Gestão de Crédito, Cobrança e Risco - Unidade 4

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Gestão de Crédito, 
Cobrança e Risco
Arno Wiese
03
Sumário
CAPÍTULO 4 – Qual a Importância das Técnicas Estatísticas Aplicadas à Análise de Crédito? .05
Introdução ....................................................................................................................05
4.1 Pontuação de corte ..................................................................................................05
4.1.1 Técnica de avaliação estatística ........................................................................05
4.1.2 Sistemas de Credit Scoring ..........................................................................08
4.1.3 Sistemas Especialistas ......................................................................................13
4.2 Modelos avançados de avaliação do risco de crédito ...................................................15
4.2.1 Valor em Risco – VAR .......................................................................................15
4.2.2 CreditMetrics ..................................................................................................16
4.2.3 Modelo RAROC ..............................................................................................17
4.2.4 O Modelo de Probabilidade de Inadimplência - KMV ..........................................19
Síntese ..........................................................................................................................20
Referências Bibliográficas ................................................................................................21
05
Capítulo 4 
Introdução
Você já deve saber que a análise para a concessão de crédito envolve várias técnicas, certo? 
Pois bem, dentre elas, podemos destacar o uso de técnicas estatísticas, as quais tanto podem ser 
empregadas de forma isolada ou em conjunto com o critério de julgamento (elemento subjetivo).
Há ainda uma tendência para que as empresas empreguem técnicas estatísticas ao operar com 
grande quantidade de propostas de negócios de pequeno valor, pois desta forma tal método 
auxiliará na tomada de rápidas decisões, dentro de um nível de segurança adequado ao analista.
Você já parou para pensar em quantas informações são necessárias para tentar minimizar o risco 
de crédito? Será que apesar de todas as fontes e tecnologias da informação existentes, mesmo 
as grandes instituições financeiras estão passíveis de erros ao determinarem uma orientação de 
investimento? O quanto a tecnologia pode nos ajudar na realização de cálculos? Sabemos que 
muito, não é verdade? Mas isto seria o suficiente? Ainda há espaço para que o ser humano seja 
peça fundamental por meio da sua análise crítica?
É neste contexto que você conhecerá os métodos de avaliação de crédito. Na primeira parte, 
compreenderemos qual é o limite que cada instituição atribui para o risco apresentado por seus 
clientes, pela atribuição do chamado “ponto de corte”. Veremos também o Credit Scoring, espe-
cialmente para a análise de crédito em relação às pequenas empresas.
Conheceremos como as instituições de análise de risco analisam os investimentos financeiros, além 
de conhecer uma das principais instituições de gerenciamento financeiro do mundo. Por fim, abor-
daremos os modelos de avaliação de risco e como são os cálculos iniciais empregados para se 
estimar o risco do investimento. Depois desta etapa de estudos, certamente você estará mais pre-
parado para “encarar” o mundo da gestão de crédito e lidar com seus elementos condicionantes!
4.1 Pontuação de corte
Você se lembra do paralelo de que a análise de crédito pode ser comparada à vida escolar? Para 
que uma empresa possa obter crédito, ela precisa primeiro atingir certa pontuação com a insti-
tuição financeira na qual está requerendo o crédito, certo? Neste tópico, iremos compreender 
como tais pontuações são obtidas.
4.1.1 Técnica de avaliação estatística
As técnicas de avaliação facilitam a análise de crédito por meio de pontuação das propostas de 
crédito, as quais avaliam a probabilidade de um determinado cliente tornar-se inadimplente. Saiba 
que tais análises possuem como base os dados cadastrais, financeiros, patrimoniais e de idonei-
dade dos clientes, sendo considerada uma análise objetiva, pois se pauta em métodos estatísticos.
Qual a Importância das 
Técnicas Estatísticas Aplicadas 
à Análise de Crédito?
06 Laureate- International Universities
Gestão de Crédito, Cobrança e Risco
De acordo com o Conselho Mundial das Cooperativas de Crédito (WOCCU – sigla 
em inglês), no mundo existem mais de 90 mil cooperativas de perfazendo aproximada-
mente 520 milhões de pessoas associadas, o que representa quase 8% da população 
economicamente ativa (Verbo Cooperar, 2015).
Algumas curiosidades podem ser identificadas:
•	 45% das pessoas em idade economicamente ativa da América do Norte é 
associada a cooperativas financeiras.
•	 A França se destaca por ser um país com forte expressão no cooperativismo 
financeiro, cuja movimentação em ativos se superior a US$ 4 trilhões.
•	 32% do mercado financeiro paraguaio é constituído por cooperativas de crédito.
VOCÊ SABIA?
