Crediscore, Cadastros Preditivos e Assemelhados – Violação a direitos ou simples ferramenta de análise de risco para concessão de crédito?

Ao longo dos anos houve um grande crescimento no número de ações envolvendo a questão de indenização por danos morais em virtude de inscrições em cadastros de entidades que prestam serviços de proteção ao crédito.

Até pouco tempo a principal ação movida em face dos órgãos de restrição ao crédito era fundada em ausência de notificação acerca de anotação referente à inadimplemento, independentemente da existência do débito. Nestas ações o entendimento pacífico na 6ª Câmara Cível, da qual faço parte, é de que o dano moral se presume, sendo que atualmente as indenizações vem sendo fixadas no montante de R$ 8.000,00 (oito mil reais).

Com o surgimento dos sistemas de pontuação surgiram novas ações, onde os consumidores alegam a ilegalidade da abertura do cadastro sem a notificação prevista no art. 43 do CDC, postulando a exclusão de seus dados e indenização por danos morais alegadamente sofridos. Sinalo que não desconheço recentes precedentes do STJ onde, em decisões que julgaram improcedentes agravos interpostos contra decisões que inadmitiram recursos especiais, foi mencionado que existiria abusividade no empreendimento desenvolvido por entidades que prestam este tipo de serviço. Porém, em que pese inicialmente tenha adotado este entendimento, posteriormente, melhor analisando o tema, revi meu posicionamento por compreender que o sistema de pontuação é mera ferramenta utilizável para análise de crédito, não possuindo equivalência aos cadastros de inadimplentes até então conhecidos. Os cadastros tradicionais, conhecidos como restritivos de crédito, certificam o inadimplemento do consumidor, ou seja, atestam que o indivíduo não pagou dívida contraída, registrando-o assim como mau pagador. Nestes casos a notificação objetiva oportunizar ao devedor discutir, pagar ou negociar sua dívida, com o intuito de evitar a inscrição. Já os sistemas de pontuação não são cadastros de inadimplentes, pois fornecem meras informações acerca do risco na concessão de crédito, desta forma, não há motivo a ensejar o envio de notificação. Uma coisa é o consumidor ter seu nome consultado, com base em dados públicos, a fim de informar os comerciantes associados acerca dos riscos da concessão de crédito. Outra coisa, bem distinta, é o consumidor ser cadastrado em um rol de inadimplentes.

Nos sistemas de pontuação não existe um cadastro negativo, não há a questão do mau pagador, mas tão somente a indicação da viabilidade do adimplemento de eventual compromisso financeiro assumido. Assim o sistema de pontuação ora debatido, analisa informações do consumidor e atribui-lhe um escore que indica se é recomendável ou não a concessão de crédito a partir da probabilidade de inadimplência, mediante uma pontuação correspondente a “taxa de risco” em realizar determinada operação comercial com aquele consumidor. Desse modo, a questão de estar incluído ou não no sistema de pontuação não acarreta a qualificação de mau pagador, tampouco implica a negativa de crédito, porquanto a utilização do sistema não vincula a decisão do comerciante, pois a concessão ou não de crédito é sua faculdade e não pode ser compelido a liberá-lo já que cabe a ele decidir sobre a conveniência do negócio. Assim, o sistema de pontuação não se trata de registro negativo ou cadastro positivo efetuado, mas sim, de um serviço ofertado às empresas associadas para análise do comportamento do consumidor no mercado, e por isso não deve ser exigida a comunicação prévia a que dispõe o art. 43, § 2º, do CDC.

