Artigo

30 de julho de 2026

Fatores determinantes da inadimplência junto aos tomadores de crédito com Garantia Complementar do Fundo de Aval às Micro e Pequenas Empresas – FAMPE

Flaviano Augusto Nunes Dutra; Lucineide Bispo dos Reis Luz

DOI: 10.22167/2675-6528-202600820

Artigo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Resumo

O crédito é essencial para o desenvolvimento empresarial, mas seu acesso é restrito para pequenos negócios devido ao risco de inadimplência. Este estudo objetivou ampliar a compreensão sobre as características e os fatores determinantes da inadimplência junto aos tomadores de crédito com Garantia Complementar do Fundo de Aval às Micro e Pequenas Empresas (FAMPE). Para tanto, a pesquisa utilizou dados quantitativos do FAMPE/SEBRAE, referentes a 120.746 operações de crédito no período pós-pandemia, e empregou a modelagem estatística de Regressão Logística Binária, com processamento e análise na linguagem R. O modelo demonstrou consistência estatística, assertividade e elevada capacidade preditiva. Os resultados indicaram que a instituição financeira (com destaque para o modelo cooperativo), o nível de risco de crédito (com operações de risco C apresentando maior inadimplência e risco AA menor), o porte empresarial (microempresas e empresas de pequeno porte com menor propensão à inadimplência que MEIs), a região geográfica (Sul e Sudeste com menor inadimplência), a presença de crédito assistido, o valor da garantia e o prazo da operação influenciaram a probabilidade de inadimplência. Os achados geraram subsídios para o entendimento da inadimplência no FAMPE e para a formulação de ações que visam ampliar o acesso ao crédito para os pequenos negócios.

Palavras-chave: Acesso ao Crédito; FAMPE; Pequenos Negócios; Regressão Logística; Risco de Crédito.

1. Introdução

O crédito desempenha um papel fundamental para o desenvolvimento e crescimento empresarial, potencializando investimentos, a ampliação de negócios e a manutenção da gestão operacional. Este instrumento financeiro é vital para que empresas de todos os portes possam prosperar e contribuir ativamente para a economia.

Apesar de sua grande representatividade em número de empresas e participação no Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro, as Micro e Pequenas Empresas (MPEs) frequentemente enfrentam acesso limitado ao crédito quando comparadas às empresas de maior porte. Essa disparidade representa um desafio significativo, sendo o risco de inadimplência um dos principais fatores restritivos para a obtenção de financiamento por esses pequenos negócios.

No Brasil, as MPEs são formalmente caracterizadas pela Lei Complementar nº 123, de 2026, conhecida como Lei Geral das Micro e Pequenas Empresas, que instituiu seu estatuto e o regime tributário do Simples Nacional. A Lei Complementar nº 128, de 2018, criou o Microempreendedor Individual (MEI). Essas classificações abrangem MEIs com receita bruta anual de até R$81.000,00, Microempresas (ME) com receita bruta anual igual ou inferior a R$360.000,00, e Empresas de Pequeno Porte (EPP) com receita bruta anual superior a R$360.000,00 e igual ou inferior a R$4.800.000,00. O Atlas dos Pequenos Negócios de 2022 aponta que as MPEs respondem por 30% do PIB brasileiro. Dados mais recentes do Mapa de Empresas, Relatório do 2º Quadrimestre de 2025, indicam que 93,8% das 24.213.445 empresas ativas são MEIs, MEs ou EPPs.

O mercado de crédito no Brasil é expressivo, com o Sistema Gerenciador de Séries Temporais (SGS) do Banco Central do Brasil (BACEN) registrando um saldo de R$2,58 trilhões em operações de crédito para empresas de todos os portes até agosto de 2025, o que equivale a aproximadamente 54% do PIB nacional. Contudo, a distribuição é desigual: MPEs e médias empresas recebem cerca de 48% do crédito total, enquanto as grandes empresas respondem por 52%. O Relatório de Economia Bancária (BACEN, 2020) já indicava que, em dezembro de 2020, os pequenos negócios representavam apenas 17,1% do crédito concedido às empresas, em contraste com 58,9% para as grandes. Uma barreira significativa para as MPEs é a falta de garantias adequadas ou a exigência de garantias excessivas pelas instituições financeiras, conforme destacado por 16% dos empresários entrevistados em matéria da Agência SEBRAE de Notícias.

