O endividamento das famílias: estudo de caso de uma empresa de recuperação de créditos

Abstract

Com a abertura do mercado de crédito aos consumidores em Portugal, multiplicaram-se as formas de crédito, as instituições que o concedem e os bens e serviços que podem ser adquiridos. Contudo, o constante recurso ao crédito ganhou contornos mais graves originando situações de sobreendívidamento nos portugueses. O presente estudo analisa e define o perfil dos devedores de clientes de uma empresa de recuperação de crédito, tornando possível que esta defina estratégias de gestão das carteiras dos diversos clientes, de forma a maximizar os seus resultados. Para o efeito são aplicadas várias técnicas: análise de clusters, análise discriminante e regressão logística. Este estudo revelou, com base num conjunto de variáveis previamente seleccionadas, e após a aplicação na análise de clusters, que existem para o cliente A três grupos de devedores com características muito próprias - Devedores jovens, cautelosos e mais avessos ao risco; Devedores atrevidos e conhecedores das ofertas do crédito e Devedores mais velhos e mais propensos ao risco. Para o cliente B existem dois grupos de devedores - Devedores mais velhos, menos cautelosos e mais propensos ao risco e Devedores jovens e mais cautelosos. Após a análise de clusters, recorreu-se à análise discriminante e à regressão logística, de forma a identificar quais as variáveis que contribuíam de forma significativa para definir o perfil do devedor. Concluiu-se que os devedores com maior número de dívidas, com maior antiguidade e com montantes mais elevados tendem a ser devedores menos racionais aumentando a probabilidade de incumprimento; Abstract: With the opening of the credit market to Portuguese consumers, the forms of obtaining credit, the institutions that grant that credit and the goods and services that can be purchased have multiplied. Nevertheless, the constant need of acquiring a credit originated serious situations of indebtedness. This study analyses and defines the profile of client’s debtors from the enterprise of credit recovery, promoting the opportunity to define strategies to manage portfolios of various clients in order to maximize their results. The cluster analysis applied to Client A, and based on a set of variables previously selected, resulted in three groups of debtors - young people, more cautious and risk averse; fearless debtors that are aware of credit offers and Older and more risk prone debtors. For Client B, two debtors groups were determined - older people that are less cautious and more risk prone; and young and more cautious debtors. In order to identify which are the variables that contribute to the definition of the debtor’s profile, the discriminant analysis and logistic regression were applied. The results showed that the debtors with more debts, higher amounts and more antiquity of debts tend to be the less rational debtors, wich will increase the likelihood of default.