UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade Departamento de Administração de Empresas São Paulo 2003 Modelos de Crédito Aplicados a Empresas de Factoring EAD 601 – Trabalho de Conclusão de Curso II Professor Orientador: Prof. Dr. José Roberto Securato DANIEL MIZUSAKI KATAYAMA
69
Embed
Modelos de Crédito Aplicados a Empresas de Factoringdeltaamika.com.br/pdf_files/modelos_credito.pdf · Agradeço aos funcionários da Delta Amika Factoring e Tetrafac Factoring pelas
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade
Departamento de Administração de Empresas
São Paulo 2003
Modelos de Crédito Aplicados a Empresas de Factoring
EAD 601 – Trabalho de Conclusão de Curso II Professor Orientador: Prof. Dr. José Roberto Securato
DANIEL MIZUSAKI KATAYAMA
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO
Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade
Departamento de Administração de Empresas
São Paulo 2003
Modelos de Crédito Aplicados a Empresas de Factoring
EAD 601 – Trabalho de Conclusão de Curso II Professor Orientador: Prof. Dr. José Roberto Securato
Aluno: Daniel Mizusaki Katayama N° USP: 2369270
Monografia apresentada à Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade como parte dos requisitos para conclusão do curso de Administração de Empresas, referente à disciplina EAD 601 – Trabalho de Conclusão de Curso II, Orientado pelo Professor Doutor José Roberto Securato.
I
AGRADECIMENTOS
Agradeço ao Professor Dr. José Roberto Securato pelas orientações, apoio e
incentivo.
Agradeço aos funcionários da Delta Amika Factoring e Tetrafac Factoring pelas
informações concedidas e pelo contínuo apoio e incentivo.
Agradeço aos meus familiares, a Mirian Midori Kina e aos meus amigos pelas
informações concedidas, colaboração, apoio e incentivo.
Agradeço aos funcionários da Biblioteca FEA / USP pela qualidade de seus serviços
e apoio.
II
RESUMO
O fomento mercantil, também conhecido como factoring, surgiu no Brasil no início da
década de 80. A formação deste mercado permitiu que os pequenos e médios
empresários tivessem ao seu dispor uma importante ferramenta para a melhoria das
condições de concessão de crédito aos seus clientes. Através das empresas de
factoring, estes empresários podem reduzir os seus riscos e se dedicar ao core-
business de suas atividades sejam elas a prestação de serviços, a fabricação de
mercadorias, intermediação, comercialização de produtos, etc.
O objetivo deste trabalho é elaborar um modelo de crédito que seja adequado às
operações de empresas de factoring, de forma a minimizar o risco destas e
capacitando-as a oferecer aos seus clientes serviços melhores a custos inferiores.
III
ABSTRACT
Fomento Mercantil, also known as factoring, first appeared in Brazil during the early
80’s. This market’s formation allowed the small and medium entrepreneurs to have a
tool to ensure better credit conditions to their clients. Through factoring companies,
these entrepreneurs could reduce their risk and dedicate to their core-business, such
as services, building products, intermediating, commercializing products, etc.
This work’s objective is to elaborate a credit model that is adequate to factoring
operations, which will minimize their risk and allowing them to offer better services at
• CE(t-k): Condições Econômicas Históricas e Atuais;
• DA(t-k): Decisões Administrativas Históricas e Atuais;
• DEA(t): Distúrbios Econômicos Aleatórios.
Esta equação uma vez mais apresenta a dependência do risco total de uma
concessão de crédito em relação aos fatores externos e internos. Os fatores internos
são expressos através das variáveis administrativas da empresa objeto, enquanto os
fatores externos são representados através das condições econômicas e também
dos distúrbios considerados “aleatórios” pelos autores. Estes distúrbios representam
a ocorrência de fenômenos que fogem a normalidade, como a quebra de uma
economia no mercado global (crises como as da Rússia, México, Argentina), atos de
terrorismos (o atentado de 11 de setembro) ou mesmo fenômenos de ordem natural
(como secas prolongadas que afetam a produção de energia ou a produção de
alimentos).
