Fatores determinantes na análise de crédito da indústria multinacional agrícola de grande porte

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Oliveira, Rodrigo Cavaliere
• Orientador(a): Perera, Luiz Carlos Jacob
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: análise de crédito; risco de crédito; multinacional agrícola; regressão logística; análise de discriminante; árvore de decisão
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::CIENCIAS CONTABEIS
• Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/26310

Este estudo visou analisar a importância do setor agrícola para economia brasileira e as particularidades presentes no Brasil sob a ótica de risco de crédito, como as multinacionais agrícolas efetuam suas análises de crédito, que modelos utilizam e quais variáveis são consideradas mais importantes para uma boa discriminação entre clientes bons e clientes ruins, ou seja, prever com certo grau de acurácia os clientes que serão adimplentes e inadimplentes. Nesse contexto foram testados três modelos estatísticos para confirmar a teoria para esse setor e foram comparados os resultados de acerto entre eles. Duas técnicas paramétricas, regressão logística e análise de discriminante, e uma não paramétrica, árvore de decisão CART. Os três modelos se mostraram adequados, com um bom poder explicativo, com um destaque maior para árvore de decisão e regressão logística. As variáveis qualitativas mostraram alto poder explicativos e importantes para uma boa análise de crédito. Dentre as variáveis quantitativas, índices de liquidez, endividamento e prazo médio de pagamento se destacaram como boas discriminadoras de crédito