Cumpre ressaltar que sendo a concessão do crédito mera liberalidade do fornecedor, que não está obrigado a fornecê-lo a quem não reúne os requisitos exigidos, não existe qualquer ilegalidade em repassar a análise do risco para terceiros, como no caso, onde o fornecedor contrata o sistema de pontuação para que efetue a pesquisa e o cálculo do risco do negócio. Na atual conjuntura, onde o consumo esta tornando-se cada vez mais desenfreado, mostra-se necessário disponibilizar uma ferramenta que auxilie os fornecedores no cálculo do risco da concessão de crédito, pois, culturalmente, nossa sociedade não possui uma educação financeira suficientemente estabelecida para enfrentar esta avalanche de consumo a que somos submetidos todos os dias. Impedir a formação dos sistemas é negar aos fornecedores o direito de conceder crédito de forma consciente e fundamentada no perfil do consumidor e na natureza do negócio proposto.

Por óbvio o risco de inadimplemento varia de acordo com o valor do crédito, o prazo e o perfil do consumidor, sendo praticamente impossível para os fornecedores a prática de tal cálculo em cada negócio entabulado sem o auxílio de um banco de dados que preste este serviço. Assim, não vislumbro qualquer abusividade na manutenção dos sistemas de escore para subsidiar a concessão de crédito, inexistindo, até o presente momento, qualquer demonstração forte e clara de que os dados utilizados sejam obtidos de forma fraudulenta ou aplicados de maneira indevida.

Fonte: Blog do Des. Ney Wiedemann Neto – Porto Alegre, RS

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Concessão de empréstimos pede eficiência na análise de risco

Com o crescimento progressivo nos volumes de concessão de crédito no Brasil, as empresas estão buscando melhorar na assertividade da concessão e agilidade na análise do crédito, não somente para novos clientes como também para clientes antigos. Técnicas multivariadas vêm sendo difundidas para a construção de modelos de previsão de risco de crédito que, baseadas tanto em informações cadastrais quanto no histórico de relacionamento do cliente na empresa, predizem um comportamento padrão de risco. O objetivo do artigo é propor uma sistemática para construção de modelos de previsão de risco de crédito baseados em dados comportamentais (“behavioral scoring”), utilizando um processo de modelagem híbrida de dois estágios com regressão logística e redes neurais e avaliar seu desempenho. Todas as etapas de construção do modelo são discutidas detalhadamente, sendo abordados desde o planejamento e definições do modelo até a análise da validação da fórmula de pontuação. O modelo foi aplicado em uma amostra de 9.070 clientes de uma instituição financeira de atuação nacional.

“Behavioral scoring”

Vários autores dividem os modelos de “credit scoring” em duas categorias principais: (i) “application scoring” – pontuação de um novo cliente, que considera variáveis cadastrais como sexo, idade, escolaridade e indica um fenômeno estático – e (ii) “behavioral scoring” – pontuação de um cliente antigo, que considera variáveis comportamentais, como movimentação financeira, quantidades de parcelas pagas em atraso, além das variáveis cadastrais, e indica um fenômeno dinâmico. Assim, a principal diferença entre esses modelos está no conjunto de variáveis disponíveis para estimar a qualidade de crédito do cliente, ou seja, quanto mais precoce o estágio do ciclo de crédito, menor o número de informações específicas sobre o cliente de que dispõe a instituição.

Para construção de modelos “behavioral scoring” é necessário escolher um ponto de observação, sendo que é preciso haver dados sobre o comportamento do cliente antes e após esse ponto. O período de tempo de observação anterior ao ponto é chamado por alguns pesquisadores de período de desempenho ou de observação. As características observadas durante esse tempo que precede o ponto de observação serão utilizadas para o desenvolvimento do modelo. O período após o ponto de observação é o período de resultados, e é nesse período que o cliente é classificado como bom ou mau pagador, dependendo de seu estado no final.

Modelagem híbrida

Em mineração de dados, a abordagem de hibridação tem sido uma área de pesquisa ativa para melhorar a classificação, a previsão e o desempenho de modelos de pontuação de crédito. Em geral, o modelo híbrido é baseado na combinação de duas técnicas diferentes, podendo ser técnicas de agrupamento ou de classificação.

