Modelagem de Crédito – Parte 1: Conceito de Credit Score.
As instituições financeiras necessitam de uma forma de controlar o risco, palavra que neste contexto se refere a chance ou probabilidade de não receber o valor devido pelos clientes. Uma das principais formas de realizar este controle é no momento da entrada das informações destes clientes na base de dados da empresa e a ferramenta utilizada para isto é o modelo de Credit Score ou Credit Scoring como também é chamado na literatura.
Os modelos de Credit Scoring são sistemas que atribuem pontuações às variáveis de decisão de crédito de um proponente, mediante a aplicação de técnicas estatísticas. Esses modelos visam a segregação de características que permitam distinguir os bons dos maus créditos. Os modelos tradicionais de Credit Scoring atribuem pesos estatisticamente predeterminados a alguns atributos do solicitante para gerar um escore de crédito. A partir de uma equação gerada através de variáveis referentes ao proponente de crédito e/ou á operação de crédito, os sistemas de Credit Scoring geram uma pontuação que representa o risco de perda. O escore que resulta da equação de Credit Scoring pode ser interpretado como probabilidade de inadimplência ao se comparar a pontuação de um crédito qualquer com determinada pontuação estabelecida como ponto de corte ou pontuação mínima aceitável. O escore pode ser utilizado para classificação de créditos como adimplentes ou inadimplentes, bons ou maus, desejáveis ou não, de acordo com a pontuação obtida por cada crédito. Esta classificação, por sua vez, pode orientar a decisão do analista em relação à concessão ou não do crédito solicitado.
Assim, a idéia essencial dos modelos de Credit Scoring é identificar certos fatores-chave que influenciam na adimplência ou inadimplência dos clientes, permitindo a classificação dos mesmos em grupos distintos e, como conseqüência, a decisão sobre a aceitação ou não do crédito em análise. A diferenciação desses modelos em relação aos modelos subjetivos de análise de crédito se dá, principalmente, pelo fato da seleção dos fatores-chave e seus respectivos pesos ser realizada através de processos estatísticos. Além disso, a pontuação gerada para cada cliente, a partir da equação dos modelos Credit Scoring, fornece indicadores quantitativos das chances de inadimplência desse cliente.
Para o desenvolvimento dos modelos de Credit Score é necessário a manipulação de dados para a construção de um modelo estatístico (equação) que venha a ser calculada através de um método computacional eficiente.
Nas próximas postagens serão mostradas como se construir um modelo de Credit Score e também outros modelos de crédito muito utilizados, como Behavior Score e Collection Score.