BANCOS COOPERATIVAS	FINANCEIRAS
•	 Podem tratar distintamente cada usuário
•	 Priorizam os grandes centros (embora não 
tenham limitação geográfica)
•	O resultado é de poucos donos (nada é 
dividido com os clientes)
•	Visam ao lucro por excelência
•	Avançam pela competição
•	Não tem vínculo com a comunidade e o 
público-alvo
•	Atendem em massa, priorizando o autosser-
viço
•	A remuneração das operações e dos serviços 
não tem parâmetro/limite
•	 Tem propostas mercantilistas
•	 Preferem o público de maior renda e as 
maiores corporações
•	O usuário não exerce qualquer influência na 
definição dos produtos e na sua precificação
•	O usuário das operações é mero cliente
•	Os administradores são terceiros (homens do 
mercado)
•	As deliberações são concentradas
•	O poder é exercido na proporção do número 
de ações
•	 São sociedades de capital
•	Não restringem, tendo forte atuação nas comuni-
dades mais remotas
•	O Excedente (sobras) é distribuído entre todos 
(usuários), na proporção das operações individuais
•	O lucro está fora do seu objeto, seja pela sua 
natureza, seja por determinação legal
•	Desenvolvem-se pela cooperação
•	 Estão comprometidos com as comunidades e os 
usuários
•	O relacionamento é personalizado/individual, com 
o apoio da informática
•	O preço das operações e dos serviços tem como 
parâmetro as necessidades de reinvestimentoA ati-
vidade mercantil não é cogitada (art 79, parágrafo 
único, da Lei no 5764/71)
•	Não discriminam, servindo a todos os públicosNão 
podem distinguir. 
•	O que vale para um, vale para todos (art 37 da lei 
no 5764/71)
•	 Toda a política operacional é decidida pelos pró-
prios usuários
•	O usuário é o próprio dono
•	Os administradores/líderes são do meio (associados)
•	As decisões são partilhadas entre muitos
•	O voto tem peso igual para todos (uma pessoa, 
um voto)São sociedades de pessoas
Figura 1 – Diferença entre bancos e cooperativas financeiras.
Fonte: Verbo Cooperar, 2015.
Como você já deve saber, a estatística é uma vertente da Matemática Aplicada que fornece 
métodos para a coleta, organização, descrição, análise e intepretação de dados e para sua 
utilização na tomada de decisão (CRESPO, 2009, p. 3). Diante disto, as fórmulas estatísticas 
07
são elaboradas a partir da seleção dos dados mais relevantes, aos quais são atribuídos pesos ou 
ponderações de acordo com sua importância para a análise de crédito. A soma das pontuações 
dos clientes de uma determinada carteira possibilita estimar um valor médio relacionado ao 
nível de risco. Este método permite que se estabeleça um indicador de limite aceitável, ao qual 
chamamos “pontode corte”, tornando-se um referencial para a recusa ou aprovação do crédito. 
Desta forma, a instituição creditícia definirá por meio dos seus critérios, qual é a pontuação míni-
ma exigida para que o cliente obtenha o crédito. Assim, o cliente que apresentar um valor abaixo 
do ponto de corte terá seu crédito recusado, ao passo que aquele que apresentar-se acima deste 
ponto poderá ter o seu crédito aprovado.
Figura 2 – Gráfico para análise do ponto de corte.
Fonte: Elaborada pelo autor, 2015.
Saiba que há ainda uma situação na qual os clientes que apresentam pontuações próximas ao 
ponto de corte, quer seja de forma positiva ou negativa, poderão ser avaliados. Estes casos são 
conhecidos como “intervalo de dúvida”. Assim como cada instituição define o seu ponto de cor-
te, elas também definirão qual a margem do intervalo de dúvida em relação ao ponto de corte 
estipulado (SANTOS e FAMA, 2007).
Por exemplo, se o ponto de corte for de 50 pontos e o intervalo de dúvida for de 10%, os reque-
rentes de crédito que alcançaram 45 pontos, poderão obter outros critérios de avaliação para, 
talvez, conseguirem o crédito. De acordo com essa mesma lógica, porém de forma contrária, 
aqueles que obtiveram 55 pontos poderão ter a concessão do crédito revista, caso os analistas 
queiram averiguar outros fatores relevantes para a análise.
Aqui, portanto, podemos verificar a importância de se utilizar outras técnicas para a análise de 
crédito. Dentre essas técnicas, podemos destacar a técnica dos C’s do crédito, que se baseia em 
informações relacionadas ao caráter, capacidade, capital, colateral e condições. Há também a 
técnica da subjetividade, na qual a experiência dos analistas possibilita diagnosticar a idoneida-
de do cliente, além, é claro, da análise macroeconômica para identificar a situação do mercado 
no qual o requerente do crédito está inserido.
08 Laureate- International Universities
Gestão de Crédito, Cobrança e Risco
Desenvolver a melhor pontuação de corte para saber se uma empresa está apta ou 
não a receber o crédito de forma que o risco de inadimplência seja minimizando não 
é uma tarefa fácil! Por isso, estar preparado para esta análise é algo que demanda 
tempo e dedicação. O link a seguir lhe direcionará para site “Risco e recompensa”, no 
qual você poderá conhecer um pouco mais sobre a importância de análises criteriosas 
para a concessão de crédito. Disponível em: <http://www.riscoerecompensa.com.br/
receita_do_chefe/2015/06/10/Aprovaao_Criterio_x_Pontuaao_de_Credito.aspx>.
VOCÊ QUER LER?
4.1.2 Sistemas de Credit Scoring 
Entenda que o crédito definido pela instituição cedente representa uma expectativa de receita ad-
vinda dos requerentes em um tempo futuro, ao passo que o risco representa a probabilidade de 
que tal expectativa seja frustrada (SANTOS e FAMÁ, 2007). De acordo com esta lógica, portanto, 
gerir o risco se torna fundamental.
O sistema de Credit Scoring é amplamente empregado para a tomada de decisão de crédito 
massificado, servindo tanto para Pessoa Jurídica quanto para Pessoa Física, pois é baseado no 
C’s do crédito e nos dados cadastrais. Os modelos tradicionais consideram a atribuição de pe-
sos aos elementos que serão avaliados (CHAIA, 2003), já o Credit Scoring se baseia na análise 
subjetiva, a qual tem como referência a experiência dos analistas de crédito, seu conhecimento 
e experiência na disponibilidade de informações sobre o requerente.
