A metodologia dos indicadores antecedentes compostos – IACs se baseia na evidência empírica de que algumas variáveis refletem informações que sinalizam com antecedência as flutuações que ocorrem em outras, como o início e o fim de uma recessão ou de uma recuperação. A agregação de variáveis antecedentes num índice composto gera o IAC especifico para o que se deseja monitorar e prever,
Os IACs são a melhor metodologia para o monitoramento e a previsão no curto prazo da taxa de inadimplência das carteiras de recebíveis da instituição contratante, com os dados dos seus clientes, e de nicho do mercado/região em que atua,. A solução fornecida pelo CreditMonitor permite comparar a inadimplência da carteira do cliente com a do nicho especifico do mercado, o que favorece estabelecer índices de benchmarket e gestão ativa considerando os concorrentes.
O sistema SIA® – Sistema de Indicadores Antecedentes – está registrado no INPI, Instituto Nacional da Propriedade Industrial, Certificado RS 03114-2, expedido em 2009, primeira versão.
O desenvolvimento dos modelos e tratamento estatístico do CreditMonitor contam com o suporte de um abrangente banco de dados – o SilconData – com mais de dez mil séries históricas.
Um resumo técnico-didático …
A identificação das variáveis antecedentes é baseada na estimação de correlogramas cruzados entre a variável-objeto, no nosso caso a taxa de inadimplência de uma carteira de crédito e a variável candidata a compor o indicador antecedente. Por exemplo, a figura mostra a evolução da taxa de inadimplência total da economia brasileira, medida pelo Banco Central.
Aplicando correlogramas nas series mensais do SilconData, identificamos as variáveis que antecipam com significância de 5 % as flutuações da taxa de inadimplência. Por exemplo, os movimentos dos juros sobre capital de giro das empresas. Sem apelar para grandes teorias, juros mais altos (baixos) devem causar aumento (queda) na inadimplência, confirmado na figura, com uma informação importante: os juros em linha azul antecipam a inadimplência em linha vermelha em 12 meses! Ou seja, a série dos juros sobre capital de giro pode ser uma candidata para compor o Indicador antecedente, desde que seja aprovada em outros testes estatísticos.
Um outro exemplo selecionado: a produtividade do trabalho (relação entre o nível de produto e o pessoal empregado) no setor de serviços deve impactar a inadimplência da economia, de forma inversa. A figura abaixo aponta que a produtividade (em azul) antecipa em sentido contrário as condições de solvência (em vermelho), com antecedência de 5 meses. Outra série que deve ser submetida a testes estatísticos mais severos.
Num conjunto de 4 mil series mensais, 602 foram identificadas como antecedentes e com significância estatística às flutuações da taxa de inadimplência. Os demais testes (coerência e bom senso, redundância de informação, atraso na divulgação etc.) reduziram este conjunto de 602 séries para 16 variáveis, que compõem o IAC para a taxa de inadimplência..