31
5.4. GARANTIAS
As garantias consistem na vinculação de um bem ou de uma responsabilidade
conversível em numerário que assegure a liquidação do crédito. A finalidade da
garantia é evitar que fatores imprevisíveis impossibilitem a liquidação do crédito,
reduzindo assim os riscos ao qual o credor está sujeito.
O Banco Central estabelece que as instituições financeiras, na realização de
operações de crédito, devem exigir dos clientes garantias adequadas e suficientes
para assegurar o retorno sobre o capital aplicado. Mais além, determina que a
garantia seja adequada ao tipo, ao montante e ao prazo do crédito. Entretanto, as
empresas de factoring não se encaixam no sistema financeiro, mas sim como
atividades mercantis. Desta forma, as garantias não são exigidas por um órgão
regulador (até mesmo por que este não existe) e, desta forma, na maior parte das
vezes, este artifício de redução de risco não é utilizado.
Empresas como as entrevistadas utilizam deste recurso através da emissão de
notas promissórias no valor das duplicatas compradas para os seus clientes. Esse
tipo de garantia é conhecido como Garantia Acessória e é utilizada no caso do
cliente da empresa de factoring emitir títulos considerados “frios”, isto é, títulos
vinculados a vendas que não existiram, ou sobre os quais incidem cobranças
duplicadas, ou mesmo sobre clientes fantasmas.
32
Em alguns casos, os cedentes acabam emitindo títulos em nomes de amigos e
familiares para “simular” vendas para as empresas de factoring, o que acaba
causando um problema para as empresas de factoring. Quando isso ocorre, as
empresas que apelam para este tipo de irregularidade já se encontram em situação
financeira crítica e procuram fazer este artifício para dar um “golpe” em uma
empresa de factoring. Em função da ocorrência deste tipo de ilegalidade, as
empresas de factoring entrevistadas passaram a exigir este tipo de garantia
acessória para reduzir o seu risco de crédito.
33
5.5. ANÁLISE SUBJETIVA DO CRÉDITO
5.5.1. OS CS DO CRÉDITO
Por definição, o processo de análise subjetivo envolve decisões individuais
quanto à concessão ou recusa de crédito. Nesse processo, a decisão baseia-se na
experiência adquirida, disponibilidade de informações e sensibilidade de cada
analista quanto ao risco do negócio.
As informações que são necessárias para a análise subjetiva da capacidade
financeira dos clientes são tradicionalmente conhecidas como Cs do crédito: Caráter,
capacidade, capital, colateral e condições. SECURATO (2002) propõe mais um C, o
conglomerado. O autor parte do principio que as informações referentes à situação
de outras empresas de um mesmo grupo econômico são relevantes sobre como
poderão afetar, positivamente ou negativamente, a empresa em estudo.
A estrutura de analise subjetiva da capacidade financeira dos clientes é a
seguinte:
34
Capital
Colateral
Condições
Capacidade
Caráter
Cs do Crédito Dados do Cliente
Conglomerado
Situação financeira em termos de composição, aplicação e financiamento
Garantias que podem ser oferecidas pelo cliente
Sensibilidade da capacidade de pagamento em função dos fatores externos
Habilidade em converter investimentos em receita
Idoneidade da empresa objeto no mercado de crédito
Informações referentes à situação de empresas do mesmo grupo
Capital
Colateral
Condições
Capacidade
Caráter
Cs do Crédito Dados do Cliente
Conglomerado
Situação financeira em termos de composição, aplicação e financiamento
Garantias que podem ser oferecidas pelo cliente
Sensibilidade da capacidade de pagamento em função dos fatores externos
Habilidade em converter investimentos em receita
Idoneidade da empresa objeto no mercado de crédito
Informações referentes à situação de empresas do mesmo grupo
5.5.1.1. CARÁTER
Esse tipo de informação abrange as informações que refletem a idoneidade do
cliente. Para a análise desse critério é indispensável aos credores que disponham
de informações históricas de seus clientes, sejam elas de fontes internas ou
externas, que evidenciem a intencionalidade e pontualidade na amortização de suas
dívidas.
As informações internas podem ser obtidas através do histórico das operações
entre a empresa e o próprio credor. Deve-se manter um registro das informações
históricas em termos de pontualidade, atrasos, renegociações e perdas financeiras
resultantes da inadimplência do cliente.