Segundo Silva (2008), o sistema de Credit Scoring possibilita uma análise rápida para a decisão 
de crédito, além de levar em consideração a experiência da própria instituição com os clientes. 
De forma mais objetiva, Aranha (et al., 2014, p. 7) define o Credit Scoring da seguinte forma:
Trata-se de uma análise discriminante aplicável a todos os processos que impliquem uma 
decisão do tipo: bom/mau, sucesso/fracasso, etc; ou seja, traduzir a mecânica do processo 
decisório para um modelo consistente que nos habilite tomar decisões de curto prazo (ARANHA, 
2014, p. 7).
Desta forma, será apresentado a seguir o modelo explanado por Aranha (2014), o qual tem 
como objeto de estudo uma pequena empresa (Small Business Scoring) cujos parâmetros se ba-
seiam no critério dos C’s do Crédito. Segundo dados do Serviço Brasileiro de Apoio à Micro e 
Pequena Empresa (SEBRAE), o total de empresas no Brasil saltou de 4.950.291 (independente 
do porte) para 8.905.624, o que indica uma evolução de 81,9%. Neste bojo, as microempresas 
(ME) evoluíram de 4.113.929 para 5.152.562, correspondendo a um crescimento de 25,25%. 
Já as Empresas de Pequeno Porte (EPP), obtiveram uma evolução positiva de 43,06%, saindo 
de 660.594 em 2009 para 945.070 em 2012. Integrando, ainda, o grupo das MPE’s, o ca-
dastro de Micro Empreendedor Individual (MEI) registrou um grandioso salto de 47.987 para 
2.640.400, o que corresponde ao significativo percentual de 5.402,32%.
MEI ME EPP
2009 47.987 4.113.929 660.594
2012 2.640.400 5.152.562 945.070
Evolução	(%) 5.402,32 25,25 43,06
Tabela 1 – Evolução das MPE’s (2009-2012).
Fonte: SEBRAE, 2014.
09
Outro aspecto a ser salientado nas MPE’s e que é de interesse do mercado de crédito no Bra-
sil, trata do faturamento obtido por estas empresas. Utilizando do mesmo estudo do SEBRAE, 
vê-se que as EPP’s faturavam, em 2009, o montante de R$ 778.082,02 que saltou para R$ 
954.978,04, correspondendo a uma evolução de 22,73%. Já as ME’s obtiveram uma evolução 
de 26,67%, saindo de R$ 77.527,66 para R$ 98.211,64. Tais dados indicam a importância 
econômica deste segmento para as instituições financeiras, bem como a provável procura destas 
pelas linhas de crédito.
Ano 2012
Ano 2011
Ano 2010
Ano 2009
98.211,64 
76.802,55 
77.484,39 
77.527,66 
730.774,91 
767.541,92 
778.082,02 
EPP ME
954.978,04 
Figura 3 – Evolução do faturamento médio das ME’s e EPP’s (em R$).
Fonte: SEBRAE, 2014.
Diante deste cenário, as MPE’s se tornam focos de importante atenção, pois ao mesmo tempo 
em que podem significar uma oportunidade, carregam consigo um problema de gestão. Muitas 
vezes, o empreendedor tende a ser um profissional técnico, e não um gestor propriamente dito, 
isto significa que sua experiência profissional é direcionada à atividade produtiva em si, mas ele 
tem pouca experiência em processos de gestão comercial e financeira, o que pode ser identifica-
do por meio da análise dos demonstrativos financeiros. 
Devido à crise econômica que o Brasil vivenciava nos anos 1990, gerada principalmen-
te pelo desemprego (que chegou a 12%), muitos trabalhadores desempregados transfor-
maram-se em empreendedores. Em 2002, de acordo com dados do SEBRAE, 56% dos 
empreendedores iniciaram as suas atividades por necessidade. O processo de evolução 
da economia possibilitou uma grande mudança nesta condição, pois em 2012 o empre-
endedorismo por necessidade correspondia a 31%, enquanto que o empreendedorismo 
por oportunidade (o mais adequado) correspondia a 69% dos empreendedores.
Porém, este mesmo estudo mostra ainda, que o quesito escolaridade ainda é um fator 
a ser aprimorado entre os empreendedores, pois no ano de 2012 os empreendedores 
com ensino superior completo correspondiam a apenas 14% do total. Obviamente, o 
fato de não ter o ensino superior não significa que o empreendedor esteja apto ou não 
para gerir a empresa, mas reflete um dos pontos que as instituições financeiras poderão 
avaliar, ou seja, a compreensão e a aplicação das técnicas de gestão.
O infográfico abaixo, extraído do site do SEBRAE, apresenta este e outros dados acerca 
do perfil do empreendedor brasileiro.
VOCÊ SABIA?
10 Laureate- International Universities
Gestão de Crédito, Cobrança e Risco
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Per�l do Empreendedor Brasileiro
Por que optoupelo empreendedorismo?