Modelos híbridos vêm sendo utilizados, principalmente, para melhorar inconvenientes das técnicas de inteligência artificial, já que a primeira técnica servirá para orientar o processamento da segunda, diminuindo o tempo de processo e facilitando, por meio do primeiro método, a identificação da relevância das variáveis significativas.

Para demonstrar a viabilidade e eficácia da proposta da modelagem híbrida em duas etapas, é apresentada na íntegra do trabalho uma lista de alguns artigos que usaram modelos híbridos para a pontuação de crédito, apesar de ainda haver poucos estudos enfocando esse desenvolvimento.

O presente artigo, portanto, se apoia na conclusão de Tsai e Chen (2010), usando o resultado da regressão logística como nós de entrada da rede neural, garantindo uma melhor interpretação do modelo e menor tempo de processamento, além dos benefícios já mencionados. As duas técnicas que serão utilizadas seguem descritas na sequência.

Regressão logística

A regressão logística tem por objetivo encontrar um modelo explicativo para o comportamento da probabilidade de sucesso, em termos das variáveis preditoras. Dessa forma, a regressão logística é especificamente desenhada para prever a probabilidade de um evento ocorrer, sendo essa probabilidade classificada entre o intervalo 0 e 1.

Pesquisadores destacam a técnica de regressão logística, pela possibilidade de contornar certas restrições encontradas em outros modelos multivariados. Contudo, o modelo de regressão logística é sensível à colinearidade entre as variáveis.

Portanto, de maneira geral, a regressão logística permite identificar e remover características que já foram detectadas por outras variáveis e assegura que toda característica importante do cliente permaneça na sua pontuação.

Redes neurais

As redes neurais são sistemas de inteligência artificiais, inspirados no funcionamento de um cérebro humano, contendo propriedades particulares como capacidade de aprendizado, de generalização ou de organização dos dados. Além da capacidade de aprendizado, onde os erros de saída retornam ao início da rede e são ajustados adequadamente, a rede neural tem outra vantagem sobre as técnicas estatísticas, de não necessitar de uma suposição inicial de um modelo probabilístico preestabelecido para estimar os parâmetros de um suposto modelo.

Apesar de as redes neurais terem se estabelecido como alternativa aos tradicionais modelos estatísticos e de muitos estudos na área de crédito terem concluído que as redes neurais superam os tradicionais métodos estatísticos em termos de precisão de classificação, pesquisadores alertam para a aplicação de redes neurais em problemas que necessitem previsão e classificação, com interesse na precisão da classificação e não na interpretação das variáveis preditoras.

Por isso, nesse artigo, propõe-se uma abordagem de modelos híbridos, para melhorar inconvenientes das técnicas de inteligência artificial, diminuindo o tempo de processo e facilitando, por meio do primeiro método, identificar a relevância das variáveis significativas.

A sistemática para o desenvolvimento do modelo

Para a elaboração do modelo a ser testado, sete etapas principais foram seguidas. i) Planejamento e definições: definição do produto e mercado para o qual o modelo será desenvolvido; finalidade do modelo; definição de inadimplência; definição do horizonte de previsão do modelo. ii) Identificação das variáveis preditoras: identificação das variáveis disponíveis no sistema da empresa. iii) Amostragem e coletas dos dados: definição do período (histórico e performance) e tamanho da amostra; separação da amostra de análise e teste. iv) Análise dos dados: avaliação da consistência e preenchimento dos dados. v) Análise bivariada: agrupamento de atributos de variáveis; criação das variáveis “dummies”. vi) Obtenção da fórmula preliminar: escolha de técnicas quantitativas; determinação do software a ser usado; seleção das variáveis preditoras; verificação da suposição das técnicas. vii) Acurácia e validação do modelo: medição do índice de desempenho (KS e ROC) do modelo na amostra de teste.

