterizado por acirrada concorrência, e atesta, por si só, que os
modelos de análise, embora importantíssimos para a decisão do crédito, representam
apenas uma parte do processo.
O posicionamento do analista pode ser confirmado ou modificado pelo Comitê da
Divisão de Crédito, cujo despacho é enviado à agência para ser operacionalizado,
concluindo-se, assim, o fluxo do processo decisório apresentado na figura 4.1.
4.4 ASPECTOS INTERNOS DO MODELO DE ANÁLISE DE CRÉDITO DO BANCO DO BRASIL
Com base nas informações da Revisão de Literatura desta dissertação, procurou-se,
através dos dados e observações coletados durante a pesquisa, descrever a forma como é
constituído o modelo de análise de crédito do Banco do Brasil. Registre-se que a
instituição não fornece as funções matemáticas geradas pelos seus modelos estatísticos,
assim como não informa sobre composição e pesos de indicadores. O trabalho, a partir
desse momento, e com fundamento na pesquisa realizada, procura inferir, da forma mais
aproximada e fiel possível, a prática do Banco do Brasil em termos de modelagem de
análise e decisão do crédito.
99
Conforme já mencionado, os modelos utilizados pelo Banco do Brasil buscam
classificar as empresas em 5 (cinco) níveis de risco, a partir dos indicadores financeiros
e qualitativos das mesmas, conforme explicitado na Figura 4.2.
Figura 4.2: Aspectos considerados na constituição dos modelos de Análise de Crédito utilizados pelo Banco do Brasil
Informações financeiras Informações qualitativas
Pontuação financeira Pontuação qualitativa
~ t? I Grau de risco I
4.4.1 DESENVOLVIMENTO DA PARTE QUANTITATIVA DO MODELO
o ponto de partida é o banco de dados acima mencionado, fornecido pelo próprio Banco
do Brasil, composto de informações financeiras de 688 empresas da indústria movei eira
do país, contemplando, inclusive, o grau de risco atribuído a cada uma delas pelo
modelo de análise utilizado pelo próprio Banco. A partir deste banco de dados, foram
calculadas, para cada empresa, 29 (vinte e nove) variáveis independentes, que se
encontram listadas no Quadro 4.5.
Mesmo diante da recomendação de Silva (2000), no sentido de que os índices devem
ser regionalizados, entende-se, a priori, e para os fins deste estudo, que o recente
recrudescimento da globalização atenua, em muito, a necessidade desta prática, dado o
nivelamento e a ampliação dos mercados, tanto do lado fornecedor quando do
comprador. A partir desta concepção, tratou-se a indústria moveleira nacional como
sendo um único bloco para fins de análise, estabelecendo-se para o mesmo um modelo
comum.
100
A variável dependente utilizada no estudo é o grau de risco, variando entre "A" e "E",
onde "A" representa risco mínimo e "E" máximo.
Quadro 4.5: Variáveis independentes utilizadas no desenvolvimento do modelo de análise de crédito.
RFR
IPL
EG
POSA
LC
LG
PMR
PME
PMC
CO CF
RI
RPL
MOL RA
GAF
COG
NCG ST
E/AT
ACC/AT
ACF/AT PCC / AT F/AT
PCF / AT
NCG/ROL ST / ROL
PL/ROL ROL
..
.... ......
****
!Relação entre fontes de recursos * !Imobilização do patrimônio líquido * [Endividamento geral * Passivo oneroso sobre ativo total * Liquidez corrente * Liquidez geral * Prazo médio de recebimento * Prazo médio de estoques * Prazo médio de compras * Ciclo operacional * Ciclo fmanceiro * Retomo sobre o investimento * iRetorno sobre o patrimônio líquido * Margem operacional de Lucro * iRotação do ativo * p-rau de alavancagem financeira * tapital de giro * * Necessidade de capital de giro *** Saldo de Tesouraria **** [Estoques/Ativo Total
!Ativo Circulante Cíclico/ Ativo Total
!Ativo Circulante Financeiro/ Ativo Total lPassivo Circulante Cíclico/ Ativo Total
fornecedores/ Ativo Total
!Passivo Circulante fmanceiro/ Ativo Total
Necessidade de Capital de Giro/Receita Operacional Líquida Saldo de Tesouraria/Receita Operacional Líquida
lPatrimônio LíquidolReceita Operacional Líquida
!Receita Operacional Líquida
indicadores já descritos na legenda do Quadro 4.1; CDG = Passivo Não Circulante - Ativo Não Circulante; NCG = Ativo Circulante Cíclico - Passivo Circulante Cíclico; ST = Ativo Circulante financeiro - Passivo Circulante Financeiro.
Com o objetivo de avaliar a relação entre o porte da empresa e seu respectivo grau de
risco, se classificou as indústrias em 4 (quatro) categorias de Receita Operacional
Líquida, incluindo aquelas com faturamento superior a R$ 50.000 mil/ano. As faixas
101
estipuladas foram as seguintes:
ROL 1: ROL entre R$ 1.200.000 e R$ 5.000.000 ROL 2: ROL entre R$ 5.000.000 e R$ 20.000.000 ROL 3: ROL entre R$ 20.000.000 e R$ 50.000.000 ROL 4: ROL acima de R$ 50.000.000
Aplicado o teste de associação qui-quadrado sobre a classificação de risco efetuada pelo
Banco, verificou-se que não existe associação entre o porte e o grau de risco das
empresas (p=O,654), ou seja, os percentuais de empresas classificadas em grau "A",
"B", "C", "D" e "E" não diferem significativamente de acordo com o porte das
empresas.
o Quadro 4.6 apresenta os resultados da distribuição dos graus de risco, por porte, em
percentuais, obtidos a partir deste cruzamento.
Quadro 4.6: Distribuição percentual dos graus de risco calculados pelo Banco, por porte de empresa.
Risco Porte da empresa
Total ROLl ROL2 ROL3 ROL4
A 10,4% 9,0% 14,3% 15,4% 10,3% B 36,8% 32,8% 28,6% 30,8% 35,0% C 34,3% 33,3% 40,5% 46,2% 34,6% D 13,9% 20,9% 14,3% 7,7% 15,8% E 4,6% 4,0% 2,4% 4,2%
Total 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%
Entre as empresas com ROL 1 (ROL entre R$ 1.200.000 e R$ 5.000.000), 10,4%
possuem risco associado "A", 36,8% possuem risco associado "B", 34,3% risco "C",
13,9% risco "D" e 4,6% risco "E". Para os demais níveis de Receita Operacional
Líquida, os percentuais de empresas por grau de risco praticamente se repetem,
afastando, assim, como era de se esperar, qualquer relação entre o porte e o risco das
organizações empresanalS.
Excluída a hipótese de existência de relação entre porte e risco, passou-se à análise dos
dados das empresas de todos os portes conjuntamente. Salienta-se mais uma vez, que o
102
ponto de partida da análise foram os níveis de risco já calculados pelo Banco, que
indicam os perfis dos índices de cada um dos grupamentos "A", "B", "C", "D" e "E".
Esta alternativa foi escolhida em substituição aos blocos de empresas "boas", "médias"
e "ruins", o que poderia se constituir em outra opção, aqui, contudo, não disponível.
o modelo foi construído com o auxílio da análise discriminante múltipla, sendo o fator
de risco utilizado como variável dependente e os 29 indicadores constantes do Quadro
4.5 como variáveis independentes.
Análise discriminante é uma técnica de análise de dados utilizada quando a variável
dependente (grau de risco, no caso em tela) é categórica (A, B. .. E) e as variáveis
independentes são intervalares. A função discriminante é a combinação linear de
variáveis independentes, estabelecida pela análise discriminante, que melhor procede a
discriminação entre as categorias da variável dependente (grau de risco) - (Malhotra,
2001).
As técnicas de análise discriminante são utilizadas para classificar indivíduos em um,
dois ou mais grupos alternativos, como base de um conjunto de mensurações. As
populações são sabidamente distintas, e cada indivíduo pertence a uma delas. Essas
técnicas também podem ser utilizadas para identificar quais variáveis contribuem para
que se faça tal classificação. Assim, a previsão e a descrição, como na análise de
regressão, são dois elementos básicos da análise discriminante.
o objetivo da análise discriminante é encontrar uma combinação linear das variáveis
independentes que maximize a discriminação entre dois ou mais grupos e minimize a
probabilidade de erro na designação de indivíduos ou objetos aos grupos a que devem
pertencer. Tal espécie de análise envolve a derivação da combinação linear de duas ou
mais variáveis independentes que irão melhor discriminar entre dois grupos pré
definidos. Isso é obtido por meio da maximização da variância entre grupos, em relação
à variância dentro do grupo (Aaker, 2001).