As informações externas, podem ser extraídas de arquivos de dados de
empresas especializadas em coleta de informações relacionadas à idoneidade do
cliente no mercado de crédito. Os credores verificam nos arquivos de empresas de
35
gerenciamento de risco de crédito (exemplos: Equifax e Serasa) se existem
informações desabonadoras de tais clientes.
5.5.1.2. CAPACIDADE
Refere-se ao julgamento subjetivo do analista quanto à habilidade dos clientes
no gerenciamento e conversão de seus negócios em receitas. Para empresas, de
maneira geral, analisa-se as fontes de receita da empresa enquanto para as
pessoas físicas analisa-se a sua renda.
O objetivo de se analisar este tipo de informação é determinar se a empresa ou
pessoa física tem a capacidade de gerar receitas compatíveis com a amortização da
divida.
5.5.1.3. CAPITAL
O capital é medido pela situação financeira do cliente, levando-se em conta a
composição (qualitativa e quantitativa) dos recursos, onde são aplicados e como são
financiados.
As fontes usuais de informação para a avaliação do capital são os
Demonstrativos Contábeis e a Declaração de Imposto de Renda. As pequenas e
médias empresas geralmente não utilizam os recursos de auditoria dos seus
números contábeis principalmente em função da falta de obrigatoriedade. Empresas
36
com ações negociadas em bolsa ou participantes do mercado financeiro são
obrigadas a ter seus balanços e demonstrativos de resultados auditados, o que
reduz a chance de haverem números mascarados.
A declaração de Imposto de Renda se apresenta como uma boa alternativa de
comprovação de renda em vista de que a Receita Federal tem realizado
significativos investimentos para qualificar os seus procedimentos de analise da
declaração de imposto de renda de pessoas físicas e jurídicas. Desta forma, pode-se
considerar que este tipo de informação mais se aproxima da real situação financeira
do cliente.
5.5.1.4. COLATERAL
Refere-se aos bens e ativos da empresa que podem ser colocados como
garantia no processo de concessão de crédito. Para a realização de adequada
análise de riqueza patrimonial, é fundamental a abertura da composição do
patrimônio do cliente, além da identificação da situação dos ativos em termos de
liquidez, existência de ônus e valor de mercado.
5.5.1.5. CONDIÇÕES
Essas informações estão relacionadas à sensibilidade da capacidade de
pagamento dos clientes diante da ocorrência de fatores externos adversos ou
sistemáticos.
37
5.5.1.6. CONGLOMERADO
São as informações relevantes à avaliação de crédito referentes a outras
empresas do mesmo grupo. Leva em consideração como as empresas coligadas
podem afetar a capacidade de pagamento das dividas das empresas objeto. Com
isso, uma empresa que, a principio, não pareça atrativa, poderia ter melhores
condições de crédito uma vez que fossem consideradas as condições do grupo. Por
outro lado, uma organização pode apresentar boas condições de pagamento das
dividas, entretanto, pode tratar-se de uma empresa “fachada” de um grupo em
precária situação financeira.
38
5.5.2. FASES DA ANÁLISE SUBJETIVA DE CRÉDITO
A análise subjetiva de crédito é baseada na experiência adquirida dos analistas
de crédito, no conhecimento técnico, no bom-senso e na disponibilidade de
informações internas e externas que possibilitem diagnosticar se o cliente possui
idoneidade e capacidade de gerar receita para honrar o pagamento das parcelas do
financiamento. Nela são abordados todos os Cs do crédito para clientes pessoas
físicas e jurídicas.
SANTOS (2003) propõe que a análise de crédito deva ser dividida da seguinte
maneira:
Análise Cadastral
Análise de Idoneidade
Análise Financeira
Análise de Relacionamento
Análise Patrimonial
Análise de Sensibilidade
Análise do Negócio
Análise Cadastral
Análise de Idoneidade
Análise Financeira
Análise de Relacionamento
Análise Patrimonial
Análise de Sensibilidade
Análise do Negócio
A divisão da análise de crédito permite que sejam estabelecidos os passos a
serem cumpridos antes de passar a uma fase seguinte. Desta forma, poupa-se
tempo ao analisar um determinado crédito e se organiza o processo de análise.