Todos os passos para a obtenção do modelo foram abordados no artigo, na mesma sequência dos passos mostrados na sistemática, de forma que fiquem evidenciadas as etapas percorridas para a obtenção do modelo, tanto em relação à obtenção das variáveis e amostras quanto na abordagem das técnicas para a construção de um modelo de “behavioral scoring”, propondo um processo de modelagem híbrida de dois estágios com regressão logística e redes neurais.

Conclusões

Esse trabalho inova não só no detalhamento do processo de construção de um “behavioral scoring”, como também quanto à abordagem de modelos híbridos, que estão sendo recentemente estudados internacionalmente, sendo esse um dos precursores na apresentação dessa técnica com dados brasileiros. Dessa forma, o modelo aqui desenvolvido pode servir de apoio para pesquisadores e analistas de empresas que desejam desenvolver seus modelos.

A técnica de modelagem híbrida aqui desenvolvida foi condizente com estudos já realizados, apresentando superioridade à tradicional (regressão logística). Além disso, com o apoio dos resultados da regressão logística, como nós de entrada da rede neural, técnica que vem sendo cada vez mais utilizada, contornaram-se as características indesejáveis das redes neurais, como processamento lento e dificuldade na interpretação das variáveis. Cabe ressaltar que a busca por uma rede neural mais eficiente é de suma importância e depende da experiência do pesquisador, visto que algumas redes treinadas (RN1), tendo como nós de entrada os resultados da regressão logística, alcançaram os mesmos indicadores de eficiência da regressão logística, sendo aconselhável, nesses casos, o uso dos modelos mais simples que alcançam o mesmo resultado, ou seja, o modelo mais parcimonioso.

Portanto, a utilização de modelos de previsão de risco de crédito que utilizam as variáveis comportamentais dos clientes elimina a subjetividade da análise tradicional, aproveitando as informações ricas do comportamento do cliente que se encontram armazenadas em bancos de dados, muitas vezes inutilizáveis. Além disso, a padronização do procedimento de decisão e a velocidade na análise do crédito são ganhos que aumentam a rentabilidade da empresa, garantindo uma maior eficiência no atendimento dos clientes.

Monografia de Luciane de Godói Moraes, vencedora do 2º lugar na categoria B do IV Prêmio Febraban de Economia Bancária.
Trabalho na integra: Uma abordagem alternativa de behavioral scoring usando modelagem híbrida de dois estágios com regressão logística e redes neurais.

Fonte: Valor Econômico

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Brasileiros endividados são 60,9 milhões

Quase um em cada três brasileiros já tem algum empréstimo de pelo menos R$ 1 mil em bancos, financeiras ou no cartão de crédito. Inédito, o dado do Banco Central revela que 60,9 milhões de pessoas atualmente têm operações de crédito ativas em instituições financeiras no País. A quantidade não oscilou muito nos últimos meses e deve seguir perto desse patamar até o fim do ano, prevê o Banco Central. Mesmo assim, o volume de operações tende a crescer porque os atuais clientes devem tomar novos financiamentos.

Os números mostram que o universo de brasileiros que usam crédito não é desprezível. Se fosse um país, o grupo de quase 61 milhões de pessoas seria a 23.ª nação mais populosa do mundo, à frente da África do Sul e da Espanha. O time dos que tomam empréstimo já é maior até que as torcidas do Flamengo e do Corinthians, juntas – uma vez que o clube carioca tem 29,2 milhões de torcedores e os corintianos somam 25,1 milhões, segundo a Pluri Pesquisas Esportivas.

O retrato detalhado do universo de pessoas que usam o crédito no Brasil é o primeiro resultado da ampliação do chamado Sistema de Informações de Crédito (SCR). Desde janeiro, esse banco de dados é alimentado pelos bancos que são obrigados a detalhar operações individuais ou conjuntas que somem mais de R$ 1 mil. Antes, só empréstimos acima de R$ 5 mil eram declarados. Com isso, o BC passou a ter dados para acompanhar com lupa 99% de todas as transações de crédito no Brasil. Antes, os detalhes alcançavam 88%.