44%
Sonham em ter 
negócio próprio
25%
Desejam seguir 
carreira em uma 
empresa
Oportunidade de negócio
Necessidade
Resultado demonstra melhor qualidade de empreendedorismo no Brasil Fonte: Pesquisa CEM 2012
30%
70%
Oportunidade
Necessidade
56%
44%
55%
45%
55%
47%
56%
47%
52%
48%
58%
42%
62%
33%
61%
39%
69%
31%
69%
31%
69%
31%
Motivação 
para abrir 
um negócio
Escolaridade
Primeiro grau completo
Segundo grau completo
Nível superior completo 
ou mais
56%
29%
14%
47%
39%
14%
39 anos
Idade média
7,3%
37,5% 55,2%
28,8%
22,4%
48,8%
Classe
Social
Faixa 
Etária
D e E
A e B
C
Até 
30 
anos
50 anos 
ou mais
31 a 
49 
anos
Fonte: Pesquisa 
CEM 2012
Fonte: Pesquisa 
CEM 2012
Figura 4 - Perfil do Empreendedor Brasileiro.
Fonte: SEBRAE, 2015.
A aplicação do Credit Scoring baseado na política dos C’s do Crédito, portanto, representa a 
avaliação do empreendimento por meio do seu caráter, condição, conglomerado, capital e a 
capacidade da empresa. Podemos verificar no quadro a seguir a avaliação de uma MPE, por 
meio do critério dos C’s do Crédito.
11
MODELO	DE	CREDIT	SCORING	PARA	MICROEMPRESAS	(SMALL	BUSINESS	SCORING)
Parâmetro
Pontuação	
0	a	100 Peso
Pontuação	x	
peso
C
A
RÁ
TE
R 
Tempo	de	atuação
Entre 3 e 5 anos
Entre 5 e 6 anos
Entre 6 e 8 anos
Entre 8 e 10 anos
Maior que 10 anos
Conceito
Com até 3 restrições esclarecidas e sem experiência
Com até 3 restrições esclarecidas e sem experiência des-
favorável
Com até 3 restrições esclarecidas e com boa experiência
Sem restrições, sem experiência
Sem restrições, com boa experiência
Relacionamento
O cliente frequentemente paga com atrasos superiores a 
30 dias
O cliente frequentemente paga com atrasos de até 30 dias
O cliente raramente paga com atrasos superiores a 30 dias
O cliente raramente paga com atrasos de até 30 dias
O cliente paga suas obrigações na data
C
O
N
D
IÇ
Õ
ES
Concentração	de	fornecedores
Diversos fornecedores com menos de 20% sobre o mon-
tante de compras
Um fornecedor com 40% ou mais do montante de compras
Mais de um fornecedor com 20% ou mais sobre o mon-
tante de compras
Apenas um fornecedor com 20% a 40% sobre o montante 
de compras
Concentração	de	vendas
Clientela pulverizada
Um cliente com 40% ou mais do montante de vendas
Mais de um cliente com 20% ou mais sobre um montante 
de vendas 
Apenas um cliente com 20% a 40% sobre o montante de 
vendas
12 Laureate- International Universities
Gestão de Crédito, Cobrança e Risco
MODELO	DE	CREDIT	SCORING	PARA	MICROEMPRESAS	(SMALL	BUSINESS	SCORING)
Parâmetro
Pontuação	
0	a	100 Peso
Pontuação	x	
peso
C
O
N
G
LO
M
ER
A
D
O
Participação	em	outras	empresas	pelos	sócios	ou	
pela	própria	empresa
Percentual maior que 10% das cotas com faturamento 
maior que 10% da empresa principal 
Percentual maior que 10% das cotas com faturamento 
menor que 10% da empresa principal
Percentual menor que 10% das cotas com faturamento 
maior que 10% da empresa principal
Percentual menor que 10% das cotas com faturamento 
menor que 10% da empresa principal
C
A
PI
TA
L
Bens	patrimoniais	da	empresa	e	dos	sócios
(Considerar apenas garantias representadas por bens 
móveis e imóveis)
Patrimônio somado não é suficiente para quitar o débito 
da operação pleiteada
Patrimônio somado é inferior ao débito da operação 
pleiteada
Patrimônio somado possui valor equivalente ao débito da 
operação pleiteada
Patrimônio somado possui valor superior a 150% do valor 
do débito da operação pleiteada
C
A
PA
C
ID
A
D
E
Evolução	(real)	faturamento	último	exercício
Involução maior que 3%
Involução entre 1% e 3%
Manteve-se estável, com oscilação máxima de até 1%
Positiva entre 1 e 10%
Positiva maior que 10%
Quadro 1 - Small Business Scoring.
Fonte: Aranha et al, 2014.
Assim são definidos os padrões para análise, ou seja, os pontos que definirão a aprovação ou 
não do crédito. Estes pontos dizem aos seguintes requisitos: 
a) caso o somatório das notas for superior ou igual a 50, o crédito é aprovado;
b) se o somatório das notas for inferior a 50, o crédito é negado ao requerente;
c) caso quaisquer das variáveis tiver nota menor a 40, reprova-se o proponente.
Com base nestes critérios, o quadro abaixo apresenta um modelo de avaliação no qual o crédito 
é aprovado, pois a pontuação foi superior a 50 pontos.
13
Pontuação	de	0	a	100 Peso	% Pontuação	Ponderada
Tempo de atuação 60 20,00 12,00
Conceito 80 10,00 8,00
Relacionamento 100 25,00 25,00
Concentração de 
fornecedores
50 10,00 5,00
Concentração de 
vendas
50 10,00 5,00
Patrimônio 
Líquido e sócios
60 10,00 5,00
Evolução do 
faturamento
100 15,00 15,00
Nota 76,00
Quadro 2 - Crédito aprovado por análise da pontuação.