103
A análise discriminante calcula a "constante" e os "pesos" de cada variável,
automaticamente, sendo que, quanto mais índices forem utilizados, mais eficaz tende a
ser o modelo.
Para a determinação do modelo discriminante empregou-se o software estatístico SPSS
- Statistical Package for Social Science. O modelo inicial foi composto por todas as
variáveis independentes de todas as empresas que compõem o banco de dados. Através
da opção stepwise methodll, chegou-se ao modelo final formado pelas variáveis abaixo,
tidas como mais significativas:
•
•
•
• •
•
Endividamento geral,
Liquidez geral,
Ativo circulante cíclico/ativo total,
Ativo circulante financeiro/ativo total,
Fornecedores/ativo total e
Patrimônio LíquidolReceita Operacional Líquida
A análise discriminante forneceu 4 funções, sendo as duas primeiras significativas l2. A
primeira função discriminante, denominada Dl, é responsável pela explicação de 84,7%
da variação e a segunda, D2, é responsável por 12,4%. Devido à quantidade de variação
explicada, percebe-se que a primeira função, a seguir apresentada, é a mais
representativa, passando a ser adotada pelo modelo. O somatório explicativo das quatro
funções alcançaria 100%.
RI = -1,02489 + 5,11234A + 0,04244B -1,262I6C - 8,10574D - 4,28461E + 0,29333f1
Sendo:
• Constante = -1,02489
• A = Endividamento Geral
• B = Liquidez Geral
11 Método seqüencial que, através da introdução sucessiva de variáveis no modelo discriminante, uma a uma, vai testando a significância das mesmas. 12 Utilizando a estatística À de Wilks, as funções discriminantes foram testadas ao nível de significância a = 0,05.
104
• C = Ativo Circulante Cíclico/Ativo Total
• D = Ativo Circulante financeiro/Ativo Total
• E = Fornecedores/Ativo Total
• F = Patrimônio LíquidolReceita Operacional Líquida
Observa-se que cada variável possui um coeficiente associado, sendo que, à medida que
se atribuem valores às variáveis, obter-se-á o valor da função discriminante Dl. A
função discriminante em referência é de natureza linear, ou seja, existe uma
proporcionalidade direta entre os valores das varáveis independentes e o valor da
variável dependente. Ao aumentar-se uma unidade em D, por exemplo, D I será
diminuído de 8,10574. De outra parte, ao aumentar-se uma unidade em F, Dl será
aumentado em 0,29333. Quanto menor o valor final da função, menor será o risco
oferecido pela empresa, e vice-versa.
Os índices selecionados pelo modelo, como sendo os de maior poder discriminante,
revelam os aspectos valorizados pela parte técnica da análise. Sobre isso, e tendo a
função Dl como referência, pode-se chegar às seguintes conclusões:
a) Endividamento Geral (sinal positivo ~c quanto maior, pior): conclui-se que o modelo valoriza o baixo endividamento;
b) Liquidez Geral (.<;inal positivo = quanto maior, pior): ao exigir um certo endividamento da empresa, poderíamos di::er que o modelo está valorizando um determinado nível de alavancagemfinanceira, o que não deixa de ser ra::oável;
c) Ativo Circulante Cíclico/Ativo total (sinal negativo = quanto maior, melhor): o modelo dá maior importância aos valores investidos no giro do negócio, em detrimento às imobili::ações;
d) Ativo Circulante Financeiro/Ativo total (sinal negativo =
quanto maior, melhor): o modelo enfatiza, de certa forma, a geração interna de recursos e o próprio ciclo financeiro da empresa;
e) Fornecedores/Ativo Total (sinal negativo = quanto maior, melhor): o modelo valori::a as fontes espontâneas de financiamento;
105
f) Patrimônio Líquido/Receita Operacional Líquida (sinal positivo = quanto maior, pior) : o modelo dá ênfase ao volume de faturamento, exigindo que seja significativo em relação aos capitais próprios.
Em síntese, pode-se dizer que, embora não tenha contemplado diretamente a
rentabilidade dos negócios, o modelo considerou aspectos importantíssimos para a
saúde financeira e conseqüente longevidade das empresas, tendo boas chances de
estabelecer uma discriminação condizente do risco de crédito por elas apresentado.
o valor obtido para Dl deve, então, ser convertido para uma escala de pontuação do
grau de risco, sendo que, no caso do Banco do Brasil, a mesma irá variar de O a 100.
A construção da escala foi determinada com base nos valores mínimo e máximo que a
pontuação da função Dl pode atingir. Para chegar-se a esses resultados, foi necessária a
delimitação dos valores mínimos e máximos de cada variável independente, optando-se
por aqueles que contemplassem 95% da amostra do estudo. Neste caso, utilizou-se
como valor máximo "razoável" o valor do percentil 97,5 e como valor mínimo
"razoável" o percentiI2,5. Com isso, buscou-se, também, garantir que valores outliersJ3
não distorcessem a escala de conversão.
o Quadro 4.7 apresenta os valores mínimos e máximos utilizados para definir o valor
da função discriminante Dl.
Quadro 4.7: Valores mínimos e máximos das variáveis independentes.
Valor Valor Significado Variável mínimo máximo
/Endividamento Geral 0,0609 0,9815 Quanto maior, pior
tLiquidez geral 0,4262 8,2911 Quanto maior, pior
[Ativo circulante cíclico/ativo total 0,1237 0,8941 Quanto maior, melhor
k\tivo circulante financeiro/ativo total 0,0006 0,2270 Quanto maior, melhor
!Fornecedores/ativo total 0,0008 0,5176 Quanto maior, melhor
lPatrimônio LíquidolRec. Opero Líquida 0,0048 1,8187 Quanto maior, pior
13 Outliers: Valores que fogem ao normal dentro de uma determinada amostra. Se a média é 50 e o desvio padrão é 10, um valor de 140 pode ser considerado um outlier.
106
A escala resultante é a seguinte:
Valor da função discriminante Dl
Pontuação da empresa
Pior situação possível
4,713205
I o
Melhor situação possível
-5,8803054
I 100
Obtido O valor da função discriminante, resta convertê-lo para a escala de
pontuação, mediante a técnica da interpolação linear, vertida na fórmula abaixo:
P t ~ 100 Dl + 5,8803054 on uaçao = -------0,105935104
Desta forma, dada uma empresa Y, pode-se calcular, com o uso do modelo aqUl
inferido, sua pontuação financeira. Tomando-se como exemplo uma empresa ruim, que,
por hipótese, apresentasse os valores mínimos e máximos estipulados no Quadro 4.7.,
ou seja:
• endividamento geral ................... 0,9815 • liquidez geral.. ............................. 8,2911 • ACC/ A T. ..................................... 0,1237 • ACF/AT. ..................................... 0,0006 • Fornecedores/Ativo TotaL ........ 0,0008 • PLIROL. ..................................... 1,8187
chega-se, através da aplicação da função discriminante, ao resultado apresentado no
Quadro 4.8, ou seja, um total de + 4,7138 pontos. Utilizando este resultado na fórmula
de conversão acima apresentada, obtém-se uma pontuação final que se aproxima de
Zero, determinando a situação da empresa como sendo uma das piores possíveis no que
se refere aos aspectos econômico-financeiros. O cálculo encontra-se a seguir
apresentado.
107
Pontuação 100 - + 4,7138 + 5,880305 = ZERO 0,105935104
Tal fato comprova o significado dos coeficientes apresentados no Quadro 4.7, bem
como confirma a validade da escala de pontuação. Pode-se fazer o mesmo para uma
empresa julgada boa, que, por hipótese, apresentasse os valores mínimos e máximos
indicadores de uma ótima situação. O resultado da função discriminante deve ser de
aproximadamente -5,8803054 que, convertido para a escala de pontuação, alcançará o
valor 100.