As garantias são mecanismos cruciais para reduzir os efeitos da assimetria de informação entre credores e tomadores, além de mitigar riscos decorrentes de eventos imprevistos que possam comprometer o cumprimento das obrigações do devedor (Santos, 2000, apud Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social, 2012). A assimetria informacional e o risco de inadimplência frequentemente levam os bancos tradicionais a majorar as taxas de juros ou a não conceder crédito a tomadores economicamente menos estáveis (Stiglitz e Weiss, 1981, apud Fundo garantidor para microcrédito, 2024). Nesse contexto, os sistemas de garantia são fundamentais para reduzir custos e riscos, apoiando o acesso ao crédito para projetos viáveis que não possuem garantias suficientes (Estudo Mecanismos de Mitigação de Risco, 2016).

É neste cenário que os sistemas de garantia complementar, como fundos garantidores ou fundos de aval, desempenham um papel estratégico. Eles visam cobrir parte do risco das instituições financeiras na concessão de crédito, de acordo com as condições pactuadas. No Brasil, a partir da década de 1990, diversos fundos de aval foram criados para facilitar o acesso ao crédito para pequenos negócios. Entre eles, destaca-se o Fundo de Aval às Micro e Pequenas Empresas (FAMPE), uma iniciativa do Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (SEBRAE). Criado em 1995, o FAMPE tem como objetivo diminuir as barreiras ao acesso ao crédito para pequenos negócios, originadas pela falta de garantias reais exigidas pelos bancos, garantindo até 80% de um financiamento junto a instituições financeiras conveniadas.

Desde sua criação, o FAMPE já respaldou mais de 673 mil operações, totalizando R$37,2 bilhões em crédito e R$27,4 bilhões em garantias, evidenciando sua efetividade. Somente entre abril de 2020 e setembro de 2024, 268.891 operações de crédito beneficiaram pequenos negócios por meio do FAMPE. No entanto, a questão da inadimplência persiste. A inadimplência em operações de crédito é geralmente considerada a partir de 91 dias de atraso (CNI, Negociação de Dívidas). Estudos recentes da Unidade de Capitalização e Serviços Financeiros do SEBRAE, analisando operações de crédito junto ao FAMPE no período de abril de 2020 a setembro de 2024, apontam para uma taxa de inadimplência de 24,58%.

Compreender os fatores que contribuem para essa taxa de inadimplência é crucial para aprimorar a eficácia do FAMPE e de outras ferramentas de fomento ao crédito. O cenário atual revela uma lacuna prática e teórica na compreensão dos determinantes específicos da inadimplência entre os tomadores de crédito com garantia complementar do FAMPE. Assim, esta pesquisa se justifica pela necessidade de fornecer subsídios robustos para o desenvolvimento de políticas públicas e estratégias corporativas mais direcionadas, visando otimizar o acesso ao crédito e o desempenho dos pequenos negócios.

Neste sentido, o presente trabalho teve como objetivo ampliar a compreensão sobre as características da inadimplência junto ao Fundo de Aval às Micro e Pequenas Empresas (FAMPE), respondendo à questão quais seriam os fatores determinantes da inadimplência junto aos tomadores de crédito com Garantia Complementar do FAMPE.

2. Material e Métodos

Esta pesquisa, de natureza quantitativa, teve como objetivo ampliar a compreensão sobre os fatores determinantes da inadimplência junto aos tomadores de crédito com Garantia Complementar do Fundo de Aval às Micro e Pequenas Empresas (FAMPE). Para tanto, adotou-se uma abordagem metodológica baseada na modelagem estatística, utilizando a técnica de Regressão Logística Binária. A escolha dessa metodologia justificou-se pela sua capacidade de estimar a probabilidade de ocorrência de um evento dicotômico, como a inadimplência, a partir de um conjunto de variáveis explicativas (Fávero et al., 2024).

Os dados utilizados neste estudo foram de natureza primária, obtidos diretamente do banco de dados do FAMPE, gerido pelo Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas (SEBRAE). A coleta abrangeu operações de crédito realizadas no período pós-pandemia, especificamente a partir de 22 de maio de 2022. Inicialmente, a base de dados bruta era composta por 166.855 observações e 18 variáveis, correspondentes a registros de operações de crédito formalizadas junto às instituições financeiras conveniadas ao FAMPE/SEBRAE.