Fonte: Aranha et al, 2014.
Vale ressaltar que, neste caso, o modelo exclui empresas com menos de três anos de atuação. 
Este modelo não é recomendado para a concessão de crédito de grandes valores, mas sim de 
pequenos valores, adequados para micro empresas. Ademais, os pesos para cada item necessi-
tam ser revistos conforme o empreendimento evolui (ARANHA, 2014).
O Credit Scoring é muito importante para a concessão de crédito, pois ele permite que 
a instituição financeira concedente possa avaliar o risco que a empresa requerente 
apresenta. Além dos dados estatísticos, avaliar o histórico da empresa é primordial, 
pois embora os demonstrativos financeiros possam ter dados positivos nos últimos doze 
meses, avaliar o comportamento do requerente ao longo de sua atuação é fundamen-
tal, apesar de abranger um tempo maior. Para as micro e pequenas empresas (MPE’s), 
o histórico possui grande importância na avaliação do crédito. Nesse sentido, o artigo 
Credit Scoring: proposta de um modelo para microempresas (Small Business Scoring) 
apresenta o quão importante é avaliar os C’s do Crédito para as MPE’s.
Disponível em: <http://periodicos.uems.br/novo/index.php/ecaeco/article/viewFi-
le/4212/1899>.
VOCÊ QUER LER?
4.1.3 Sistemas Especialistas
Os sistemas especialistas, baseados em computadores, também conhecidos como inteligência 
artificial (AI – artificial intelligence) são considerados sistemas de apoio à tomada de decisão. 
Esses sistemas fazem alguns julgamentos referenciais e dedutivos a respeito de um crédito, que 
segundo Altman (2009), tem como base três componentes:
•	 Apresenta um módulo que interage com o usuário por meio de perguntas, até o ponto em 
que seja possível reunir dados suficientes para dar apoio a uma recomendação/decisão final. 
14 Laureate- International Universities
Gestão de Crédito, Cobrança e Risco
•	 Apresenta uma base de conhecimento contendo dados estatísticos; algoritmos para 
simulação e otimização de previsões estatísticas financeiras; como também um conjunto 
de “regras de produção” que diz ao sistema como se comportar em situações hipotéticas.
•	 Apresenta um módulo de aquisição de conhecimento e aprendizado que consiste, 
geralmente, de dois componentes: o sistema e o especialista. O sistema cria regras de 
produção com base em entradas realizadas off-line por um especialista. Por exemplo, o 
sistema extrairá do executivo de crédito a importância das informações sobre o histórico 
do cliente em relação ao seu potencial. 
Figura 5 – Imagem ilustrando a combinação das inteligências artificial e humana.
Fonte: Shutterstock, 2015.
Este modelo de inteligência artificial tem limitada penetração, tendo em vista o quão rápido 
torna-se obsoleto em função das mudanças que ocorrem no risco de crédito globalmente. Tais 
fatoresdemandaria constantes ajustes e recriação do modelo.
Saiba que a tecnologia, entretanto, tem contribuído mais nos aspectos que possibilitam aumentar 
a vigilância sobre a exposição de crédito e gerar maior flexibilidade na concessão de crédito em 
razão da melhora nos sistemas de informação.
O rating é um instrumento que fornece aos investidores informações a respeito do risco 
de crédito da dívida, por meio da classificação de risco e da apresentação de uma 
nota atribuída pelas instituições especializadas em análise de crédito. Estas instituições 
são chamadas de agências classificadoras de risco, as quais avaliam a capacidade das 
instituições públicas e privadas em honrar os pagamentos de sua dívida. 
Dentre as agências de risco que avaliam a capacidade de pagamento da dívida brasi-
leira (dívida pública), estão: Standard & Poor´s (S&P), Fitch Ratings (Fitch) e Moody´s 
Investor Service. Há ainda outras agências que monitoram o risco de crédito do país, 
tais como a canadense Dominion Bond Rating Service (DBRS), as japonesas Japan 
Credit Rating Agency (JCR) e Rating and Investment Information (R&I), a coreana NICE 
Investors Service e a chinesa Dagong Global Credit Rating (SECRETARIA DO TESOURO 
NACIONAL, 2015).
VOCÊ O CONHECE?
15
4.2 Modelos avançados de 
avaliação do risco de crédito
Neste tópico, conheceremos os modelos para a avaliação e para o monitoramento do risco de 
crédito a fim de estimar perdas inesperadas. Saiba que tais modelos são critérios utilizados por 
boa parte das instituições financeiras e de suma importância para a tomada de decisão. Vamos lá?
4.2.1 Valor em Risco – VAR
A gestão do risco de crédito motivou o desenvolvimento de modelos por consultorias e bancos 
a partir da década de 1990, a fim de mensurar a perda potencial, com um nível de confiança 
predeterminado, que um portfólio de exposição ao crédito poderia sofrer.
O Value-at-Risk (VAR) visa medir a expectativa negativa de um investimento em condições nor-
mais de mercado em um determinado período e a um dado nível de confiança. Conforme des-
taca Jorion (2007):
(...) finalidade de mensurar o risco de mercado em carteira de ativos (ações, derivativos, etc.) 
de grandes bancos de investimentos. Em outubro de 1994, o banco americano J.P. Morgan 
tomou a iniciativa de tentar estabelecer um padrão de mercado para esta metodologia e criou 
o RiskMetricsä, que é uma síntese técnica escrita por acadêmicos e profissionais do mercado 
financeiro, que deu um enorme impulso à utilização do VAR, sendo atualmente usado em larga 
escala por bancos, corporações não financeiras, investidores etc. (JORION, 2007).