Quadro 4.8: Resultado da função discriminante Dl, aplicada a uma empresa hipotética.
Variáveis Valor Coeficiente Resultado
independentes (A) (B) (Ax B)
Constante -1,02489
Endividamento Geral 0,9815 + 5,11234 +5,01776
Liquidez geral 8,2911 + 0,04244 + 0,35187
ACC/AT 0,l237 - 1,26216 - 0,15613
ACF/AT 0,0006 - 8,10574 - 0,00486
F ornecedores/ A T 0,0008 - 4,28461 - 0,00343
PLIROL 1,8187 + 0,29333 + 0,53348
Pontuação final + 4,7138
4.4.2 DESENVOLVIMENTO DA PARTE QUALITATIVA DO MODELO
Antes de entrar diretamente no desenvolvimento desta parte do modelo, precisamos
discorrer sobre os fatores que integram a análise qualitativa, colocando-se em relevo a
importância que representam para o processo de análise de crédito e a subjetividade que
os caracteriza.
Segundo Armando de Santi Filho (1997), "não existem riscos no passado. Ele é certo.
Os riscos estão sempre em algum lugar além do presente. Sobre esse ponto, cabe
ressaltar que as técnicas de análise de crédito mais difundidas atualmente, ao serem
108
predominantemente compostas pelos instrumentos aplicados sobre os demonstrativos
contábeis das empresas, têm seus olhos voltados para o passado. A introdução da visão
prospectiva do cliente deverá ser a forma que, combinada com a análise retrospectiva,
dominará o cenário da análise de crédito nas instituições financeiras que desejarem fazer
do crédito uma de suas principais atividades"
Olhar para o futuro da empresa significa avaliar seu Caráter, sua Capacidade e as
Condições onde está inserida. A seguir, e tendo como base os ensinamentos de
Armando de Santi Filho (1997), apresenta-se um ensaio que, a exemplo dos
procedimentos adotados na parte quantitativa, procura seguir, ou talvez, mais
precisamente, inferir, a modelagem adotada pelo Banco do Brasil, no que se refere à
análise qualitativa das empresas. Ao final, aliando-se o risco técnico ao risco
qualitativo, chegar-se-á ao risco final da cliente.
Inicialmente, coloca-se um esclarecimento, no sentido de que os itens sugeridos em
cada fator, e os respectivos critérios de pontuação, estão diretamente atrelados a uma
opção pessoal deste autor, não sendo fruto de qualquer avaliação estatística. Assim, esta
parte do trabalho carece de uma maior objetividade, devendo, oportunamente, ser
submetida a testes e avaliações práticas mais cuidadosas, com o objetivo de confirmar
sua real capacidade para indicar o risco de crédito oferecido pelas empresas. O que
procuramos, aqui, é refletir as práticas adotadas pelo Banco do Brasil, que, pela
natureza do tema, sofrem constantes adequações.
Em termos de avaliação, pode-se optar entre estabelecer um risco individual para cada
um dos fatores - Caráter, Capacidade e Condições -, ou um risco global para toda a
parte qualitativa da análise. Em qualquer caso, é necessário se estabelecer uma escala
de pontuação e seus respectivos pontos de corte, de acordo com os níveis de risco com
que se irá trabalhar.
Ao final dos procedimentos, os modelos de análise de crédito do Banco do Brasil
estabelecem uma pontuação única para a parte qualitativa, não tendo ficado claro se ela
é resultado das pontuações individuais de cada fator ou não. Entendemos que isso não
traz grandes prejuízos para o estudo aqui realizado, onde se opta por esclarecer como as
109
pontuações individuais podem ser obtidas, para, após, chegar a um valor geral.
Começaremos pelo fator Caráter.
4.4.2.1 CARÁTER
Está relacionado com a intenção da empresa em efetivamente pagar o empréstimo que
tomou e tem como fonte fundamental de pesquisa a sua ficha cadastral.
Neste trabalho, o fator Caráter encontra-se dividido em três itens, conforme consta no
Quadro 4.9.
o modelo de análise poderia estabelecer uma escala de pontuação para cada um dos
itens relacionados no Quadro 4.9. Tomando-se o item Pontualidade como exemplo,
pode-se pontuá-lo conforme os dias médios de atraso verificados nos pagamentos feitos
pela empresa. Este, porém, não será o caminho adotado neste trabalho, uma vez que se
optou por uma avaliação global da parte qualitativa da análise, conforme se verá mais
adiante.
Quadro 4.9: Itens a serem observados na avaliação do fator Caráter da empresa.
ITEM Observações
Pontualidade Deve ser apurada a partir das fontes de informações bancárias e comerciais apresentadas pela cliente; consulta ao SERASA, CADIN, SPC e através de um relacionamento condizente com os gerentes de outras instituições fmanceiras da praça.
Restrições Protestos, concordata, falência, ações judiciais, cheques sem fundos, impostos atrasados, situação irregular no comércio exterior.
Atuação na praça Respeito ao consumidor, comportamento ético, relacionamento com a comunidade.
A atribuição dos pontos pode competir ao analista de crédito ou a um sistema
informatizado, a partir da inserção de respostas dadas a quesitos que visam avaliar cada
fator ou item.
110
Caso a opção fosse por estabelecer um risco individual para o fator Caráter, se poderia
utilizar o Quadro 4.10, que indica os pontos a serem atribuídos a cada um dos itens
conforme o grau de risco por eles revelados, sendo que, a partir do somatório dos pontos
obtidos, pode-se chegar ao nível de risco da empresa neste fator.
Quadro 4.10: Pontuação a ser observada na avaliação de risco do fator Caráter
Pontos a serem atribuídos a cada um dos itens Avaliação do nível de risco do fator Caráter, com base no somatório de pontos obtidos
Risco Elevado 1 ponto Risco Elevado De 3 a 5 pontos
Risco Médio 2 pontos Risco Médio De 6 a 8 pontos
Risco Baixo 3 pontos Risco Baixo De 9 a 10 pontos
Risco Mínimo 4 pontos Risco Mínimo De 11 a 12 pontos
Para exercitar a Tabela acima, pode-se utilizar o caso de uma indústria moveleira
hipotética, em cuja ficha cadastral encontram-se as seguintes anotações:
Pontualidade: atrasos de até 30 dias, conforme informações de terceiros.
Restrições: diversos protestos (11) e várias inclusões no CCF, já regularizados. Impostos (IPI, ICMS) em atraso, tendo solicitado parcelamento.
Atuação na praça: sem registros desabonadores.
A partir das informações acima, co~ugadas com a tabela de pontuação
estabelecida, o analista de crédito pode construir o Quadro 4.11, onde é apresentada a
pontuação final do fator Caráter da cliente, que, neste caso, apresenta Risco Médio.
Quadro 4.11: Definição do nível de risco do fator Caráter de uma indústria moveleira hipotética
Itens Pontos Risco f"mal do fator Caráter
Pontualidade 2 Restrições 1 Atuação na praça 4 TOTAL DE PONTOS 7 RISCO MÉDIO
111
4.4.2.2 CAPACIDADE
Está relacionada com o gerenciamento da empresa, constituindo-se na habilidade que a
mesma possui para pagar suas dívidas. Diz respeito, fundamentalmente, aos aspectos
internos da organização, revelando a sua competência empresarial. É de dificil
avaliação, dada a sua subjetividade, e deve ser atribuição do profissional que está em
contato direto com a cliente, implicando uma grande capacidade de percepção, aliada a
um preparo técnico condizente.
Enquanto o Caráter tem como base a ficha cadastral da cliente, a avaliação da
Capacidade depende diretamente do Relatório de Visitas.
Quadro 4.12: Itens a serem observados na avaliação do fator Capacidade da empresa
ITEM OBSERVAÇÕES
Estratégia Empresarial a) Busca verificar se a Missão e as Metas encontram-se condizentes com o negócio. Como exemplos, podemos citar a estratégia de aumentar a fatia de mercado, que implica em forte assistência financeira ou, de outra parte, maximizar ganhos mesmo às custas da fatia de mercado, que, normalmente torna a empresa doadora de recursos. b) Coerência de sua opção negocial em busca de vantagens competitivas. Como exemplo, citamos a opção por vender a preços baixos, o que demanda controles rigidos e utilização plena da capacidade instalada. Se a opção for pela exploração de um segmento de poder aquisitivo mais elevado, a área mercadológica deverá ser bastante ativa.