Divisão

Dentre os brasileiros que têm empréstimos ativos, 31,2 milhões estão com dívidas de mais de R$ 5 mil. O restante – 29,7 milhões de pessoas – deve entre R$ 1 mil e R$ 5 mil. Nesses valores, estão todas as operações oferecidas por bancos, financeiras e cartões, tais como financiamento imobiliário e de veículos, cheque especial, empréstimo consignado, crédito pessoal e uso do parcelamento rotativo do cartão.

Também são incluídos na pesquisa os clientes que usam o cartão de crédito para compras que somam mais de R$ 1 mil ao mês e pagam toda a fatura à vista. Ou seja, não usam o rotativo. Vale observar que o número do BC não faz distinção entre os que pagam em dia ou estão inadimplentes. Todos são contabilizados porque devem algo aos bancos.

Segundos

O conjunto de pessoas que usa crédito tem crescido pouco nos últimos meses. Em abril, eram 60,86 milhões de brasileiros. Ou seja, em dois meses, 40 mil pessoas que não deviam aos bancos passaram a usar o dinheiro oferecido pelas instituições financeiras.

O banco de dados do BC mostra, ainda, que no segundo trimestre de 2012 houve 39,6 milhões de empréstimos às pessoas físicas por mês. Isso quer dizer que o sistema financeiro nacional aprova, a cada segundo, 15 financiamentos acima de R$ 1 mil para clientes novos ou antigos.

No Banco Central, prevalece a análise de que, por enquanto, o universo de clientes com dívidas não deve crescer muito. Até o fim do ano, pelo menos, deve continuar em torno de 60,9 milhões. O volume de empréstimos, porém, deve ter crescimento moderado nos próximos meses, resultado da queda do juro, oferta maior dos bancos e condições do mercado de trabalho. Só que isso não deve acontecer com a entrada de novos clientes. Para o BC, os atuais devedores é que deverão pegar mais empréstimos. Para o médio e longo prazos, porém, o BC confia no aumento do universo de brasileiros com dívida. A retomada do crescimento da economia, a formalização do mercado de trabalho e o acesso de mais famílias aos serviços financeiros devem aumentar o time dos que usam crédito no País.

Rodrigo Del Claro, diretor da Crivo TransUnion, consultoria de análise de crédito que presta serviço à maioria dos bancos, também prevê que o número de CPFs com dívida deve crescer. Mas ele acredita que o novo sistema de informações do BC pode gerar um impacto positivo nas novas tomadas de crédito. “São informações importantes para o Banco Central, mas também serão de muita valia para o cliente. Se ele for um bom pagador, estará no sistema. Bancos terão esse dado e o consumidor pode conseguir juros menores”, diz.

Conhecer melhor quem deve é importante porque o BC consegue controlar com mais precisão o mercado de crédito, diz o analista especializado em crédito da LCA Consultores, Wermeson França. “Com o tempo, saber o histórico de cada cliente fará o sistema financeiro mais seguro e confiável.”

Fonte: O Estado de São Paulo

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Magazine Luiza espera reduzir risco de calote

Começam a aparecer sinais de que o Magazine Luiza avançou em seu processo de redução de despesas – um dos principais projetos do ano da terceira maior cadeia de eletroeletrônicos do país. Ao mesmo tempo, também há um entendimento, entre analistas, de que a companhia deverá reduzir, no curto prazo, as perdas com o crédito concedido aos clientes. Isso gerou aumento na inadimplência em 2011 e consequente escalada na provisão para perdas. Ontem, a ação da rede na bolsa subiu 5%. O Ibovespa caiu 1,76%.

Essas avaliações têm sido feitas por especialistas a respeito dos resultados da cadeia no segundo trimestre do ano, comentados ontem pela varejista em teleconferência. Controle dos atrasos em pagamento, revisão de gastos internos e ganhos de sinergia (com a integração de redes compradas pela varejista) têm sido o centro das discussões envolvendo o potencial de crescimento do Magazine Luiza.

