Risco de crédito: uma análise comparativa entre diferentes métodos de avaliação

O presente trabalho tem como objetivo analisar diferentes métodos de avalição de risco de crédito, considerando as técnicas de Regressão Logística, amplamente usada para avaliação de risco de crédito, e também de Machine Learning, que vem sendo explorada para diversas finalidades, inclusive no âmbito de Credit Scoring. A importância do tema é evidente considerando que o sistema econômico depende do crédito para promover a expansão do consumo e do crescimento econômico. Para atender ao objetivo, foi realizada uma pesquisa bibliográfica, de natureza qualitativa. Como constatações, ressalta-se que não há posição definitiva sobre qual método de avaliação de risco de crédito é o melhor a ser utilizado, tendo diferentes fatores para que a escolha seja feita. Fato é que, ambos demonstram nível de acurácia satisfatório, apresentando vantagens e desvantagens, dependendo do contexto que o problema está inserido. Outro ponto relevante, específico do crédito na economia brasileira, é de que o nível de concessão demonstra expansão ao longo do tempo, mantendo ou até reduzindo o nível de inadimplência, dependendo do período analisado. Isso demonstra que as técnicas e processos utilizados pelo sistema financeiro estão acompanhando essa evolução. Como contribuições, o trabalho faz uma revisão ampla sobre o tema, desde o papel do crédito na economia e sua evolução recente no contexto brasileiro, bem como as técnicas mais utilizadas para Credit Scoring. Esse levantamento contribui tanto para o meio acadêmico, estabelecendo um consolidado sintético sobre o tema, quanto para o meio profissional, para profissionais da área de risco de crédito e afins.