Determinantes de inadimplência de financiamento imobiliário: uma aplicação da modelagem hierárquica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: LIMA, Renata Brreto
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado
Centro Universitário Álvares Penteado
Brasil
FECAP
PPG1
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://tede.fecap.br:8080/handle/123456789/1125
Resumo: O presente trabalho estudou contratos de financiamento imobiliário de pessoas físicas sob o programa Minha Casa Minha Vida, com abrangência nacional. Ao que tudo indica, este estudo inovou incluindo como variáveis explicativas o valor do financiamento dividido pela renda e a variável proventista. Outra inovação foi a utilização da técnica multinível, tendo indivíduos como primeiro nível e agências como segundo nível, buscando identificar quais os fatores determinantes da inadimplência de operações de financiamento imobiliário e a influência do contexto do indivíduo (agência bancária). Os testes realizados indicam a superioridade do modelo logístico multinível sobre o modelo logístico tradicional, incluindo estudo da área sob a curva ROC, que, no logístico multinível apresentou maior capacidade preditiva comparada ao logístico tradicional. O modelo multinível logístico final identificou que as variáveis “financiamento/renda” e o grau de instrução (indivíduo que tem até o ensino fundamental tem maior probabilidade de inadimplência em relação aos indivíduos com ensino médio) possuem influência positiva na inadimplência. Por outro lado, a idade, os anos de relacionamento com o banco, o fato de ser proventista e o grau de instrução superior (incompleto, completo ou pós-graduação, mestrado e doutorado, com menor probabilidade de inadimplência em relação aos indivíduos com ensino médio) influenciam negativamente a inadimplência. As variáveis sexo (masculino e feminino) e estado civil (solteiro e demais) não se revelaram significativas na amostra analisada. O trabalho também possui teste de robustez, analisando o atraso (caracterizado como atraso superior a 1 dia) ao invés da inadimplência caracterizada pelo atraso superior a 180 dias, mantendo-se os resultados tanto com relação a superioridade do modelo multinível sobre o modelo tradicional, quanto pelas variáveis significativas (com exceção da variável “superior”). Assim, dada a superioridade encontrada nos testes efetuados, recomenda-se a aplicação profissional da modelagem hierárquica nos modelos de análise de crédito imobiliário.
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Os testes realizados indicam a superioridade do modelo logístico multinível sobre o modelo logístico tradicional, incluindo estudo da área sob a curva ROC, que, no logístico multinível apresentou maior capacidade preditiva comparada ao logístico tradicional. O modelo multinível logístico final identificou que as variáveis “financiamento/renda” e o grau de instrução (indivíduo que tem até o ensino fundamental tem maior probabilidade de inadimplência em relação aos indivíduos com ensino médio) possuem influência positiva na inadimplência. Por outro lado, a idade, os anos de relacionamento com o banco, o fato de ser proventista e o grau de instrução superior (incompleto, completo ou pós-graduação, mestrado e doutorado, com menor probabilidade de inadimplência em relação aos indivíduos com ensino médio) influenciam negativamente a inadimplência. As variáveis sexo (masculino e feminino) e estado civil (solteiro e demais) não se revelaram significativas na amostra analisada. O trabalho também possui teste de robustez, analisando o atraso (caracterizado como atraso superior a 1 dia) ao invés da inadimplência caracterizada pelo atraso superior a 180 dias, mantendo-se os resultados tanto com relação a superioridade do modelo multinível sobre o modelo tradicional, quanto pelas variáveis significativas (com exceção da variável “superior”). Assim, dada a superioridade encontrada nos testes efetuados, recomenda-se a aplicação profissional da modelagem hierárquica nos modelos de análise de crédito imobiliário.This paper studied real estate financing contracts for private individuals under the Minha Casa Minha Vida program, with national coverage. Apparently, this study innovated, including as explanatory variables the value of financing divided by income and the variable of receiving salary at the bank account. Another innovation was the use of the multilevel technique, with individuals at the first level and bank branches at the second level, seeking to identify which factors determine the default of real estate financing operations and the influence of the individual's context (bank branch). The conducted tests in this study indicate the superiority of the multilevel logistic model over the traditional logistic model, including a study of the area under the ROC curve, which in the multilevel logistic showed greater predictive capacity compared to traditional logistic. The final multilevel logistical model identified that the variables “financing / income” and the level of education (individuals who have up to elementary school are more likely to default in relation to individuals with high school education) have a positive influence on default. Conversely, age, years of relationship with the bank, the fact of being an employee who receives proceeds and the level of higher education (incomplete, complete or post-graduate, master's and doctorate, with less probability of default in relation to individuals with high school) negatively influence default. The variables sex (male and female) and marital status (single and others) were not significant in the analyzed sample. The work also has a robustness test, analyzing the delay (characterized as a delay of more than 1 day) instead of the default characterized by a delay of more than 180 days, maintaining the results regarding both the superiority of the multilevel model over the traditional model, as for the significant variables (with the exception of the “superior” variable). Therefore, given the superiority found in the tests performed, it is recommended to apply hierarchical modeling in the credit analysis models.Fundação Escola de Comércio Álvares PenteadoCentro Universitário Álvares PenteadoBrasilFECAPPPG1SERRA, Ricardo Goularthttp://lattes.cnpq.br/0957404902684044FÁVERO, Luiz PauloLUCCHESI, Eduardo PozziLIMA, Renata Brreto2024-04-08T17:27:53Z2024-04-082024-04-08T17:27:53Z2020-02-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://tede.fecap.br:8080/handle/123456789/1125porLIMA, Renata Barreto. Determinantes de inadimplência de financiamento imobiliário: uma aplicação da modelagem hierárquica . 2020. 46 f. 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