“Estamos conseguindo entregar o que propomos. Isso inclui a integração com Lojas do Baú, finalizada em fevereiro, a integração com Lojas Maia, que termina em outubro, e a racionalização de custos e despesas na rede”, disse o diretor-superintendente Marcelo Silva, em conferência com analistas ontem.

A receita líquida subiu 22,3% de abril a junho, para R$ 1,8 bilhão. Ao se descontar do montante o custo com mercadorias, chega-se num lucro bruto ainda alto, de cerca de R$ 603 milhões, expansão de 25%. A questão é que, ao se subtrair as despesas (nessa conta entra o esforço da rede para cortar custos), o Ebitda atinge R$ 72 milhões, mesmo valor do ano passado. O Ebtida é lucro antes de impostos, depreciações e amortizações.

O que explica a estabilidade no Ebitda são as despesas operacionais, que subiram 30% de abril a junho e foram a R$ 531 milhões.

O peso maior da depreciação e das despesas financeiras reduziu o lucro operacional em quase 54%, para R$ 3,6 milhões. Para a varejista, apesar disso, os números devem ser avaliados positivamente.

O comando diz, por exemplo, que as despesas com vendas e administrativas caíram em relação à receita (de 5,2% para 5% no primeiro semestre). E a provisão para devedores duvidosos, que ainda cresce, tende a diminuir nos próximos meses. De abril a junho, caíram as taxas de aprovação de crédito nas lojas – a rede tem parceria com o banco Itaú . “Não podemos prometer, mas esperamos reduzir a provisão. E já a partir do fim do ano, vamos ter ganhos de sinergia, com o Baú e a Maia dentro da empresa, e os resultados nos últimos meses virão superiores a 2011″, diz Silva.

Segundo relatório do BB Investimentos, “com relação às despesas, já é possível ver uma evolução no programa de racionalização de gastos, e com o impacto das despesas extraordinárias minimizado e a finalização da integração da Lojas Maia, a expectativa é de melhora na rentabilidade nos próximos trimestres”.

No segundo trimestre, o lucro líquido ajustado foi de R$ 9,5 milhões, versus R$ 1 milhão de abril a junho de 2011.

Na conferência, Silva criticou a prática, usual no varejo, de venda parcelada sem juros – o que reduz potencial de crescimento da receita financeira. “Não é sustentável. Isso é uma bomba, uma armadilha que o varejo precisa desarmar”, disse. “Atingiu-se um limite no parcelamento sem juros e no Magazine Luiza decidimos limitar as vendas sem juros no Cartão Luiza ao patamar de 15% das vendas.”

Fonte: Valor Econômico

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Cresce parcela da renda comprometida com dívidas

 

O comprometimento da renda das famílias com os juros e a amortização de empréstimos saltou de 19,8% em dezembro de 2010 para 22,7% no mesmo mês de 2011, segundo projeção do Credit Suisse.

Em recente relatório, o banco aponta que o comprometimento da renda é provavelmente uma das causas do aumento da inadimplência (mais de 90 dias) da pessoa física de 5,8% no primeiro trimestre de 2011 para 7,6% em janeiro e fevereiro de 2012. A inadimplência em alta, por sua vez – a média desde junho de 2000 é de 7% -, aumenta a percepção de risco dos bancos, o que pode ter impactos nos spreads e nos volumes de crédito concedidos.

“O cenário mais provável hoje é a expansão do crédito à pessoa física ser menor e o comprometimento de renda com juro e amortização tende a aumentar”, resume Nilson Teixeira, economista-chefe do Credit Suisse.