Organização e Uma empresa bem organizada deve possuir um bom sistema de
controles gerenciais informação gerencial e controles eficientes, sobretudo os financeiros. Em negócios de maior complexidade, deve ser verificada a existência de um procedimento formal de planejamento e orçamentos.
Tecnologia e As condições gerais das instalações e equipamentos, com destaque para a
Equipamentos obsolescência, uso eficiente e ociosidade, em especial nos setores mais competitivos, determinam em alto grau o nsco do negócio, dada, ~rincipalmente, a globalização atual da economia.
Gestão do Capital de Está relacionado com o giro dos negócios. Longos prazos dados aos
Giro clientes, estoques elevados, inadequada negociação com fornecedores, atrasos nos recolhimentos fiscais e previdenciários, são fatores relevantes de risco.
Capacitação dos Busca identificar se a formação acadêmica dos dirigentes é compatível
dirigentes e tempo de com a complexidade do negócio, a experiência que os dirigentes possuem na atividade e o tempo de vida da empresa. Segundo estudo da DUN &
atividade da empresa BRADSTREET (entidade de avaliação empresarial e prestação de informações sobre empresas de âmbito mundial), 90% dos insucessos empresariais são causados por insuficiente experiência empresarial ou simples incompetência. De outra parte, estudos revelam que na faixa de 3 a 6 anos da data da fundação ocorrem os maiores índices de mortalidade de empresas.
112
Aqui, o fator Capacidade encontra-se dividido em 5 (cinco) itens básicos, que são
apresentados no Quadro 4.12, acima.
A exemplo dos procedimentos adotados para estabelecer o risco individual do fator
Caráter, abaixo é apresentado o Quadro 4.13, que define os pontos a serem atribuídos
pelo analista para cada um dos itens da Capacidade, indicando, também, com base no
somatório dos pontos obtidos, o nível de risco da empresa neste fator.
Quadro 4.13: Pontuação a ser observada na avaliação de risco do fator Capacidade.
Pontos a serem atribuídos a cada um dos itens Avaliação do nível de risco do fator Capacidade, com base no somatório de pontos obtidos
Risco Elevado 1 ponto Risco Elevado De 5 a 8 pontos
Risco Médio 2 pontos Risco Médio De 9 a 12 pontos
Risco Baixo 3 pontos Risco Baixo De 13 a 16 pontos
Risco Mínimo 4 pontos Risco Mínimo De 17 a 20 pontos
Para exercitar a aplicabilidade da tabela aCIma, tomou-se como exemplo o caso
hipotético de uma indústria moveleira especializada em móveis MDF, adquirida pelos
atuais proprietários em 1990 e que, recentemente, passou por um processo de
reestruturação, com corte de custos, recuperação de equipamentos, melhoria do
processo produtivo, ampliação da estrutura de vendas e alongamento do perfil das
dívidas.
Na primeira parte do Relatório de Visitas, encontram-se as seguintes informações:
a) Estratégia Empresarial: Bem definida. Busca especializar-se em móveis de
alto padrão, explorando as classes de maior poder aquisitivo. As áreas de
produção e mercadológica mostram-se condizentes com a estratégia adotada, ou
seja, a qualidade dos produtos é compatível com o segmento a ser explorado e a
política de vendas é bastante agressiva.
113
b) Organização e controles gerenciais: Os documentos de projeção apresentados
demonstram um eficiente sistema de planejamento e controle gerencial.
c) Tecnologia e equipamentos: Neste ano, está sendo concluída a implantação de
um moderno processo de automação industrial. A maioria dos equipamentos
encontra-se reformada ou é de aquisição recente. A organização da fábrica
mostra-se eficiente.
d) Gestão do capital de Giro: O prazo de vendas é curto e não existe concentração
de clientes. A empresa possui um eficiente sistema de logística que reduz custos
e otimiza os estoques. Fornecedores não apresentam concentração, não tendo
maiores riscos de fornecimento. Na condição de exportadora, busca a quase
totalidade da sua necessidade de capital de giro em Adiantamentos de Contratos
de Câmbio, fato que, além do hedge natural (vendas em dólares) que propicia,
reduz seu custo financeiro, uma vez que os encargos deste tipo de operação, em
relação às linhas internas de crédito, são menores.
e) Capacitação dos dirigentes e tempo de atividade da empresa: A empresa é
dirigida por profissionais competentes, com formação compatível e experiência
no ramo. É tradicional, com mais de 15 anos desde sua fundação.
A partir das informações contidas no Relatório de Visitas e com fundamento nos
critérios definidos na tabela de pontuação indicada para o fator Capacidade, verifica-se
que ela apresenta Risco Mínimo, conforme Quadro 4.14.
Quadro 4.14: Definição do nível de risco do fator Capacidade de uma indústria moveleira hipotética
Itens Pontos Risco (mal do fator Ca~acidade
Estratégia Empresarial 4 Organização e Controles 4 Tecnologia e Equipamentos 3 Gestão do Capital de Giro 3 Capacitação dirigentes e tempo de vida da empresa 4
TOTAL DOS PONTOS 18 RISCO MÍNIMO
114
4.4.2.3 CONDIÇÕES
Segundo Armando de Santi Filho (1997), o fator Condições "envolve aspectos externos
à empresa, integra o macro-ambiente em que ela atua e foge de seu controle". Está
relacionado com as políticas econômicas do governo, tais como restrições ao crédito,
taxa cambial, juros básicos da economia, incentivo ou restrições às importações ou
exportações, etc. Diz respeito, também, a fenômenos naturais imprevisíveis como secas
ou enchentes, além de outros acontecimentos que independem da vontade dos
dirigentes.
A exemplo das informações que conduziram à avaliação do fator Capacidade, também
aqui o Relatório de Visitas é a fonte principal. Observando a necessidade de considerar
o ambiente organizacional como um todo, estas informações podem e devem ser
suplementadas por dados e análises setoriais elaboradas por órgãos técnicos do próprio
Banco ou externos. O Banco do Brasil, neste particular, produz, através de seus órgãos
internos de assessoria, um boletim mensal, denominado "Panorama Setorial", onde são
traçadas as perspectivas da economia interna e externa, bem como apresentadas as
tendências dos principais setores.
Quadro 4.15: Itens a serem observados na avaliação do fator condições da empresa.
ITEM Observações
Política Econômica O objetivo é avaliar o impacto que as políticas econômicas do governo (Monetária, Cambial, Fiscal, De Rendas) possuem em relação aos negócios da empresa sob análise. Quem tem seus negócios atrelados ao dólar é fortemente afetado pela política cambial; quem possui grande dependência de financiamentos bancários sofre com juros elevados e assim por diante.
F atores Setoriais Diferentes ramos empresariais reagem de forma diferente em relação às políticas econômicas governamentais. Se os juros básicos da economia são elevados, reduzem-se os investimentos, cai o nível de emprego e a tendência é que as empresas envolvidas com bens não básicos tenham dificuldades. Temos, assim, setores com baixa, média, ou alta ênfase negocial, o que deve ser considerado pelo analista.
Ambiente Competitivo Refere-se à concorrência existente ou não entre as empresas, ao poder de barganha dos fornecedores e dos compradores, a entrada de novas empresas no setor, assim como a ameaça de novos produtos e serviços.
Dependência do Governo Dadas as dificuldades que o Estado enfrenta em todas as suas esferas -federal, estadual ou municipal - as empresas cujas vendas dependem do Governo apresentam maior grau de risco.
115
Para avaliar as Condições enfrentadas pelas empresas, vamos tratar o assunto através de
quatro itens básicos, conforme apresentado no Quadro 4.15, acima.
A exemplo do tratamento dispensado aos fatores Caráter e Capacidade, aqui também foi
criado o Quadro 4.16, que define os pontos a serem atribuídos pelo analista a cada um
dos itens do fator Condições, sendo que, a partir do somatório dos pontos, chega-se ao
nível de risco da empresa no fator sob análise.