39
Estes passos devem fazer parte da política da empresa de crédito e devem ser
seguidos para a manutenção da padronização e organização. No modelo de crédito
que iremos propor, as informações da análise subjetiva de crédito deverão seguir
5.6. RATING DE CRÉDITO
Rating consiste em estabelecer um conceito que mensure o risco de uma
determinada organização. Através deste, é possível utilizar notas que possam,
facilmente, indicar o risco ao qual determinada empresa estaria sujeita ao ceder
crédito à organização.
O Rating que iremos utilizar neste trabalho irá tomar como base a Resolução
2682/99 do BACEN. Esta resolução visa determinar os critérios que determinam a
classificação das operações de Crédito, assim como as regras de constituição de
provisão para créditos de liquidação duvidosa. Esta norma visa assegurar que o
risco das instituições autorizadas a funcionar pelo Banco Central do Brasil esteja
dentro de um determinado controle e que este risco seja mensurado de maneira
uniforme e padronizada.
Uma vez mais, frisamos a ausência de um órgão regulador do mercado de
factoring como o BACEN é para as instituições financeiras. Entretanto, dadas as
similaridades existentes entre a operação de concessão de crédito entre bancos e
empresas mercantis, iremos utilizar esta norma para determinar o rating adequado
para cada empresa a ser analisada.
40
A citada resolução determina o estabelecimento de nove graus de severidade
para a classificação dos créditos em ordem crescente de risco. Para cada um destes
graus, é determinado ainda o percentual mínimo de provisões que devem ser feitas
para estes créditos de liquidação duvidosa.
Rating Provisão MínimaProbabilidade de
RecebimentoNível AA 0,00% 100,00%Nível A 0,50% 99,50%Nível B 1,00% 99,00%Nível C 3,00% 97,00%Nível D 10,00% 90,00%Nível E 30,00% 70,00%Nível F 50,00% 50,00%Nível G 70,00% 30,00%Nível H 100,00% 0,00%
Fonte: Resolução BACEN 2682/99
Rating BACEN - Res. No. 2682/99
Como pode ser observado, a partir do provisionamento mínimo que o BACEN
exige para cada nível de crédito, estabelecemos a probabilidade de recebimento de
cada nível de crédito. Isso será útil para que determinemos o risco da carteira de
crédito e que o mantenhamos em controle.
Na resolução há ainda a determinação dos aspectos mínimos a serem
avaliados na análise de crédito. Estes aspectos podem ser avaliados através de
informações internas ou externas e abranger os seguintes tópicos:
41
Em relação ao devedor e seus garantidores:
• Situação econômico-financeira;
• Grau de endividamento;
• Capacidade de geração de resultados;
• Fluxo de caixa;
• Administração e qualidade dos controles;
• Pontualidade e atrasos nos pagamentos;
• Contigencias;
• Setor de atividade econômica;
• Limite de crédito.
Em relação à operação:
• Natureza e finalidade da transação;
• Características das garantias, particularmente quanto à solvência e liquidez;
• Valor.
SECURATO (2002) propõe a elaboração de um modelo para a classificação do
risco de crédito que considere o conjunto de fatores de risco normalmente
verificados pelas agencias de rating, e devidamente ponderados, a que as empresas
estão sujeitas e o grau de exposição a cada fator. Neste trabalho, iremos utilizar a
análise matricial de crédito adaptada para que determinemos a probabilidade de
recebimento do ativo e, assim, determinemos o rating adequado para este crédito.
42
5.7. ANÁLISE MATRICIAL DE CRÉDITO
A análise matricial consiste em determinar a capacidade de pagamento das
dividas de uma determinada empresa através da análise do comportamento da
empresa diante de diversos cenários econômicos.
Como este modelo utiliza o comportamento histórico da empresa, esta análise
é baseada no seu passado. Entretanto, em vista do curto prazo da concessão de
crédito praticada no mercado de atuação de empresas de factoring, esta análise
torna-se suficiente para mensurar o comportamento futuro de uma determinada
organização.