Antes da análise, a base de dados passou por um processo de limpeza, tratamento e transformação. Essa etapa foi crucial para lidar com valores ausentes ou inconsistentes, potenciais outliers e categorias com baixa representatividade, garantindo a adequação dos dados à modelagem estatística proposta. Procedimentos de padronização foram aplicados previamente à estimação dos modelos econométricos, assegurando a qualidade e a consistência das informações.

Após o tratamento e a análise de aderência em relação aos objetivos do estudo, à qualidade da informação e à representatividade, o conjunto de variáveis foi reduzido. Das 18 variáveis iniciais, 9 foram selecionadas para compor o modelo final, resultando em uma base ajustada de 120.746 observações. A variável dependente, denominada Inadimplência, foi construída como uma variável qualitativa dicotômica, representando a ocorrência ou não de inadimplência.

As variáveis explicativas consideradas incluíram: Instituição Financeira, que agrupou as instituições com menos de 5.000 operações em “Outras IFs” e consolidou as Centrais Regionais do Sicredi em uma única rubrica denominada “Sicredi”. Também foram incluídas Região, categorizando as Unidades da Federação em Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul; e Porte Empresarial, abrangendo Microempreendedor Individual (MEI), Microempresa (ME) e Empresa de Pequeno Porte (EPP).

Outras variáveis explicativas foram: Valor da Garantia, correspondente ao valor financiado na operação garantida pelo FAMPE; Prazo da Operação, definido em meses desde o período de carência até o vencimento da última parcela; e Risco de Crédito, classificado pela instituição financeira nos níveis AA, A, B e C, atribuídos na análise prévia à concessão. A Taxa de Juros, convertida para o período anual, e o Crédito Assistido, que identificou o recebimento de apoio do SEBRAE, completaram o conjunto de preditores.

A classificação da variável dependente Inadimplência foi baseada na Situação da Operação, onde se consideraram inadimplentes as operações vencidas a mais de 90 dias, conforme a Resolução CMN nº 4.966 de 25 de novembro de 2021. Essa definição permitiu a construção da variável dicotômica necessária para a aplicação da Regressão Logística Binária.

Para o processamento e a análise dos dados, utilizou-se a linguagem de programação R, reconhecida por sua aplicação em problemas estatísticos e visualização gráfica (Perlin, 2021). Os códigos em R foram executados no ambiente Google Colab, que foi previamente configurado e ajustado para a utilização da referida linguagem. As etapas operacionais para a elaboração dos códigos incluíram a leitura da base de dados no formato .xlsx, a padronização dos campos e a construção da variável dependente binária, bem como a preparação das covariáveis categóricas e numéricas.

A estimação e interpretação da regressão logística (logit) foram realizadas, e o desempenho preditivo do modelo foi avaliado por meio de métricas como a Área sob a Curva ROC (AUC/RPC) e a matriz de confusão. A avaliação do desempenho preditivo ocorreu em um conjunto de teste independente, obtido por particionamento amostral, com o objetivo de evitar sobreajuste e fornecer uma estimativa mais realista da capacidade de generalização do modelo.

3. Resultados e Discussão

A análise dos fatores determinantes da inadimplência junto aos tomadores de crédito com Garantia Complementar do Fundo de Aval às Micro e Pequenas Empresas (FAMPE) foi realizada por meio de um modelo de regressão logística binária. Este modelo foi estimado com base em 120.746 observações e nove variáveis explicativas, após um rigoroso tratamento e padronização dos dados. A abordagem metodológica permitiu investigar a probabilidade de ocorrência de inadimplência, definida como operações com mais de noventa e um dias de atraso, em função das características das operações e dos tomadores de crédito.

Os resultados do modelo de regressão logística foram apresentados de forma integrada, contemplando os valores numéricos, as razões de chances (Odds Ratios – OR), os efeitos marginais médios (Average Marginal Effects – AME), o diagnóstico de multicolinearidade e o desempenho preditivo. As categorias de referência para as variáveis categóricas foram estabelecidas como Caixa Econômica Federal para instituição financeira, Microempreendedor Individual (MEI) para porte empresarial, Centro-Oeste para região, Nível A para risco de crédito e a ausência de crédito assistido.

