Análise dos fatores preditivos de risco para inadimplência dos cooperados em uma cooperativa de crédito

Autor: Sousa, Queila Hillesheim
Přispěvatelé: Universidade Federal de Santa Catarina, Petri, Sergio Murilo, Anjos, Edenise Aparecida dos
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UFSC
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
Popis: TCC (Graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Socioeconômico. Curso de Ciências Contábeis A presente pesquisa teve como objetivo analisar os fatores determinantes de risco para inadimplência dos cooperados em uma Cooperativa de crédito que atua nos Estados de Santa Catarina e do Paraná. Metodologicamente, trata-se de um estudo descritivo, por meio de pesquisa documental com abordagem quantitativa do problema, sendo procedido o tratamento estatístico, após a quantificação e mensuração dos dados, com a utilização da técnica de Regressão Logística Binominal. Na análise descritiva dos dados foi possível observar o perfil dos cooperados, representando a amostra 57% de indivíduos do gênero masculino, com idade média de 44 anos, com curso superior completo, casados e renda média superior a 3 salários mínimos. Destes, aproximadamente 40% possuem pelo menos um dependente e 47% possuem casa própria. Os resultados da pesquisa indicaram que o modelo de regressão logística apresentado é estatisticamente significativo e as variáveis independentes no modelo são adequadas para predição do risco de inadimplência, com 89,8% de capacidade de previsão de risco. Outrossim, observou-se que as variáveis gênero, grau de escolaridade, quantidade de dependentes, emissão de cheque com insuficiência de saldo, SERASA, SPC, renda e situação título, são fatores preditivos de risco para inadimplência. Cumpre salientar que os achados da 2 pesquisa permitem inferir que os cooperados predispostos a inadimplência são representantes do gênero masculino, com baixo nível de escolaridade e renda e com pelo menos um dependente. Neste viés, para futuras pesquisas, sugere-se explorar as variáveis para o desenvolvimento de modelos de gestão de crédito, modelos de scores que não foram contempladas nesta pesquisa.
Databáze: OpenAIRE
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