A base deste modelo é a construção de uma planilha chamada matriz de
crédito, formada por linhas que representam os Cs do Crédito e por colunas que
representam os cenários conjunturais.
Os cenários conjunturais ou macroeconômicos são determinados em função
das projeções das variáveis que afetem o mercado em termos conjunturais. Dentre
estas variáveis, temos a taxa básica da economia (SELIC), taxas de inflação, de
emprego, de atividade da economia, etc.
Na elaboração dos cenários econômicos, deve-se determinar os cenários
possíveis para a economia e também a possibilidade de cada cenário.
43
A matriz abaixo exemplifica o Modelo Matricial de Crédito.
Cabe observar que cada cenário é determinado por uma probabilidade (Pn) de
ocorrência. Esta probabilidade será utilizada para a avaliação do risco de crédito e a
determinação do rating adequado para esta avaliação.
Cada item mensurado (representado pelas linhas) é multiplicado por um fator
de ponderação (Fm) que determina o peso deste critério na avaliação de crédito de
um determinado cliente.
As diversas notas podem ser dadas mediante um critério previamente definido,
podendo ser até mesmo a probabilidade de recebimento. Estas notas são
multiplicadas pelo fator de ponderação e pela probabilidade do cenário. A somatória
destas multiplicações é a nota média da empresa que irá determinar o rating que ela
deverá ter.
44
Como o rating proposto pelo Banco Central do Brasil prevê nove níveis, iremos
dividir as notas conforme estes níveis.
5.8. CONTROLE DO RISCO DA CARTEIRA DE CRÉDITO
A metodologia de controle do risco da carteira de crédito deverá ser elaborada
a partir da teoria do Valor em Risco de uma Carteira. SECURATO (2002) exemplifica
a aplicação desta teoria para a análise de crédito, apesar de ser tradicionalmente
utilizada para avaliar investimentos em títulos do mercado.
O Valor em Risco de uma Carteira (V@R – Value at Risk) consiste na
determinação do valor que está sob o risco de perda dentro de um intervalo de
segurança. Para o melhor entendimento desta medição de risco, é necessário ter
conhecimento da distribuição normal de probabilidades.
A distribuição normal de probabilidades consiste na principal distribuição de
probabilidades da estatística. Através desta iremos determinar o valor real em risco
da carteira de crédito e qual o percentual da carteira que podemos considerar como
perda com um determinado intervalo de segurança.
Os gráficos abaixo ilustram a distribuição normal padronizada, isto é, a forma
em que a distribuição se porta quando a média analisada é de 0 e o desvio padrão é
de 1. Esta distribuição consiste na forma em que os números sorteados ao acaso
iriam estar distribuídos ao longo dos números. A maior parte destes estariam
45
concentrados próximo à média, isto é, haveria uma maior ocorrência de valores igual
a zero. Conforme o número sorteado se afasta do valor 0, a quantidade de
ocorrências de valores sorteados também diminui, tendendo a zero conforme a
distancia em relação ao ponto central aumenta.
Os gráficos ilustram estas ocorrências. No primeiro gráfico, há a indicação que
apenas 5% dos valores sorteados deverão ser maiores que 1,64. No segundo e
terceiro gráfico, o mesmo raciocínio é aplicado, sendo que apenas 2,5% dos
números sorteados serão superiores a 1,96 e 1% dos números serão superiores a
2,33.
Distribuição Normal (Z=1,64)
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
5%
Z=1,64
Distribuição Normal (Z=1,96)
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
2,5%%
Z=1,96
Distribuição Normal (Z=2,33)
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
1%
Z=2,33
Distribuição Normal
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
X%
Z
46
A variável Z indica a quantidade de desvios padrão que se distanciam do valor
médio. A cauda indicativa de 5% da amostragem será determinada pelo valor de Z
igual a 1,64 vezes o desvio padrão. Como a média é igual a zero e o desvio padrão
igual a um, todos os valores superiores a 1,64 representarão 5% da amostra.
Caso a média e o desvio padrão fossem diferentes dos utilizados em uma
distribuição normal padronizada, como por exemplo média de 5 e desvio padrão de
3, iríamos ter que todos os valores superiores a 9,92 representariam 5% da amostra.