Entenda que existem dois tipos de métodos de cálculo: o paramétrico e o não paramétrico. O 
método não paramétrico utiliza-se de simulações para obter as informações, sem distorções de 
probabilidade para a estimação de nenhum parâmetro, evitando erros de modelagem. Já o méto-
do paramétrico envolve a forma como o retorno de uma determinada carteira se distribui, isto é, a 
distribuição de probabilidade irá descrever o comportamento do retorno dos ativos (ZAPPA, 2013).
O VAR, portanto, calcula um número que indica o valor máximo de dinheiro que uma carteira de 
crédito tem possibilidade de perder. Este mecanismo possibilita determinar o quanto as empresas 
devem reservar para cobrir perdas inesperadas acima do nível crítico determinado, o qual depen-
de da propensão ao risco das empresas e de seu histórico de perdas em concessões de crédito.
VOCÊ QUER VER?
Conhecer as ferramentas que nos auxiliam a desenvolver cálculos e análises é de fun-
damental importância para o nosso desenvolvimento profissional. Afinal, nos dias atu-
ais, analisar, criticar e tomar decisões são habilidades que o mercado de trabalho 
deseja nos profissionais. Pense desta forma: para fazer os cálculos, os computadores 
são infinitamente mais eficazes, já a capacidade crítica, no entanto, é algo intrínseco 
ao ser humano!
No vídeo a seguir, da Endeavor Brasil, você verá a importância de qualificação para 
desenvolver as análises que os softwares fazem com facilidade. Como já comentamos, 
a análise demanda questões além dos cálculos. Disponível em: <https://youtu.be/
HRo7beUHdxE>.
16 Laureate- International Universities
Gestão de Crédito, Cobrança e Risco
4.2.2 CreditMetrics
O CreditMetrics foi lançado em abril de 1997 pela JP Morgan, sendo representado pelo conjunto 
de métodos analíticos e bases de dados para medir o valor e o risco de carteiras. Atualmente 
este produto é oferecido pelo Risk Metrics Group. Esta metodologia calcula as contribuições de 
risco marginais de acordo com a quantidade de diversificação ou concentração que cada crédito 
traz à carteira.
A questão central do CreditMetrics, conforme Altman (2009), é de que o valor de um ativo deve 
ser visto não somente sob os aspectos de possível grau de inadimplência, mas também pelas 
potenciais alterações na qualidade do crédito ao longo de um determinado período, podendo vir 
a constatar que a inadimplência se trata de uma ocasião pontual.
Além disso, segundo Santos (2009) mensurar o grau de diversificação do risco de uma deter-
minada carteira se trata de um fator fundamental para o bom desempenho do CreditMetrics. 
Por intermédio dessa dinâmica, portanto, é possível quantificar o grau de exposição ao risco da 
carteira, o que contribui para a tomada de decisões tanto no que concerne à aprovação de limite 
de crédito como também para o racionamento a clientes ou segmentos que apresentem elevada 
exposição ao risco.
Esta metodologia, para ser implementada, precisa simular possíveis mudanças na qualidade de 
crédito, por meio da utilização de dados históricos dos clientes. As correlações de mudanças de 
qualidade de crédito também devem ser calculadas a cada duas transações. Segundo Santos 
(2009), em termos práticos, essa condição constitui-se em um dos principais limitadores da ope-
racionalidade do CreditMetrics.
Uma vez que as perdas esperadas são perdas médias de longo prazo e, portanto, já inclusas na 
precificação, podemos concluir que o CreditMetrics auxilia na alocação dos recursos necessários 
para cobrir perdas inesperadas que não são refletidas diretamente na precificação, mas deman-
dam uma reserva de capital para absorvê-las.
Figura 6 – Mayer Amschel Rothschild, fundador da dinastia bancária da família Rothchild.
Fonte: Shutterstock, 2015.
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A família Rothschild é conhecida por ser a detentora de um dos grupos econômicos 
mais poderosos do mundo, conhecidos por dominarem economicamente a Europa na 
primeira metade do século XVIII. “O mundo de então não conhecia nenhuma outra 
entidade, além dos governos e das casas reais, que detivesse tanto poder econômico 
quanto o clã de banqueiros judeus estabelecidos em Frankfurt, Viena, Nápoles, Londres 
e, sobretudo, Paris.” (SETTI, 2012).
Entretanto, há situações nas quais o registro histórico mostra acusações de golpes e fi-
nanciamento de guerras, dentre as quais, a batalha de Waterloo. Disponível em: <http://
operamundi.uol.com.br/conteudo/noticias/12863/hoje+na+historia+1815+-+nath
an+rothschild+da+%26%2339golpe+da+bolsa+de+londres%26%2339.shtml>.
VOCÊ O CONHECE?
VOCÊ QUER VER?
Originada do livro The Ascent of Money (A ascensão do dinheiro), escrito pelo professor 
da Universidade de Harvard, Niall Ferguson, o documentário de mesmo título recebeu 
o Prêmio Emmy Internacional de melhor documentário em 2009. O enredo busca re-
tratar a história da relação da evolução econômica com as guerras, pelo fato de mui-
tas terem sido financiadas pelo mercado de títulos públicos. Disponível em: <https://
youtu.be/do1K7nmEOx0>.
