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A decisão de Concessão de Crédito ü Custo de obter as informações necessárias para o fornecimento do crédito q Custo de erros nesta decisão 1

Importante! ü Para decisões de investimentos de vulto, o custo da investigação pode ser considerável tanto em valores quanto em tempo. ü Os custos desta investigação são, em geral, muito menores que os possíveis efeitos da decisão da empresa. 2

Exemplo: ü Uma firma recebe ordens (pedidos) nas quantias de $50, $1. 000, $10. 000. Os custos básicos são de 80% do valor de vendas e são pagos no momento que a ordem é despachada. A taxa de desconto para ajuste de risco é 12%. Neste exemplo assumiremos que não há recuperação se o credor falha. E ainda ignoraremos os impostos. Quando uma ordem é recebida, a empresa pode investigar uma ou mais fontes de informação de crédito. As fontes são: 3

Investigação de crédito: estágio 1 ü Dados: – O risco de falha do credor é 3% – Não investigar tem custo zero. – Tempo médio de recebimento é 45 dias. – Pode-se tomar as seguintes ações: • conceder crédito • rejeitar o candidato • investigar mais 4

Investigação de crédito: estágio 2 ü Se for para investigar mais, inicia-se a busca pela opção mais barata ($2), dados anteriores. Quatro possíveis retornos existem, sendo o prazo de 30 dias: – – Paga dentro de 30 dias (0, 50). Paga em 60 dias (0, 29). Não existe registro sobre o futuro credor (0, 20). No passado o cliente já falhou (0, 01). ü Espera-se que o comportamento futuro seja igual ao anterior. 5

Investigação de crédito: estágio 2 ü Se a pesquisa aos dados anteriores resultar em falta de informação, pode-se – conceder o crédito – rejeitar o candidato – investigar mais ü Para as duas primeiras ações continuamos com 3% de falha e 45 dias de prazo médio de pagamento. 6

Investigação de crédito: estágio 3 ü A terceira ação será consultar uma agência de crédito, com custo de $15. O retorno pode ser expresso em três categorias: – 1 - candidato paga prontamente e não existe risco de falha. – 2 -existe 15% de falha, mas se pagar o faz em até 60 dias. – 3 - existe 25% de falha, mas se pagar o faz em até 90 dias. ü De forma geral, 84% dos candidatos estão na categoria 1, 10 % na 2 e 6% na 3. ü As avaliações para categorias 2 e 3 contém algum grau de erro e representam médias de falhas e períodos de pagamentos. 7

Investigação de crédito: estágio 3 ü Neste ponto novamente pode-se: – conceder o crédito – rejeitar o candidato – realizar uma extensa análise de crédito. Aplica-se apenas aos candidatos das categorias 2 e 3. Custo $300. – Para estes o resultado irá mostrar uma posição financeira relativamente forte ou fraca em relação a avaliação média da categoria do solicitante. – A probabilidade é de 50% em cada caso. 8

Investigação de crédito: estágio 4 ü Se a categoria for 2 e a posição financeira forte, a ü ü expectativa de falha é 1%, e o o pagamento deve ser em 30 dias. Com categoria 2 e posição fraca: falha é 29%, e o pagamento deve ser em 90 dias. Categoria 3 e posição forte: 15% falha, e pagamento em 60 dias. Categoria 3 e posição fraca: falha de 35% e 120 dias para pagamento. Acompanhar pela transparência 9

Investigação de crédito ü Este exemplo envolve probabilidades e eventos discretos. Nestes casos o uso de árvore de decisão é o indicado. ü Iremos investigar uma ordem de $10. 000, como exemplo. ü Como o custo básico é 80% temos que a perda representa $8. 000. Esse valor é pago á vista. ü Juros de 12% ao ano. 10

ÁRVORE DE DECISÕES ü É um método gráfico de representar, em ordem cronológica, as alternativas disponíveis para o tomador de decisões e escolhas (eventos) feitas ao acaso. 11

Definições: · As árvores de decisão consistem de nós e ramos. · Existem dois tipos de nós, os de decisão representados por quadrados, e os nós de acaso representados por círculos. · Os ramos são linhas retas que emanam dos nós. · Quando o tomador decisões encontra um nó de decisão significa que ele deve fazer sua escolha. · No caso de nó de acaso o tomador de decisões não tem controle sobre que ramo seguirá. Seu caminho será determinado por eventos ao acaso, cujas probabilidades estão ligadas aos ramos que emanam deste nó. 12

Avaliação da árvore: · Para cada ponto terminal colocamos a perda ou ganho associado a este evento. · Indo de trás para frente avaliamos cada nó com o uso apropriado das probabilidades fornecidas. 13

Avaliação da árvore: ü Para $10. 000, 00 ü Estagio 1: investigar ü Sem histórico: estágio 2 investigar ü Agência de crédito: estagio 3. – Categoria 1, concede – Categoria 2 investigação ampla, estágio 4. • Forte, concede; • Fraco, rejeita – Categoria 3, rejeita. 14

Avaliação da árvore: ü Para $1. 000, 00 ü Estágio 1: investigar ü paga em dia: conceder ü demora mas paga: conceder ü Sem dados: conceder ü falhou antes: rejeitar 15

Avaliação da árvore: ü Para $50, 00 ü Conceder 16

Conclusão ü Existem muitas ferramentas para sistematizar a análise de dados para a decisão. ü Algumas pode ser complexas e demandar muitos estudos. ü A grande vantagem é que só precisamos estruturar algumas para o nosso objetivo, e é compensador este investimento. 17