Quadro 4.16: Pontuação a ser observada na avaliação de risco do fator Condições
Pontos a serem atribuídos a cada um dos itens Avaliação do nível de risco do fator Condições, com base no somatório de jJ~ntos obtidos
Risco Elevado 1 ponto Risco Elevado De 4 a 7 pontos
Risco Médio 2 pontos Risco Médio De 8 a 10 pontos
Risco Baixo 3 pontos Risco Baixo De 11 a 13 pontos
Risco Mínimo 4 pontos Risco Mínimo De 14 a 16 pontos
Como exemplo, tomou-se o caso hipotético de uma indústria moveleira, em cuja
segunda parte do Relatório de Visitas encontra-se o seguinte:
Política Econômica (Macro-ambiente): Tendo em vista ser uma empresa
altamente capitalizada, não está sendo afetada pela atual política de juros elevados.
Como direciona 40% de sua produção para o mercado externo, está, de um lado, sendo
beneficiada pela elevação da taxa cambial e, por outro, começa a ter seu volume de
exportações reduzido, em função do desaquecimento da economia mundial. Como
vende para 17 países, não existe concentração de vendas, ponto que lhe favorece.
Fatores Setoriais: A redução do crescimento econômico a nível mundial e as
incertezas internas do país, têm dificultado o incremento de vendas de móveis, já que
não se constituem em bens de primeiríssima necessidade. Apesar disso, a tendência é de
estabilidade para o setor.
Ambiente competitivo: Não há concentração de vendas. Não se evidenciam
riscos de fornecimento, dada a diversidade de fornecedores. Diante das incertezas da
116
economia global, o aparecimento de novos concorrentes, neste momento, não deve
ocorrer. A empresa necessita investir mais no desenvolvimento de novos produtos ou
aperfeiçoamento dos produtos que já fabrica, como forma de não ser ultrapassada pelos
concorrentes.
Dependência do Governo: As vendas não dependem do governo.
Tomando-se por base as informações do Relatório de Visitas e utilizando-se a
pontuação estabelecida, concluiu-se que o risco final do fator Condições é BAIXO,
conforme apresentado no Quadro 4.17.
Quadro 4.17: Definição do nível de risco do fator Condições de uma indústria moveleira hipotética
Quesitos Pontos Risco Final do Fator Condições
Política Econômica 4 Fatores Setoriais 3 Ambiente Competitivo 2 D~endência do Governo 4 TOTAL DOS PONTOS 13 RISCO BAIXO
4.4.2.4 DEFINIÇÃO DA PONTUAÇÃO DA PARTE QUALITATIVA DO MODELO
Até aqui, trabalhou-se com o estabelecimento de riscos individuais para cada fator da
parte qualitativa da análise. Como já comentado, outra alternativa seria estabelecer um
risco único, envolvendo Caráter, Capacidade e Condições. Para o último caso, alguns
exemplos de escalas de pontuação são abaixo apresentados:
a) - escala de pontuação única, com pesos iguais para todos os itens;
b) - escala de pontuação única, com pesos diferentes entre os itens;
c) - escala de pontuação individual para cada fator, ponderando-se os resultados conforme a importância atribuída a cada um deles;
117
Como já constatado, esta parte da análise apresenta grande subjetividade, exigindo, por
conseguinte, muita experiência dos profissionais da área de crédito, que devem valorizar
adequadamente os dados históricos, de forma a testar e aperfeiçoar os respectivos
modelos, continuamente.
Diante da falta de dados históricos e da impossibilidade em realizar, neste momento,
estudos e testes mais aprofundados, que permitissem identificar a importância relativa
de cada fator ou item no contexto da parte qualitativa da análise de crédito, optou-se
por avaliá-la em um único bloco, como se todos os itens ou fatores tivessem o mesmo
peso. Basta, assim, que o analista atribua, para cada um dos itens antes mencionados,
1, 2, 3 ou 4 pontos, conforme o risco dos mesmos seja elevado, médio, baixo, ou
mínimo, respectivamente.
A partir desta decisão, elaborou-se uma escala de pontuação, cUJos extremos
totalizam 12 e 48 pontos, conforme a empresa seja avaliada em todos os itens com
nota mínima ou máxima, respectivamente.
Convertendo-se esta escala para uma régua de O a 100 pontos, obtém-se:
Total de pontos obtidos
Pontuação da empresa
Pior situação possível
12
I
o
Melhor situação possível
48
I
100
A técnica aqui adotada também é a da interpolação linear de valores, sendo que a função
para conversão é dada pela seguinte fórmula:
P t - Total de pontos - 48 100 on uaçao = + 0,36
118
A título de exemplo, tomou-se a mesma empresa hipotética antes avaliada no aspecto
técnico, admitindo que teria recebido a avaliação constante do Quadro 4.18, para os seus
aspectos qualitativos.
Quadro 4.18: Pontuação Qualitativa atribuída a uma empresa hipotética.
Itens Avaliados Pontos
Pontualidade 3
Restrições 4
Atuação na praça 3
Estratégia Empresarial 3
Organização e controles gerenciais 3
Tecnologia e equipamentos 2
Gestão do capital de giro 2
Capacitação dos dirigentes e tempo de atividade 2
Política econômica 4
Fatores setoriais 3
Ambiente competitivo 3
Dependência do Governo 4
Pontuação total 36
Aplicando-se a fórmula de conversão, coloca-se a empresa na posição 66 da régua de
pontuação, referente a parte qualitativa da análise, conforme cálculo abaixo:
Pontuação 36 - 48 + 100 0,36
66,66 pontos
4.4.3 PONTUAÇÃO FINAL E DEFINIÇÃO DO RISCO DE CRÉDITO
Tendo sido obtidas as pontuações quantitativa e qualitativa da empresa, pode-se, neste
momento, determinar sua pontuação final.
119
Embora perfeitamente possível calcular uma média ponderada entre a pontuação técnica
e a qualitativa, também, aqui, diante da inexistência de elementos mais conclusivos
para a determinação da importância relativa de cada segmento, optou-se por estabelecer
a pontuação final a partir da média aritmética entre os mesmos, com o uso da seguinte
fórmula:
P t - fi I Pontuação financeira + Pontuação qualitativa on uaçao ma = 2
Como exemplo, foram usados os mesmos dados da empresa antes analisada, recordando
que recebera O (zero) pontos na análise técnica e 66 pontos na qualitativa. Neste caso, a
sua pontuação global final será de 33 pontos (O + 66/2).
Precisa-se, agora, determinar a escala de conversão da pontuação final para os graus de
risco das empresas. Neste ponto, optou-se pela escala abaixo apresentada, extraída do
Quadro 4.2, segmento de empresas de porte médio. Trata-se de uma escala utilizada por
um dos modelos do Banco do Brasil, tendo sido modificada apenas no ponto de corte
que separa os Riscos "D" e "E" , que foi elevado de 13 para 17 pontos.
Pontuação
Grau de risco
o I
I E
17 I
I D
41
I I
C
63 I
I B
80 I
I A
100 I
Neste estágio, basta tomar a pontuação global final da empresa acima analisada e aplicá
la na escala para concluir que a mesma, sob os critérios do modelo aqui desenvolvido,
fica caracterizada como sendo de Risco "D", uma vez que ficou situada entre os 17 e 41
pontos. Sobre este nível de risco, bastaria aplicar a política de crédito do Banco.
120
4.5 ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE OS RESULTADOS PRÁTICOS OBTIDOS PELO BANCO DO BRASIL E OS RESULTADOS OBTIDOS A PARTIR DO MODELO DE ANÁLISE DE CRÉDITO AQill DESENVOLVIDO
Com o objetivo de constatar a aproximação entre os procedimentos inferidos nesta
dissertação e aqueles realmente praticados pelo Banco do Brasil, far-se-á, a seguir, uma
comparação entre os riscos de crédito definidos por aquela instituição, para 13 (treze)
indústrias moveleiras localizadas no município de Bento Gonçalves (RS), e os riscos de
crédito calculados através do modelo aqui desenvolvido, para o mesmo grupo de
empresas.
Quanto à parte técnica da análise, assegura-se que os demonstrativos financeiros
utilizados pelos dois modelos são absolutamente os mesmos.
Com vistas à comparação, após identificado o risco de crédito atribuído pelo Banco a
cada uma das 13 (treze) empresas sob análise, passou-se ao levantamento dos dados e
informações necessárias à utilização do modelo aqui desenvolvido, iniciando-se pelo
cálculo dos 6 (seis) índices que compõem a parte quantitativa.