Figura 7 – Fachada JP Morgan em Londres.
Fonte: Shutterstock, 2015.
4.2.3 Modelo RAROC
O modelo RAROC (Risk Adjusted Return on Capital - retorno sobre o capital ajustado ao risco) 
tem como objetivo identificar a capacidadede geração de valor de um ativo ou produto. Esta 
metodologia assume que retornos diferentes são e devem ser exigidos de forma proporcional aos 
18 Laureate- International Universities
Gestão de Crédito, Cobrança e Risco
diferentes riscos incorridos. “O RAROC aloca uma carga de capital a uma transação ou linha 
de negócios a um valor equivalente à máxima perda esperada (a um nível de confiança de 99%) 
por um ano, com base em dados após impostos” (SANTOS, 2005, p. 16). Portanto, entenda que 
quanto maior for a volatilidade dos retornos, mais capital deve ser alocado.
A lógica de mensuração do RAROC avalia o retorno sobre o capital investido e ajustado ao risco, 
expressando o montante necessário para cada linha de negócios. O cálculo do RAROC também 
ajusta no numerador a perda esperada com a transação (lucro econômico) e no denominador o 
efetivo investimento em risco (capital econômico), conforme mostrado a seguir:
Lucro econômico
Capital econômico
RAROC =
Já o Lucro Econômico (LE) é definido como o lucro efetivo ou medida de lucratividade, sem a 
influência de eventos extraordinários ou convenções contábeis que não reflitam a real situação 
econômica da empresa. Pode ser calculado para um período passado ou futuro.
LE ReceitasOperacionais
Resultantes de cadatransação de 
crédito, levando em consideração 
o spread ajustado ao risco 
assumido com a inadimplência, 
ou seja, leva em consideração a 
provisão para duvidosos (PDD).
Desembolsos
Operacionais
São saídas diretamente atribuídas 
à transação de crédito, ou seja, 
estão relacionados à origem ao 
monitoramento do crédito.
Perdas
Esperadas
Correspondem ao valor estimado 
das perdas com a inadimplência e 
são baseadas em dados históricos 
extraídos do relacionamento com 
o cliente e perspectivas de 
desempenho do cenário 
econômico.
= - -
Figura 8 – Conceito de lucro econômico para a utilização do RAROC.
Fonte: Elaborada pelo autor, 2015.
Uma vez calculado o RAROC, ele é comparado com o Custo de Oportunidade, isto é, o custo de 
capital que a empresa teria que assumir para atrair investidores interessados em financiar seus 
projetos. A diferença entre o RAROC e o Custo do Capital representa o resultado econômico da 
operação. Trata-se da abordagem do Lucro Econômico ou EVA, o qual considera o resultado da 
operação ao final do período sobre o capital investido no início da operação.
Exemplo:
•	 Valor do portfólio de crédito = $ 5.000.000; 
•	 Spread médio histórico = 2,5% x $5.000.000 [$125.000]; 
•	 PDD = 3,00% do Valor do portfólio de crédito [$150.000]; 
•	 Perdas esperadas = 3,25% do portfólio de crédito [$162.000]; 
•	 Custo de oportunidade = 25%; 
•	 Desembolsos operacionais = 0,34% do valor do portfólio de crédito [$17.000]; 
•	 Montante de recursos para cobrir gastos com a inadimplência = $254.000.
19
($125.000,00 + $150.000,00) - ($162.000,00 + $17.000,00)
$254.000,00
0,3760 ou 37,67%
RAROC =
=
Podemos concluir, portanto, que o RAROC do portfólio de crédito é de 37,6%, ou seja, superior 
ao custo de oportunidade de 25%, o que significa que o portfólio gera resultado financeiramente 
viável, uma vez que estaria remunerando adequadamente o capital dos acionistas.
Segundo Carollo (2009), o modelo RAROC não é livre de críticas. Sua metodologia, portanto, 
deve ser ajustada em consonância às características da carteira e do Banco, como também de 
seus planos de expansão. Dentre as vantagens do RAROC, Carollo (2009) ainda destaca que 
este mecanismo permite o tratamento objetivo do risco, diminuindo o conflito no qual os executi-
vos tendem a favorecer certos clientes ou segmentos por razões históricas, não levando em conta 
geração de valor.
4.2.4 O Modelo de Probabilidade de Inadimplência - KMV
Para estimar a probabilidade de inadimplência de empresas de capital aberto, o modelo KMV é 
baseado no preço de mercado das ações e em informações obtidas por meio de demonstrações 
contábeis, assumindo que o mercado é a fonte mais eficiente de informações no que tange à 
saúde financeira de uma empresa. Em outras palavras, o modelo reflete as expectativas de uma 
empresa acerca de sua capacidade de geração de fluxos de caixa para pagar a totalidade de 
suas dívidas. Esta metodologia deve ser empregada para analisar o risco de crédito quando as 
ações refletirem a capacidade de pagamento da empresa (SANTOS, 2009).
CASO
O JP Morgan é uma instituição financeira que fornece serviços de investimento financeiro, logo, 
demanda uma criteriosa avaliação de risco. Segundo o jornal Estadão, a empresa, apesar de 
todos os seus critérios de análise, cálculos, estudos e outras estratégias para minimizar o risco, 
incorreu em um erro sobre a escolha na compra de títulos. Disponível em: <http://blogs.es-
tadao.com.br/economia-tempo-real/2012/05/11/acoes-de-bancos-nos-eua-caem-apos-erro-
-de-jpmorgan/>.
