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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/69593
Tipo: | Dissertação |
Título: | O impacto da pandemia na inadimplência bancária de operações rurais no Estado do Maranhão |
Autor(es): | Evangelista, Izabela de Maria Chagas |
Orientador: | Souza, Sérgio Aquino de |
Palavras-chave: | Crédito rural;Logit;Inadimplência;Risco |
Data do documento: | 2022 |
Citação: | EVANGELISTA, Izabela de Maria Chagas. O impacto da pandemia na inadimplência bancária de operações rurais no Estado do Maranhão. 2022. 33f. Dissertação (Mestrado em Economia do Setor Público) - Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade - FEAAC, Programa de Economia Profissional - PEP, Universidade Federal do Ceará - UFC, Fortaleza (CE), 2022. |
Resumo: | Os impactos da pandemia no agronegócio requerem novos princípios e práticas de gestão, determinando uma transformação nas relações com clientes, com fornecedores e com os próprios funcionários. A produção agrícola está associada à disponibilidade de crédito para custeio de safras e investimentos no setor. Portanto, a análise de risco de crédito é importante no setor. Esta pesquisa utilizou dados primários extraídos de relatórios de operações rurais renegociadas para estimar um modelo logit de previsão de inadimplência. De acordo com os resultados obtidos, há uma maior participação de clientes do sexo masculino no crédito rural, sendo esse fator não significativo na probabilidade de inadimplência. Os principais fatores identificados que impactam na inadimplência foram o grau de instrução do cliente, a ocupação e o número de casos de COVID-19 registrados. Os coeficientes estimados mostram que quanto maior for o grau de instrução de um cliente, maior é a probabilidade de inadimplência Clientes que têm outros tipos de ocupação, além da agricultura e da pecuária, possuem uma menor probabilidade de inadimplência. O aumento do número de casos de COVID-19 durante o período estudado teve um impacto positivo na inadimplência. A capacidade preditiva do modelo pelo percentual corretamente previsto foi de 71,43%. O modelo teve melhor performance para classificar corretamente os clientes adimplentes. |
Abstract: | The impacts of the pandemic on agroindustry call for new management principles and practices, determining a transformation in relationships with customers, suppliers and employees themselves. Agricultural production is associated with the availability of credit to fund crops and investments in the sector. Therefore, a credit risk analysis is important in the industry. This research used primary data extracted from renegotiated rural operations reports in order to estimate a default prediction logit model. According to the results obtained, there is a greater participation of male clients in rural credit, and this factor is not significant in the probability of default. The main factors identified that impact on default were the customer’s level of education, occupation and the number of registered COVID-19 cases. The estimated coefficients show that the higher the level of education of a customer, the greater the probability of default. Customers who have other types of occupation, in addition to agriculture and livestock, have a lower probability of default. The increase in the number of COVID-19 cases during the period studied had a positive impact on default. The predictive capacity of the model by the percent correctly predicted was 71.43%. The model performed better to correctly classify non-defaulting customers. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/69593 |
Aparece nas coleções: | PEP - Dissertações defendidas na UFC |
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