Desempenho preditivo do modelo

O desempenho preditivo do modelo foi avaliado em um conjunto de teste independente, obtido por particionamento amostral, para fornecer uma estimativa realista da capacidade de generalização. A área sob a curva ROC (Receiver Operating Characteristic), conhecida como AUC, obtida no conjunto de teste, foi de 0,8318. Este valor indica um elevado poder discriminatório do modelo, sendo substancialmente superior ao nível de referência de 0,5, que seria associado a classificadores sem capacidade preditiva.

A estatística AUC de 0,8318 pode ser interpretada como a probabilidade de que o modelo atribua uma probabilidade de inadimplência maior a uma operação efetivamente inadimplente do que a uma operação adimplente, quando ambas são selecionadas aleatoriamente. Do ponto de vista prático, este resultado sugere que o modelo é capaz de ordenar adequadamente as operações de acordo com seu risco relativo. Esta capacidade é particularmente relevante em aplicações de crédito, onde a priorização e a segmentação do risco são mais importantes do que a simples classificação binária, reforçando a adequação da AUC como critério principal de avaliação preditiva.

Diagnóstico de multicolinearidade

O diagnóstico de multicolinearidade foi realizado com base no Fator de Inflação da Variância Generalizado (GVIF) e sua versão ajustada (GVIF¹/(²·Df)), uma métrica apropriada para modelos com variáveis categóricas de múltiplos graus de liberdade. O GVIF quantifica o quanto a variância dos estimadores é inflada devido a correlações lineares entre as covariáveis. Valores próximos de um indicam virtual ausência de correlação linear relevante, enquanto valores elevados sugerem perda de precisão estatística e potencial instabilidade dos coeficientes estimados.

No presente modelo, todos os termos das variáveis explicativas apresentaram um GVIF ajustado de 1,000. Este resultado implica que a variância dos coeficientes não sofreu inflação decorrente de correlação linear entre as variáveis explicativas. A ausência de multicolinearidade é um achado particularmente relevante, considerando a presença simultânea de blocos conceitualmente correlacionados, como banco, porte, risco e características contratuais. Isso indica que cada conjunto de covariáveis contribuiu de forma estatisticamente independente para a explicação da inadimplência, reforçando a estabilidade dos coeficientes estimados, a confiabilidade dos testes de significância individuais e a robustez das inferências realizadas.

Razões de chances (Odds Ratios) e Efeitos marginais médios

Na regressão logística, os coeficientes estimados são interpretados por meio de suas exponenciações, resultando nas razões de chances (OR). A OR expressa como uma variável explicativa afeta as chances de ocorrência do evento de interesse, neste caso, a inadimplência. Quando a OR é igual a um, a variável não altera as chances de inadimplência. Se a OR for maior que um, a variável está associada a um aumento das chances de inadimplência, e se for menor que um, a variável está associada a uma redução.

Para variáveis categóricas, a interpretação é sempre feita em relação à categoria de referência, enquanto para variáveis contínuas, refere-se a um aumento unitário na variável. A significância estatística dos efeitos foi avaliada pelo valor de p (considerando p < 0,05 como significativo) e pelo intervalo de confiança de 95%, onde a ausência do valor um no intervalo indica diferença estatisticamente significativa. Os efeitos marginais médios (AME) quantificam, na escala de probabilidade, a variação média na probabilidade prevista de inadimplência associada a cada variável explicativa, mantendo as demais covariáveis constantes. Os AMEs são úteis por traduzirem os resultados diretamente em pontos percentuais de probabilidade.

Instituição Financeira

As taxas observadas de inadimplência revelaram diferenças substanciais entre as instituições financeiras. A Caixa Econômica Federal apresentou a maior taxa de inadimplência, enquanto as cooperativas de crédito, como SICOOB e SICREDI, exibiram taxas significativamente menores. As probabilidades ajustadas pelo modelo, controlando as demais variáveis, confirmaram essa tendência, com as cooperativas apresentando menor probabilidade de inadimplência.

A avaliação das razões de chances (OR) para as instituições financeiras demonstrou que as categorias de SICOOB, SICREDI e Outras IFs apresentaram ORs substancialmente inferiores a um e altamente significativos, em comparação com a Caixa Econômica Federal. Por exemplo, o Banco SICOOB apresentou uma OR de 0,047, o que implica uma redução aproximada de 95,3% nas chances de inadimplência. Resultados semelhantes foram observados para Outras IFs e Banco SICREDI. Os efeitos marginais médios (AME) foram negativos e de grande magnitude para essas categorias, sendo todos estatisticamente significativos. O Banco SICOOB, por exemplo, apresentou um AME de -0,3676, indicando que operações associadas a essa instituição exibem uma probabilidade prevista de inadimplência aproximadamente 36,8% menor do que a categoria de referência, ceteris paribus. Magnitudes semelhantes foram observadas para Outras IFs (-30,4%) e Banco SICREDI (-30,8%).

