Resultados das possíveis combinações de políticas de crédito

As variáveis consideradas relevantes foram analisadas descritivamente no capítulo 5 (cinco) e fazem parte do modelo de concessão de crédito. No capítulo metodológico, detalham-se as subcategorias de cada uma das variáveis selecionadas (PAB, estado civil, gênero, grau de escolaridade, renda líquida disponível, valor do crédito concedido e finalidade do crédito). No contexto desse modelo computacional de definição de política de crédito para IMF, entende-se por política creditícia todas as possibilidades de combinação factível entre as

variáveis definidas como seletivas na determinação do crédito. Vale fazer a seguinte ressalva:

a variável taxa de juros não entra na análise, por ser tratada exogenamente às demais variáveis avaliativas de seleção do crédito. Sua determinação é uma função direta do valor concedido de crédito: contratos de concessão de crédito abaixo de R$960,00 (novecentos e sessenta reais) sofrem 2% a.m. de taxa de juros, enquanto valores superiores a R$960,00 (novecentos e sessenta reais) sofrem correção de 3,9%a.m., e não há nenhum outro fator, especificamente atrelado ao risco de crédito, que possa interferir nessas taxas. Tal critério está em consonância com os objetivos das IMF, que não têm o lucro como objetivo-fim, mas sim o atendimento aos mais necessitados, cobrando um retorno financeiro maior daqueles que tem condições de captar um volume maior de recursos. Destacados esses aspectos relativos à definição conceitual de política de seleção de crédito, passa-se à análise das possibilidades de políticas que o modelo permite construir.

A política mais abrangente é a que está em vigor pela Instituição, por se tratar daquela que engloba todas as subcategorias possíveis para cada variável de seleção dos candidatos ao crédito. Como os dados originais podiam ser decompostos em subcategorias de variáveis (por exemplo, a variável estado civil, decomposta em indivíduos solteiros, casados, viúvos, divorciados, e outros), foi construído o número máximo de políticas capazes de contemplar todas as possibilidades combinatórias entre as sete variáveis. Naturalmente, só foram encontrados resultados para os casos em que havia clientes que atendessem às subcategorias definidas em cada política gerada.

Como cada política nova gerada é restritiva em relação à original da Instituição, nenhuma pode conter mais clientes do que aqueles que compõem a original. Dito de outra maneira, cada política definida deve conter alguns dos clientes que compõem a base, pois se trata de uma política restritiva em relação à política original. Assim, cada cliente, com seu subconjunto específico43 de 7 (sete) variáveis, gera um resultado de eficiência e eficácia com base no seu histórico de crédito, e pode pertencer a uma ou mais políticas (restritivas) específicas.

Na FIG.12, apresenta-se o resultado de todas as políticas possíveis de crédito contempladas por clientes e candidatos recusados. A análise é dividida por resultados distintos: (i) um resultado inclui só os clientes efetivos da Instituição, e, (ii) o outro agrega clientes e candidatos recusados, para fins futuros de aplicação da permutação cíclica.

Ao maior número de pontos, associa-se um maior número de políticas encontradas. Como nos quadrantes à esquerda só se trabalha com a base dos clientes efetivos, a freqüência das observações é bem inferior àquelas verificadas para os quadrantes à direita, nos quais se incluem os candidatos recusados. Assim, é de se esperar que, de fato como ocorrido, encontrem-se mais possíveis políticas (restritivas) de crédito, quando se incluem os candidatos recusados. No quadrante esquerdo inferior, tem-se a política de crédito para os clientes, no período t0, ou seja, de setembro de 2004 a agosto de 2005; no quadrante esquerdo

superior há as políticas para o período de setembro de 2005 a agosto de 2006 (período t1). No

quadrante inferior direito são apresentados os resultados de eficiência e eficácia para o período t0, no qual se incluem clientes e os candidatos com crédito recusado; e, no quadrante

direito superior, há os resultados para o período t1.

Em linhas gerais, a política original, circulada no gráfico e apresentada na cor rosa, situa-se mais à direita. No entanto, como está se trabalhando com os dados de eficácia em termos per capita, a política com a maior freqüência de indivíduos não apresenta necessariamente o melhor resultado per capita. O que os dados da FIG.12 indicam é a existência de políticas mais restritivas com desempenho, em termos de eficiência e eficácia, via de regra superiores às políticas originais.

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Subconjunto específico significa os valores, dentro de cada categoria, que correspondem a cada uma das características de seleção do candidato a crédito.

FIGURA 12: Políticas factíveis no espaço objetivo Fonte: Banco do Povo

Como eficiência depende intrinsecamente da variável tempo, seu cálculo é afetado negativamente pela demora no pagamento das parcelas de crédito. Entretanto, para o cálculo da eficácia, mesmo que o cliente demore a retornar o valor do crédito à instituição, essa medida não sofre o efeito da variável tempo. Eficácia é uma medida mais associada à quantidade, ao passo que eficiência é uma medida de qualidade, e o tempo pode ser considerado a principal variável intrínseca à medida de qualidade. Assim, valores elevados de eficácia só são positivamente correlacionados com valores elevados de eficiência se não houver atraso no pagamento do crédito. Como já enfatizado na descrição conceitual de eficiência e eficácia, o trade-off entre quantidade e qualidade pode ser considerado um grande desafio na concessão do crédito. Dessa maneira, quanto mais clientes com maior volume de crédito concedido per capita, maior é o resultado de eficácia, porém não necessariamente esse resultado sempre aparece acompanhado pelo resultado de eficiência, cuja probabilidade de redução também está associada ao aumento da base de clientes.