Tal erro não foi amenizado nem pelas outras agências de risco que, em 2012, rebaixaram a nota 
do grau de investimento do JP Morgan. Disponível em: <http://epocanegocios.globo.com/Infor-
macao/Dilemas/noticia/2012/05/standard-poors-e-fitch-rebaixam-rating-do-jpmorgan.html>.
Pois bem, podemos ver que ninguém está isento de errar! Nem mesmo as empresas mundialmen-
te conhecidas por serem avaliadoras de risco.
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Síntese
Neste capítulo, vimos que a análise do risco é um fator de fundamental importância para conce-
der o crédito para uma empresa. Desta forma, conhecemos: 
•	 o ponto de corte para a concessão de crédito é uma análise estatística que estipula as 
métricas atribuídas por cada instituição financeira para ceder o crédito;
•	 o Credit Scoring representa a avaliação do empreendimento por meio do C’s do Crédito;
•	 o Value at Risk (VAR) visa calcular um número que indica o valor máximo de dinheiro que 
uma carteira de crédito tem possibilidade de perder;
•	 o Credit Metrics consiste no conjunto de métodos analíticos e bases de dados para medir 
o valor e o risco de carteiras; 
•	 o RAROC objetiva identificar a capacidade de geração de valor de um ativo ou produto;
•	 probabilidade de inadimplência - KMW consiste em estimar a probabilidade de 
inadimplência de empresas de capital aberto.
Síntese
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Referências
ALTMAN, E. I.; et al. Gestão	de	Risco	de	Crédito: o grande desafio dos mercados financeiros 
globais. 2 ed. Rio de Janeiro: Qualitymark, Serasa, 2009.
ARANHA, J.A.M.; DIAS, A.M.; ARANHA, C.P.M. Credit	Scoring: proposta de um modelo para 
microempresas (SmallBusiness Scoring). 2° Seminário Internacional de Integração e Desenvolvi-
mento Regional. 2014.
CHAIA, A. J. Modelos	de	Gestão	do	risco	de	Crédito	e	sua	Aplicabilidade	no	Mercado	
Brasileiro. Dissertação (Mestrado em Administração) - Faculdade de Economia, Administração 
e Contabilidade, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2003. 
CRESPO, A.A. Estatística	fácil. 19. ed. São Paulo: Saraiva, 2009.
ÉPOCA NEGÓCIOS. Standard	&	Poor’s	e	Fitch	rebaixam	rating	do	JP	Morgan. In: Globo.com. 
2012. Disponível em: <http://epocanegocios.globo.com/Informacao/Resultados/noticia/2012/08/
na-europa-bolsas-fecham-em-alta-pela-3-sessao-seguida.html>. Acesso em: 15 dez. 2015.
JORION, P. Value	at	 risk - The New Benchmark for Managing Financial Risk 3a. New York: 
McGraw-Hill, 2007.
FORDELONE. Y. Ações de bancos nos EUA caem após erro de JP Morgan. In: O	Estado	de	São	
Paulo. Disponível em http://blogs.estadao.com.br/economia-tempo-real/2012/05/11/acoes-
-de-bancos-nos-eua-caem-apos-erro-de-jpmorgan/. Acesso em: 15 dez. 2015.
SANTOS, J.O.; FAMA, R. Avaliação da aplicabilidade de um modelo de credit scoring com variá-
veis sistêmicas e não-sistêmicas em carteiras de crédito bancário rotativo de pessoas físicas. Rev.	
contab.	finanç. vol.18, n.44 São Paulo May/Aug. 2007. Disponível em: <http://www.scielo.br/
scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1519-70772007000200009>Acesso em: 01 nov. 2015.
SANTOS, J.O. Análise	de	Crédito: empresas, pessoas físicas, agronegócio e pecuária. 3 ed. 
São Paulo: Atlas, 2009.
SEBRAE. A	 evolução	 das	 microempresas	 e	 empresas	 de	 pequeno	 porte	 de	 2009	 a	
2012	–	Brasil. 2014. Disponível em: <http://www.bibliotecas.sebrae.com.br/chronus/ARQUI-
VOS_CHRONUS/bds/bds.nsf/800d694ed9159de5501bef0f61131ad4/$File/5175.pdf> .Aces-
so em: 08 dez. 2015.
SECRETARIA DO TESOURO NACIONAL. Classificação	de	risco	da	República	Soberana	do	
Brasil. 2015. Disponível em: <http://www.stn.fazenda.gov.br/classificacao-de-risco>. Acesso 
em: 08 dez. 2015.
VERBO COOPERAR. Financeiro	no	Mundo. 2015. Disponível em: http://www.verbocooperar.
com.br/index.php/cooperativas-financeiras-no-mundo/. Acesso em: 15 dez. 2015.
SETTI, R. Eles já foram donos do mundo: em livro, a história da dinastia Rothschild. Revista	
Veja. 2012. Disponível em http://veja.abril.com.br/blog/ricardo-setti/dica-de-leitura/eles-ja-
-foram-donos-do-mundo-em-livro-a-historia-da-dinastia-rothschild/. Acesso em: 15 dez. 2015.
ZAPPA, L.E.S. Value	at	 risk: aplicação de diferentes Metodologias para mensurar o risco de 
uma carteira teórica de ações. – Rio de Janeiro: UFRJ/ Escola Politécnica, 2014. 
Bibliográficas