Esses achados indicam que a instituição financeira tem um grande impacto na determinação da inadimplência no FAMPE, com destaque para o modelo cooperativo na mitigação do risco. O melhor desempenho dos conglomerados cooperativos pode estar relacionado aos diferenciais de seu modelo, que permeia os princípios do cooperativismo, a proximidade de relacionamento com os associados e critérios mais conservadores para concessão de crédito, resultando em operações de risco mais elevado (Ceschini, 2024).

Classificação de risco

A análise da taxa observada de inadimplência por classificação de risco revelou um gradiente monotônico claro: operações classificadas como Risco Nível AA apresentaram inadimplência bastante reduzida, enquanto as operações de Nível C exibiram taxas muito superiores. Essa relação se mostrou uma das mais fortes e consistentes da análise. As probabilidades ajustadas seguiram a mesma dinâmica, embora as operações classificadas como Risco Nível A e B apresentassem probabilidades muito próximas, indicando perfis de risco similares.

Em relação à categoria de referência Risco Nível A, a variável Risco Nível C apresentou uma OR de 1,152, correspondendo a um aumento aproximado de 15,2% nas chances de inadimplência, e um AME de 0,0210, equivalente a um aumento médio de 2,1% na probabilidade de inadimplência. Em contrapartida, a variável Risco Nível AA teve uma OR de 0,784, indicando uma redução aproximada de 21,6% nas chances de inadimplência, e um AME de -0,0160, ou seja, 1,6% de redução na probabilidade prevista. A variável Risco Nível B, com OR de 0,983 e AME de -0,0010, não apresentou diferença estatisticamente significativa em relação ao Risco Nível A, sugerindo que não há evidências robustas para diferenciá-las.

Os resultados obtidos para a classificação de risco possuem relevância estrutural para a base de dados do FAMPE. Operações com classificação de risco elevada geralmente refletem maior fragilidade financeira ou incerteza quanto à capacidade de pagamento, enquanto classificações de risco mais baixas indicam maior solidez. Esses achados são coerentes com a teoria econômica e a literatura sobre crédito, onde sistemas de classificação de risco funcionam como instrumentos essenciais para avaliação e precificação do risco de inadimplência.

Porte empresarial

Os dados empíricos observados indicaram que empresas classificadas como Microempreendedor Individual (MEI) apresentaram taxa de inadimplência superior às micro e pequenas empresas. Este resultado foi confirmado pelas probabilidades ajustadas via modelo, onde MEIs apresentaram maior probabilidade ajustada de inadimplência, em torno de 52%, seguidas pelas empresas de pequeno porte (aproximadamente 48%) e microempresas (aproximadamente 41%).

As variáveis de porte exibiram efeitos estatisticamente significativos. As microempresas apresentaram o melhor resultado em relação à categoria MEI, com uma OR de 0,715, o que equivale a uma redução aproximada de 28,5% nas chances de inadimplência. Os efeitos marginais médios foram de -0,0478, indicando uma redução média de cerca de 4,8% na probabilidade prevista. As empresas de pequeno porte apresentaram resultados intermediários, com uma OR de 0,846, representando uma redução de 15,4% nas chances, e um AME de -0,0231, ou 2,4% de redução média na probabilidade prevista de inadimplência.

Esses achados sugerem que o porte empresarial possui relevante influência sobre a inadimplência, com empresas mais estruturadas e de maior porte apresentando menor propensão à inadimplência. Isso pode refletir diferenças na capacidade de gestão, estrutura produtiva e financeira, e acesso a instrumentos de mitigação de risco, como seguros de crédito ou garantias reais. Um detalhe notável é que as microempresas apresentaram menor propensão à inadimplência do que as empresas de pequeno porte. Esse diferencial pode estar relacionado a uma maior seletividade na concessão de crédito, com maior rigor no perfil do cliente para microempresas, e aos valores de garantias envolvidos.