Este valor é obtido através do seguinte cálculo:
DesvioZMédiaS P ×+=)(
64,1%5 =→←= ZP
92,9364,15%)5( =×+=S
Desta forma, utilizando o raciocínio análogo para se calcular o V@R de um
ativo, teremos que:
)()()(),(@ AtivopAtivopAtivo SZPRV ×+=
Onde:
47
• ),(@ pAtivoRV corresponde ao Valor em Risco do Ativo objeto ao determinado
nível p% de probabilidade;
• )(AtivoP corresponde à probabilidade de recebimento do crédito;
• )( pZ corresponde ao coeficiente correspondente à cauda com p% de
probabilidade;
• )(AtivoS corresponde ao desvio padrão da probabilidade de recebimento do
crédito.
48
6. ANÁLISE DE CRÉDITO DE UMA CARTEIRA DE FACTORING
6.1. PARTICULARIDADES
Pelo fato de ainda não existir um órgão tenha abrangência sobre todas as
empresas de factoring, as informações de crédito sobre os diversos sacados se
encontram um tanto dispersas. A falta de um órgão de análise de crédito faz com
que haja uma dificuldade muito grande sobre a avaliação de crédito dos diversos
sacados e, conseqüentemente, uma elevação do grau de risco destes.
A impossibilidade de separar os bons pagadores dos maus pagadores de
maneira global causa uma série de custos para o setor que poderiam ser evitados. A
instituição de um órgão centralizador poderia fazer com que as informações de
crédito fossem consolidadas e distribuídas de maneira a aumentar a eficiência do
setor no que diz respeito à qualificação dos diversos créditos.
O sistema de análise de crédito que será implementado nas empresas
analisadas deverá compreender a união dos bancos de dados no quesito de
qualificação dos créditos. Uma maior abrangência poderá ampliar o universo de
empresas atendidas e previamente analisadas, o que poderá melhorar as condições
de análise de crédito. Este sistema será detalhado mais adiante.
A análise de crédito de uma carteira de factoring deve abranger desde a
análise subjetiva como também a análise quantitativa. Desta forma, a adoção de
49
políticas e procedimentos para a analise de crédito se torna essencial para a
padronização do sistema e das informações que deverão ser inseridas ou retiradas
deste.
Como a empresa de factoring está sujeita tanto ao risco do sacado como
também do cedente, esta deve utilizar a avaliação de crédito para as duas partes a
fim de mensurar o efeito que a má situação financeira da empresa possa estar
gerando.
6.2. ANÁLISE MATRICIAL
A análise matricial será elaborada seguindo o modelo anteriormente
apresentado. A metodologia que será abordada a seguir deverá ser utilizada nas
empresas onde o modelo da avaliação de crédito para empresas de factoring for
aplicado.
6.2.1. CENÁRIOS MACRO-ECONÔMICOS
Os cenários deverão ser elaborados pelas diretorias das empresas. Cada
diretor irá estabelecer quais são os três cenários para a empresa no futuro e a
probabilidade de ocorrência de cada um deles. Estes cenários serão apresentados
aos seus colegas e deverão ser rediscutidos até a chegada de um senso comum. Os
três possíveis cenários para a diretoria da empresa serão apresentados como o
“Mais Provável”, o “Desfavorável” e o “Favorável”.
50
A cadência de elaboração dos cenários macro-econômicos deverá ser
trimestral, podendo ser revista mensalmente. Como as variáveis que determinam os
cenários são menos voláteis, pode-se utilizar uma cadência de reavaliação maior.
As variáveis analisadas nestes cenários serão as seguintes:
• Taxa de Juros Básica da Economia (SELIC);
• Taxa de Inflação para o Trimestre;
• Taxa de Inadimplência;
• Índice de Atividade Econômica;
Uma vez determinadas as projeções destas variáveis, estas serão repassadas
para os gerentes e analistas de crédito que basearão suas análises nestes
informações. Este relatório deverá ser trabalhado de maneira a tornar as
informações inteligíveis a todos os funcionários a quem ele se dirige.