A seguir, foi desenvolvida a etapa qualitativa da análise. Neste ponto, e a partir do
conhecimento obtido em relação às empresas consideradas, atribuiu-se pontos de 1 a 4 a
todos os itens, seguindo-se os critérios e descrições feitas quando da construção do
modelo.
De posse dos dados acima mencionados e já tendo formatado o modelo em planilha
eletrônica, bastou digitar os indicadores da parte técnica e a pontuação da parte
qualitativa no sistema para obter-se os resultados constantes do Quadro 4.19, que, ao
apresentar, também, os riscos calculados pelo Banco do Brasil, facilita sobremaneira a
comparação aqui pretendida.
I I I
I I !
i
121
Quadro 4.19: Comparação entre os riscos definidos pelo Banco do Brasil e aqueles estabelecidos pelo modelo de análise desenvolvido neste trabalho
Empresas Analisadas
0001 0002 0003 0004 0005 0006 0007 I 0008 0009 0010 0011 0012 0013 Risco Atribuído pelo BB A A B B B B B le e e ID D E
Modelo Desenvolvido neste Trabalho
Indicadores !
* 1 0,10 0,43 0,62 0,20 0,68 0,62 0,44 0,33 0,71 0,52 0,70 0,57 0,86
Valor dos 2 6,52 1,18 1,20 1,49 1,22 1,06 1,16 0,51 0,56 0,87 0,96 1,41 0,84
indicadores 3 0,52 0,44 0,70 0,31 0,74 0,64 0,47 0,16 0,37 0,23 0,65 0,80 0,73
Quantitativos 4 0,15 0,07 0,03 0,00 0,03 0,02 0,01 0,01 0,01 0,00 0,02 0,01 0,00
5 0,07 0,08 0,40 0,12 0,14 0,13 0,16 0,13 0,15 0,19 0,17 0,29 0,13
6 1,11 0,28 0,22 0,57 0,19 0,26 0,42 1,07 0,25 0,32 0,16 0,13 0,18
Pontuação Quantitativa 64 46 50 51 37 38 44 43 30 38 36 48 26
7 4 4 4 4 4 4 3 3 2 3 3 1 1
8 4 4 4 4 4 4 4 4 2 4 2 2 1
9 4 4 4 4 4 3 4 4 3 3 3 2 1
10 4 4 2 3 3 3 3 3 2 2 3 1 1
11 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 1
Valor dos 12 4 4 3 3 3 3 3 1 3 3 4 2 1 indicadores ]3 4 4 3 3 3 3 3 3 2 3 1 1 1 Qualitativos 14 4 4 3 3 4 3 3 2 3 2 3 1 1
15 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 1
16 4 4 2 3 3 3 3 2 3 3 3 2 1
17 4 4 2 3 3 3 3 2 3 2 2 1 1
18 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1
Pontuação Qualitativa 100 100 67 78 81 75 75 64 56 64 61 22 8
Pontuação Final do 82 73 58 65 59 56 60 53 43 51 48 35 17
Modelo Risco Atribuído pelo A B B B B B B C C C C D E
Modelo
* indicadores
Quantitativos
- Endividamento Geral
2 - Liquidez Geral
3 - Ativo Circulante Cíclico/Ativo Total
4 - Ativo Circulante Financeiro/Ativo Total
I I
I I
122
5 - Fornecedores/Ativo Total
6 - Patrimônio LíquidolReceita Operacional Líquida
Qualitativos
7 - Pontualidade
8 - Restrições
9 - Atuação na praça
10 - Estratégia Empresarial
11 - Organização e Controles
12 - Tecnologia e Equipamentos
13 - Gestão do Capital de Giro
14 - Capacitação dos Dirigentes e Tempo de Empresa
15 - Política Econômica
16 - Fatores Setoriais
17 - Ambiente Competitivo
18 - Dependência do Governo
Pela análise dos resultados constantes do Quadro aCIma, percebe-se que os riscos
atribuídos pelo modelo de análise aqui desenvolvido coincidem em 84,62% dos casos
com aqueles definidos pelo Banco do Brasil. As diferenças apresentadas restringem-se
às empresas 0002 e 0011.
Quanto aos casos que apresentam diferenças, observa-se que as pontuações se
aproximam dos pontos discriminantes recíprocos, se não vejamos:
a) a empresa 0002 obteve uma pontuação de 73, sendo classificada pelo modelo
aqui desenvolvido como Risco "3 ". Caso obtivesse somente mais 7 pontos,
alcançaria o escore necessário para ser considerada Risco "A" e, assim,
coincidiria com o resultado do Banco;
123
b) a empresa 0011 obteve uma pontuação final de -18 pontos, sendo classificada
pelo modelo aqui desenvolvido como Risco "C ". Caso obtivesse 7 pontos a
menos, alcançaria um escore que a caracteri::aria como Risco "D ", coincidindo
com o risco atribuído pelo Banco.
De qualquer forma, a comparação dos resultados permite concluir que o modelo de
análise de crédito, praticado pelo Banco do Brasil, foi muito bem apreendido nesta
dissertação, servindo para perceber como foi construído e como está sendo utilizado.
4.5.1 PONTOS CRÍTICOS DA ANÁLISE DE CRÉDITO PRATICADA PELO BANCO DO BRSASIL
Sem comentar a parte técnica da análise, eis que realizada de forma objetiva através da
Análise Discriminante Múltipla, pode-se fazer algumas considerações sobre a parte
qualitativa, cuja avaliação, sempre revestida de grande subjetividade, pode levar
analistas diferentes a estabelecer diferentes riscos, mesmo trabalhando com o mesmo
modelo de análise. Tome-se como exemplo a empresa 0011, que teve seu Risco
definido pelo banco como sendo "D", considerado, portanto, elevado, enquanto o risco
calculado pelo modelo aqui desenvolvido foi "C".
No caso em questão, trata-se de uma empresa de alto nível tecnológico, que goza de um
quadro de administradores profissionalizados e que vêm adotando estratégias
condizentes com sua situação, tanto que já experimenta melhora em seus indicadores.
Tais aspectos são extremamente importantes para o sucesso futuro de qualquer
organização, merecendo a devida consideração no processo que objetiva definir risco de
crédito. Enquanto a parte quantitativa da análise tem uma conotação mais retrospectiva,
detendo-se nos acontecimentos do passado, a parte qualitativa busca identificar o futuro
do empreendimento a partir de suas potencialidades, estando diretamente vinculada
àquilo que se convencionou chamar de Caráter, Capacidade e Condições, quesitos em
que a empresa 0011 estaria bem posicionada.
124
Nesta parte da análise, muito embora tenha se procurado seguir os ensinamentos do
professor Santi Filho (1977), é necessário reconhecer várias dificuldades encontradas no
processo. Entre elas, destacam-se os problemas enfrentados em relação à definição dos
quesitos que acabaram sendo considerados no modelo, suas respectivas escalas de
pontuação e, principalmente, incertezas vivenciadas quando da formalização da
avaliação da empresa. Foram momentos que se caracterizaram pela insegurança.
Sentiu-se o quanto de subjetividade comporta este lado da análise. Não se tendo
convicção, ao final, sobre qual dos fatores pode ser considerado mais representativo, se
o Caráter, se a Capacidade ou se as Condições enfrentadas pela empresa. Da mesma
forma, e embora sabendo da importância representada pela parte qualitativa da análise,
é impossível afirmar, pelo menos por ora, que ela se sobressai diante da parte técnica.
São questões que devem continuar merecendo estudos e debates.
Dada a subjetividade da análise qualitativa, deve-se questionar, incisivamente, a "semi
segregação" entre crédito e negócios que o Banco hoje procura praticar. Os analistas
de crédito, em função da distância e conseqüente desconhecimento que, não raro,
apresentam em relação às empresas analisadas, são forçados a considerar informações
levantadas ou fornecidas por colegas operacionais, muitas vezes não qualificados para a
análise de crédito e, o mais grave, quase sempre interessados em conceder empréstimos,
uma vez que necessitam atingir metas geralmente desafiadoras. Tal fato compromete
não só o resultado final da análise, mas, principalmente, a sua credibilidade. Neste
particular, é de se entender que o Banco deva buscar uma alternativa mais condizente,
procurando emprestar verdadeira isenção às suas técnicas de análise.
