O Modelo de Collection Score como Ferramenta de Recuperação de Crédito

Resumo

O controle do risco de crédito, que consiste no risco do tomador de um empréstimo não honrar seus compromissos conforme acordado, é prioridade atual das instituições financeiras. Neste artigo, como uma etapa na gestão do relacionamento com o cliente, propomos uma metodologia de classificação dos clientes de uma instituição financeira brasileira, no processo de recuperação de crédito inadimplido, quando implantados procedimentos de contato para cobrança por telefone, correspondência e/ou mensagem eletrônica. Essa avaliação do comportamento do cliente durante uma operação de crédito, com o intuito de recuperação do crédito inadimplido, é conhecida como Collection Score. Para alcançar esse objetivo, aplicamos um modelo estatístico de classificação conhecido como modelo de Regressão Logística Multinomial (RLM), cuja variável resposta é politômica, ou seja, com três ou mais níveis de classificação. A estimação dos parâmetros do modelo RLM foi realizada pelo método da máxima verossimilhança, com seleção de variáveis/modelo pelo método stepwise (backward e forward) de acordo com o critério AIC, e teste de eficiência do modelo classificatório por meio de várias medidas de avaliação de desempenho, tais como, acurácia, sensibilidade, especificidade, eficiência, valores de predição positivo e negativo, medida F e coeficiente de correlação de Matthews, curva ROC, Brier score, medida de concordância com a estatística Kappa, teste de Wald, odds ratio e análise dos resíduos através da técnica de envelopamento representado com o gráfico quantil-quantil. Consideramos uma base de contratos de três operações de crédito com características semelhantes e que estavam inadimplentes em janeiro de 2017. O modelo final ajustado apresentou resultados satisfatórios, com probabilidade de acerto de classificação de 0,8308 e Brier score de 0,2519, que são indicativos da evidência de que o modelo produz previsões calibradas.