6.2.2. PESOS DAS VARIÁVEIS
Os pesos das variáveis do modelo matricial, assim como os cenários, serão
determinados pela diretoria da empresa. Estes pesos serão responsáveis pela
determinação das linhas gerais do modelo matricial. Cada variável terá seu peso
determinado e será associada ao C do crédito ao qual esta corresponde.
51
Através da realização conjunta da diretoria das duas empresas da factoring que
analisamos, chegamos ao seguinte modelo matricial:
Desfavorável Mais Provável Favorável(Pessimista) (Conservador) (Otimista)
15% 60% 25%
3,00% Cadastro das Informações da Empresa4,00% Avaliação de Fornecedores e Clientes3,00% Pontualidade5,00% Ocorrências no SPC / SERASA3,00% Operações Anteriores3,00% Atuação na Praça no Curto Prazo3,00% Atuação na Praça no Longo Prazo3,00% Números Contábeis Auditados3,00% Registros de Outras Empresas Dirigidas pelos Sócios
30,00% Total de Caráter
4,00% Capacitação Técnica dos Gerentes3,00% Capacitação Gerencial e Modelo de Gestão4,00% Gestão Financeira3,00% Capacitação Tecnológica3,00% Capacidade de Aportar Recursos3,00% Estratégia Empresarial
20,00% Total de Capacidade
2,00% Endividamento2,00% Endividamento Bancário2,00% Nível de Faturamento2,00% Evolução do Faturamento2,00% Ciclo Financeiro2,00% Liquidez2,00% Rentabilidade2,00% Efeito Tesoura2,00% Nível de Títulos Comprados deste Sacado2,00% Lucro Operacional
20,00% Total de Capital
3,00% Imóveis5,00% Veiculos5,00% Investimentos em TVM2,00% Outras Empresas dos Sócios
15,00% Total de Colateral
2,00% Posicionamento em Relação à Concorrência2,00% Poder de Negociação em Relação aos Clientes2,00% Poder de Negociação em Relação aos Fornecedores2,00% Capacidade de Adaptação ao Ambiente Econômico2,00% Regulamentação do Setor
10,00% Total de Condições
2,00% Influência do Grupo nos Resultados da Empresa1,00% Poder do Grupo de Garantir a Empresa2,00% Situação Financeira de Outras Empresas dos Sócios5,00% Total de Conglomerado
100,00% Total Final
Conglo
mer
ado
Avaliação Matricial
AtributosPeso
Cap
acid
ade
Capital
Cola
tera
lCon
diç
ões
Probabilidade dos Cenários
Cará
ter
6.2.3. APLICAÇÃO DO MODELO MATRICIAL
52
Com os cenários em mãos, os analistas de crédito serão responsáveis por
recolher todas as informações cadastrais e necessárias para iniciar a avaliação de
crédito. Estas informações serão dispostas conforme foi apresentado no item
anterior.
As notas dadas para a empresa analisada em cada quesito serão a base de
cálculo da nota média da empresa. Estas notas deverão variar entre 0 e 10.
No caso dos itens subjetivos, as notas serão dadas conforme a avaliação do
analista de crédito, nos casos em que os itens são quantitativos, a avaliação será
feita conforme um ranking das empresas que já foram avaliadas anteriormente. A
empresa que possuir o melhor índice apresentará a nota 10 enquanto a empresa
que possuir o pior índice apresentará a nota 0. Uma vez que a empresa se localiza
entre estas duas notas, ela será disposta linearmente dentro deste universo e terá
sua nota determinada.
Uma vez levantadas as variáveis listadas, o programa de avaliação de crédito
irá calcular a nota média do título a ser comprado. Esta nota será subtraída do
desvio padrão da amostra atingindo o patamar mínimo de 0 (zero). Este índice é o
que servirá de base para o estabelecimento do rating apropriado e também do risco
da operação.
53
6.3. RELAÇÃO ANÁLISE MATRICIAL VERSUS RATING
Em uma avaliação conjunta das notas de todos os sacados que foram
avaliados pelas empresas estudadas, e associando estas notas ao histórico das
empresas, chegamos à seguinte relação entre o risco de crédito e a nota nos