Inadimplência em contratos imobiliários: uma abordagem estatística

Abstract

O estudo tem como objetivo analisar o impacto das variáveis de perfil de cliente e de parâmetros da operação na inadimplência de contratos de financiamento imobiliário. Para as análises foram utilizados os modelos de Mínimos Quadrados Ordinários, Modelo Linear Generalizado, Regressão Logística e Elastic Net. Utilizando uma base de dados de 472.466 operações de crédito imobiliário com recursos do FGTS contratadas em âmbito nacional com clientes de baixa e média renda no período de 2013 a 2016, encontramos que as variáveis de maior impacto são o comprometimento da renda com o financiamento e o LTV. O estudo evidenciou, ainda, que a utilização do sistema de amortização Price apresentou maior impacto na probabilidade de inadimplência quando comparada à utilização da modalidade SAC. Os resultados encontrados podem auxiliar os agentes do mercado imobiliário na mitigação de risco de crédito através da adequação dos parâmetros relacionados às principais variáveis que impactam na inadimplência.

The main purpose of this study is to analyze the impact of customer profile variables and operation parameters variables on the default of real estate financing contracts. We used the Ordinary Least Squares, Generalized Linear Model, Logistic Regression and Elastic Net models for the analysis. Using a database of 472.466 real estate credit operations with FGTS resources with low- and middle-income clients in the period from 2013 to 2016, we found that the variables with the greatest impact are the commitment of income with financing and LTV. The study also showed that the use of Price amortization system had a greater impact on the probability of default when compared to the use of SAC amortization system. The results can help real estate agents mitigate credit risk by adjusting the parameters related to the main variables that impact default.