Por tudo que já foi discutido até aqui, percebe-se com muita clareza a complexidade
oferecida por um processo de análise de crédito verdadeiramente interessado em
estabelecer o real grau de risco oferecido por cada cliente. Deve ser um processo
assentado em uma boa estrutura organizacional, onde as responsabilidades estejam
claramente definidas e as funções sejam ocupadas por profissionais com preparo técnico
condizente.
125
A importância do relatório de visitas, ou talvez, mais especificamente, a importância das
informações relacionadas com a parte qualitativa da análise, foi sentida de forma muito
clara no momento que se realizou a análise das 13 (treze) empresas. A subjetividade
que caracteriza esse lado da análise, acaba por estabelecer um espaço para significativas
variações de resultados entre profissionais diferentes, ainda mais quando não
adequadamente preparados para oferecer respostas confiáveis sobre o complexo mundo
do Caráter, da Capacidade e das Condições.
Este estado de coisas muitas vezes nem é percebido pelas partes envolvidas. No caso
das operacionais, pode-se conjeturar que nem todos os gerentes têm conhecimento do
verdadeiro impacto que a parte qualitativa do crédito exerce em relação ao risco final da
empresa. A causa principal disso, talvez ironicamente, é o próprio desconhecimento que
têm em relação aos critérios utilizados pelos modelos de análise. Nenhum dos
operadores, nem mesmo os analistas de crédito, conhecem os pesos atribuídos a cada
item ou fator, o que pode levá-los, até inconscientemente, a não dar o devido valor aos
dados e informações que coletam e transmitem. Seria interessante que o Banco buscasse
um maior equilíbrio entre o sigilo, de fato imprescindível até determinado ponto, e um
nível mínimo de informação a ser repassada aos seus profissionais. Isso seria, conforme
discutido no Capítulo 2, trabalhar em prol de uma maior sedimentação da cultura do
crédito, fazendo com que a mesma permeie toda a organização, garantindo maior
eficácia na administração do crédito.
Nesta mesma ótica, é necessário apontar, também, a grande possibilidade de
manipulação dos aspectos qualitativos por parte de profissionais mal intencionados.
Explicando melhor, deve-se admitir que o conhecimento operacional do processo de
análise pode levar os profissionais envolvidos a alterar dados e informações qualitativas,
produzindo riscos e limites nos quais, eventualmente, possam estar interessados. Há que
se estabelecer freios para isso.
Outro desafio que se coloca, é buscar a contemplação dos riscos extra-balanço, como,
por exemplo, aqueles representados por contratos de derivativos. Derivativos que não se
encontram contabilizados, mas que representam direitos e obrigações da empresa a ser
126
analisada e que, por isso mesmo, poderá ter seus indicadores iniciais modificados, de
acordo com a solução final dos contratos mencionados.
Conforme Caoutte (2000), "os derivativos expandem o conceito de risco de crédito para
incluir o risco da contraparte". Suponha-se que uma empresa X compre dólares no
mercado futuro para garantir um contrato de aquisição de matéria prima de uma
importadora Y. Diante de uma eventual frustração no cumprimento do contrato futuro,
tanto a empresa X quanto a empresa Y poderão enfrentar dificuldades imprevisíveis e
de avaliação complexa por parte do analista, mesmo que a transação conste nas notas
explicativas das respectivas demonstrações contábeis. Tal circunstância se constitui no
chamado "risco da contraparte", que, com o aumento do requinte e complexidade do
mercado financeiro, tende a se fazer presente cada vez mais no nosso contexto
empresarial, constituindo-se em um grande desafio para os estudiosos dos modelos de
análise de crédito.
São novas faces de um mundo cada vez mais dinâmico e tecnológico, não mais podendo
ser avaliado com as mesmas ferramentas de meados do século passado. Há que se
superar as limitações da Análise Discriminante Linear, uma vez que o ambiente
empresarial é caracterizado por incertezas e mudanças muitas vezes imprevisíveis.
Neste contexto, a inteligência artificial, aqui representada pelas Redes Neurais, pode se
constituir em uma possível solução.
127
4.6 A FORMA DA DECISÃO NO BANCO DO BRASIL
As decisões tomadas com relação à concessão de crédito no Banco do Brasil, conforme
se pode verificar na hierarquia do processo decisório, analisada anteriormente, passa
peJo que Simon (1965) chamou de decisões programadas.
A decisão é tomada com base na interpretação das informações a respeito do objeto da
decisão, ou seja, realização ou não do negócio do crédito. É praticado o que Simon
(1965) chama de decisão com caráter de execução. Portanto, o Banco do Brasil
classifica as informações de acordo com a programação reservada às variáveis
importantes para o objetivo da decisão, que estão incorporadas em seu modelo
decisório, resultando na concessão ou não do crédito.
A decisão passa pelos diversos níveis da organização, onde é possível visualizar,
conforme Figura 4.1, a existência de uma pré-estrutura que proporciona ao processo
decisório maior segurança para as pessoas que com ele se envolvem. Isto acontece num
ciclo determinado de tempo, pois existe a necessidade de atender o cliente que está na
ponta do processo aguardando o resultado da decisão, de forma célere e satisfatória
Na descrição do processo, apresentada na Figura 4.1, é possível verificar que existe um
nível baixo de envolvimento com decisões não programadas. A decisão envolve um
ciclo extremamente programado, com diferentes níveis hierárquicos, para que seja
diminuído o risco da decisão. Conforme Simon (1977), decisões programadas tendem a
diminuir o nível de incerteza com relação ao objeto da decisão.
o conhecimento é fator determinante para a decisão, segundo Turban (1995), pOIS
quanto maior for, menor será o nível de incerteza. O processo decisório, voltado para o
crédito no Banco do Brasil, envolve especialistas, desde o visitador, passando pelos
gerentes de agência e analistas de crédito, consubstanciando-se em comitês
especializados.
128
As pessoas envolvidas com o processo decisório do segmento pesquisado, agem não em
função de respostas impulsivas, respondendo conforme sua percepção da realidade de
cada cliente, mas através de dados formais, que se transformam em informações
importantes para o decisor. Estes dados são colhidos ao longo do processo de
investigação do cliente que busca crédito. Qualquer que seja a forma de coleta de
informações - através da visita do representante do banco à empresa~ informações já
cadastradas no sistema do banco; informações colhidas através do analista ou comitê de
crédito -, elas devem estar relacionadas com o objetivo final do processo, qual seja o de
aumentar o grau de eficiência da decisão.
o Banco do Brasil possui um sistema de informações, hoje importante para o processo
decisório das instituições em geral, que, conforme afirma Turban (1995), está se
tomando cada vez mais complexo. Dada a volatilidade internacional de capitais, as
instituições financeiras, principalmente, precisam mostrar agilidade e eficácia em seus
processos, buscando e utilizando adequadamente as informações importantes.
As informações chave no Banco do Brasil, assim como acontece em outras instituições
financeiras, estão ligadas a modelos de análise de crédito. Estes modelos são
construídos ou adquiridos por cada instituição, procurando contemplar os diversos
fatores abordados na Revisão de Literatura do presente estudo e que foram
detalhadamente analisados neste Capítulo, em relação à empresa pesquisada.
4.7 A LÓGICA NEURAL, FUZZY E NEURO-FUZZY NO BANCO DO BRASIL
o processo de mudança vivenciado pelas organizações exige sistemas de informação
adequados aos novos tempos. Na instituição financeira, dada a complexidade
experimentada pela atividade, esses sistemas se revestem de extrema importância para o
processo decisório.
129
Na instituição pesquisada, existe um sistema de informações que possibilita ao decisor
consultar e selecionar dados importantes e transformá-los em informações úteis,
objetivando a eficácia das decisões.
Os modelos de análise de crédito adotados pelo Banco do Brasil, como mencionado ao
longo da dissertação, contemplam sistemas de informações que alimentam uma parte
quantitativa e outra qualitativa do processo decisório, mas ainda estão longe dos
conceitos da Neuro-Fuzzy.