No relatório, o banco alerta que qualquer recuo do alto comprometimento da renda das famílias com juros e amortização do crédito pessoal depende da redução dos spreads bancários e do aumento do prazo médio das operações. Além disso, nota que a alta inadimplência pode dificultar a aceleração do crédito nos próximos meses, reduzindo as chances de uma retomada econômica mais forte no curto prazo.

Para dezembro de 2012, o Credit Suisse projeta que o comprometimento da renda das famílias com o serviço do crédito pode variar entre uma ligeira queda e um forte aumento. No melhor cenário, ele recua para 22,4%. Mas isso supõe a redução dos juros médios de cada modalidade da pessoa física para o nível de outubro de 2010, o menor da história, e uma elevação do prazo médio da mesma dimensão da ocorrida em 2008.

Num cenário menos otimista, com estabilidade dos juros e do prazo médio de todas as modalidades no nível do fim de 2011, o comprometimento daria mais um salto, para 23,7% da renda em dezembro de 2012.

Em fevereiro, mesmo com a trajetória de queda da Selic (juro básico), a taxa média anual dos empréstimos a pessoas físicas subiu de 45,1% para 45,4%.

Carlos Kawall, economista-chefe do banco J. Safra, recorda que “a taxa de juros e os spreads (do crédito à pessoa física) subiram violentamente quando o BC adotou as medidas macroprudenciais no fim de 2010″.

Posteriormente, ele acrescenta, essas taxas iniciaram um movimento de queda, mas ainda estão em nível bem superior ao do fim de 2010. Ele observa ainda que o crescimento da inadimplência das famílias em 2011 aconteceu mesmo com um mercado de trabalho espetacular e a renda em alta.

Para Kawall, “houve um excesso na concessão de crédito para a pessoa física e agora a gente vive um pouco a ressaca, o que limita o potencial de crescimento da economia no curto prazo”.

O economista Samy Dana, doutor em Administração e professor da Escola de Economia de São Paulo (EESP) da Fundação Getúlio Vargas (FGV), especialista em finanças pessoais, observa que o Brasil tem um dos maiores spreads (diferença entre os juros de captação do banco e dos empréstimos) do mundo. Combinadas com a falta de educação financeira dos brasileiros, as altíssimas taxas das linhas de crédito contribuem para os excessos.

“As pessoas não sabem usar o crédito de forma saudável, e pensam muito no valor da parcela, sem questionar os valores totais”, diz Dana.

Um exemplo de como os brasileiros se enredam com crédito excessivo é o do músico Gilberto de Syllos, 44 anos, que foi assessorado por Dana para sair da armadilha de um cartão de crédito que subiu de contas mensais de R$ 300 para R$ 11 mil. Contando outras linhas, ele chegou a dever R$ 20 mil.

“Quando vi que estava pagando no cartão R$ 1.800 de juros, isto é, de nada, eu vi que tinha de dar um jeito”, diz Syllos, que toca contrabaixo, mora entre São Paulo e Campinas e dá aula na Faculdade de Música Souza Lima, nos Jardins. Sana o orientou a priorizar a quitação da dívida cara do cartão, o que ele conseguiu fazer no fim do 2011.

Um dos sinais preocupantes da evolução recente do crédito é justamente que as modalidades mais caras, como cheque especial e cartão de crédito, tiveram um impulso maior do que o crédito para a aquisição de veículos, que é uma linha mais barata com papel importante no boom de empréstimos à pessoa física nos últimos anos. As concessões de crédito imobiliário recuaram desde dezembro, mas depois de forte salto a partir de setembro.

A média diária de concessões de crédito para aquisição de veículos caiu de R$ 436 milhões em novembro de 2011 para R$ 381 milhões em fevereiro, e o nível atual é praticamente o mesmo do início de 2011. Já a média diária do cheque especial caiu de R$ 1,310 bilhão para R$ R$ 1,229 bilhão entre outubro e dezembro, mas voltou a subir para R$ 1,264 bilhão em fevereiro. Em janeiro de 2011, ela estava em R$ 1,141 bilhão.

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