A adoção dessas novas ferramentas pode melhor aproveitar o sistema de informações
existente no Banco, além de agilizar e melhorar as decisões em relação ao crédito. Uma
rede neural caracteriza-se por um conjunto de elementos computacionais interligados,
permitindo ao decisor maior efetividade e agilidade no processo decisório. Por mais
efetiva que seja a análise de crédito no Banco do Brasil, o seu processo, no que se refere
à análise de crédito das indústrias moveleiras, não se beneficia das vantagens oferecidas
pelas novas abordagens.
As redes neurais, segundo Caouette (1999), possuem qualidades superiores à análise
discriminante linear, pois estabelecem uma relação entre as principais variáveis, não
havendo o isolamento das informações. A idéia da inteligência computacional, inseridas
nas redes Neuro-Fuzzy, permite superar as limitações da matemática tradicional, que
tem se revelado pobre em termos de recursos para modelagem de níveis mais elevados.
Considerando que "risco" apresenta um conceito intrinsecamente relativo, subjetivo e
vago, há que se utilizar ferramentas capazes de trabalhar com esse tipo de informação.
Ferramentas que nos dêem respostas em níveis perceptuais, lingüísticos e subjetivos.
Tem-se que, este tipo de conteúdo, pode ser muito bem trabalhado sob a ótica de
sistemas nebulosos, que apresentam grande flexibilidade na representação do
conhecimento e já possuem ferramental lógico desenvolvido.
A adoção de uma rede neural, permitiria que a instituição pesquisada apresentasse elos
de ligação entre as variáveis consideradas importantes na concessão do crédito. Estes
elos de ligação, considerados os neurônios dos modelos, permitiriam que o sistema
fosse constantemente aperfeiçoado, através da aprendizagem computacional.
130
Aprendizagem baseada em dados do sistema real. Aprendizagem que atua no ajuste dos
pesos que ponderam as contribuições que cada neurônio deve ter tanto na entrada como
na saída do sistema.
o Banco do Brasil possui um sistema que classifica o cliente, aprovando limites de
crédito, mas que ainda não é capaz de fazer uma inter-relação das variáveis-chave do
processo decisório, em relação ao objeto da decisão. A instituição, através de um
conjunto de neurônios artificiais, com dados de um sistema que opera em tempo real,
seria capaz de mapear as variáveis importantes para o processo decisório, inclusive
ponderando a parte quantitativa dos modelos utilizados na análise do crédito. Haveria
uma diminuição dos custos, pois as faixas de classificação dos clientes, se atualizadas
constantemente pelo processo de aprendizado do sistema, estariam sempre disponíveis
para a pronta, eficaz e menos custosa tomada de decisão.
Conforme os negócios de cada um de seus clientes, as respectivas movimentações
financeiras e a dinâmica da economia, o Banco do Brasil poderia atualizar, de forma
mais ágil e eficaz, os limites de crédito que viabilizam as suas operações. Bastaria
desenvolver essas novas ferramentas, que têm a capacidade, através da tecnologia da
computação, de fazer ponderações instantâneas a partir de um bom e interligado sistema
de informações.
o antigo problema, apontado por Simon (1965), relacionado com a necessidade de
programar a decisão a partir do seu objeto, parece não estar ainda satisfeito na
instituição pesquisada. Existem os dados que são transformados em informações
importantes para o decisor, mas ainda corrigidos externamente ao sistema.
A qualidade da decisão depende das informações valiosas selecionadas pelo decisor,
mas que podem ser otimizadas quando o sistema decisório incorpora os processos de
análise repetitivos (Goldratt, 1991).
Não há, na instituição pesquisada, um sistema de análise das informações cumulativo,
ou seja, existem procedimentos repetitivos, feitos pelas pessoas da instituição, que
poderiam ser incorporados pelo sistema, fazendo com que estas se concentrassem mais
no objeto da decisão, que Simon (1965) afirma ser vital para o processo decisório.
131
As teorias de Altman, Haldeman & Narayanan (1977), sobre a Análise discriminante,
são muito importantes para o processo decisório no Banco do Brasil, assim como os
modelos adaptados para a realidade brasileira, citados no capítulo 2 desta dissertação,
mas precisam ser adaptados para os cenários e demandas atuais.
132
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
A forma como as empresas tomam suas decisões mudou muito nas ultimas décadas,
ocorrendo um aperfeiçoamento na estrutura do processo decisório. As decisões tomadas
através de modelos desestruturados, privilegiando variáveis isoladas, ou seja, por uma
única pessoa, com base na sua percepção, estão sendo cada vez menos utilizadas. As
organizações preparam-se para se tomarem mais rápidas e efetivas em seus processos.
No ambiente das Instituições Financeiras, na área de crédito em particular, a efetividade
no processo decisório é sinônimo de rentabilidade direta, pois lida com valores. Uma
estrutura decisória desestruturada é capaz de gerar custos para a organização,
diminuindo sua rentabilidade financeira.
A forma como uma Instituição Financeira toma suas decisões com relação à concessão
do crédito, depende de um conjunto complexo de variáveis inter-relacionadas e que
devem estar conectadas com o objeto da decisão, através da utilização das informações
mais importantes.
A efetividade do processo decisório depende, no entanto, dos modelos de análise de
risco utilizados pelas instituições. Estes modelos se constituem em um ferramental
muitas vezes complexo e sempre dinâmico, cujos estudos foram abordados ao longo
desta dissertação, concluindo-se que devem ser constantemente aperfeiçoados para que
ofereçam respostas rápidas e adequadas às atuais demandas do mercado.
Os modelos de análise de risco são orientados por variáveis qualitativas e quantitativas,
observando-se uma maior importância e melhor aproveitamento dos dados qualitativos
do cliente nos últimos tempos.
Os bancos utilizavam uma forma determinística para classificar seus clientes no negócio
do crédito, valendo-se de modelos que estabeleciam o "bom" e o "mau" tomador de
crédito. Acompanhando a evolução das estruturas organizacionais e fazendo uso de
novas tecnologias, as instituições financeiras cresceram em eficiência e melhoraram em
muito a performance do seu processo decisório relacionado com o crédito. Conseguiram
133
sair de um sistema decisório mais cartesiano e reducionista, para um modelo mais
probabilístico no tratamento dos dados de seus clientes, onde começam a prosperar,
inclusive, os fundamentos da própria lógica nebulosa, conforme visto nesta dissertação.
Os modelos de análise de risco começaram a ficar mais ligados à gestão do negócio do
crédito, havendo relação direta entre as variáveis hierárquicas do processo decisório. A
forma como as decisões são tomadas nas instituições financeiras estão ligadas à
informações cada vez mais precisas a respeito dos clientes. Isto ocorre através do
aperfeiçoamento dos sistemas de apoio à decisão, que incorporaram os modelos de
análise de risco, inter-relacionando informações.
Hoje são utilizados os chamados modelos neuraIS, ou inteligência artificial, que
proporcionam maior efetividade na análise do crédito. Estes sistemas são capazes de
cruzar os diversos dados de um cliente, transformando-os em informações importantes
para a empresa. Estes modelos são aperfeiçoados pela aprendizagem computacional,
através de estruturas neurais complexas, fazendo com que o processo decisório com
relação ao crédito, nas instituições financeiras, seja aperfeiçoado a cada dia.
Com o auxilio do referencial teórico, onde se procurou analisar as tendências das teorias
voltadas para a decisão do crédito, e a partir das observações feitas na instituição
pesquisada, chegou-se à uma descrição de como as decisões são tomadas no Banco do
Brasil em relação à definição do risco dos seus clientes e a conseqüente concessão de
crédito.
Sem prejuízo das observações até aqui formuladas, percebe-se que a empresa
pesquisada possui um modelo decisório extremamente planejado. Há uma estrutura
hierárquica organizada, utilizando diversos modelos orientados pela Análise
Discriminante Múltipla, ajustados à realidade brasileira. Há uma estruturação de
informações a respeito de clientes, que valoriza de forma significativa inclusive os
dados qualitativos. A Instituição, porém, pela tradição e importância que representa para
a economia do país, precisa, sem perda de tempo, adquirir "know how" que lhe permita
a utilização das novas teorias discutidas nesta dissertação, como forma de otimizar seu
processo decisório.
134
Através da utilização dessas teorias mais modernas de análise, o Banco do Brasil poderá
reduzir seus custos de emprestar e não emprestar, o que condiz com seus objetivos de
maior rentabilidade.
135
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