Região geográfica

Foram identificadas diferenças regionais relevantes nas taxas observadas de inadimplência. As regiões Sul e Sudeste apresentaram taxas menores, enquanto o Centro-Oeste e o Norte se situaram na zona intermediária, e a região Nordeste registrou as taxas mais elevadas. Contudo, ao observar as probabilidades ajustadas pelo modelo, notou-se que a região Centro-Oeste assumiu um maior risco de inadimplência, seguida pelo Nordeste e Norte, enquanto Sul e Sudeste mantiveram os menores níveis previstos. Essa divergência entre as taxas observadas e as probabilidades ajustadas para o Nordeste sugere que a maior inadimplência observada pode estar associada ao perfil da carteira regional.

Ao avaliar as ORs de inadimplência, considerando a região Centro-Oeste como categoria de referência, a região Sul apresentou uma OR de 0,807 e a região Sudeste uma OR de 0,860, o que equivale a reduções de 19,3% e 14% na probabilidade prevista, respectivamente. As regiões Nordeste e Norte apresentaram ORs de 0,950 e 0,923, respectivamente, indicando fatores redutores de 5% e 7,7%, mas com evidência estatística mais fraca, com valores de p tangenciando o zero. Os efeitos marginais médios corroboraram esses resultados, com Sudeste e Sul mantendo os maiores efeitos redutores, na ordem de 2,4% e 3,3%, respectivamente.

A análise dos resultados, privilegiando os mais significativos, revelou uma polarização entre a região Centro-Oeste e a região Sul, sinalizando heterogeneidade regional no comportamento da inadimplência. Essa heterogeneidade pode estar ligada à estrutura produtiva, empresarial e financeira, bem como ao desenvolvimento econômico regional. A divergência entre a taxa observada e a probabilidade ajustada para o Nordeste sugere que a composição da carteira em cada região influencia a inadimplência, e que, controlando outras variáveis, o efeito regional mais elevado se manifesta no Centro-Oeste.

Crédito assistido

As operações com crédito assistido demonstraram uma taxa de inadimplência substancialmente inferior às operações que não tiveram acesso a essa assistência. Essa análise está em linha com os resultados obtidos por meio das probabilidades ajustadas, que também indicaram que operações contempladas com o crédito assistido apresentaram probabilidade de inadimplência inferior às não assistidas. Quando comparadas à categoria de referência (operações sem crédito assistido), as operações com crédito assistido apresentaram uma OR de 0,789, correspondendo a uma redução aproximada de 21,1% nas chances de inadimplência.

Os efeitos marginais médios para o crédito assistido foram de -0,0231, indicando que a assistência ao crédito está associada a uma redução média de aproximadamente 2,3% na probabilidade de inadimplência. Os resultados sugerem que o acompanhamento técnico, oferecido pelo SEBRAE, por meio de consultorias, capacitações e ferramentas, contribui para uma melhor gestão dos recursos e maior viabilidade dos projetos financiados. Essa prática auxilia na saúde financeira do negócio e no adimplemento da operação, tanto no momento da obtenção do crédito quanto durante sua vigência.

Valor da garantia

A taxa observada de inadimplência por faixas de valor da garantia revelou uma relação negativa: à medida que o valor da garantia aumenta, a inadimplência reduz. Destacou-se que as taxas de inadimplência foram muito reduzidas para garantias a partir de R$175.000. A probabilidade estimada pelo modelo logístico, mantendo as demais covariáveis constantes, confirmou uma tendência decrescente suave e estatisticamente consistente, indicando que o efeito identificado não é apenas reflexo da agregação por faixas, mas permanece mesmo quando controladas as demais características das operações.

Ao avaliar a variável Valor da Garantia por meio das ORs, encontrou-se um valor de 0,998, inferior a um e estatisticamente significativo, sugerindo um efeito protetivo sobre o risco de inadimplência, embora de pequena magnitude marginal. O AME foi praticamente nulo por unidade monetária, um padrão típico quando a variável é medida em escala muito granular, como em reais, onde o efeito por real é diminuto. Para uma interpretação econômica mais robusta, o TCC original sugere reescalar a variável ou considerar transformações como logaritmo da garantia em análises de robustez.

Os resultados apontam que o valor da garantia, embora não seja um dos determinantes mais significativos, sugere que operações com garantias maiores tendem a apresentar uma ligeira redução na probabilidade de inadimplência. Do ponto de vista econômico, esses achados podem refletir o entendimento de que financiamentos mais robustos geralmente envolvem análises de crédito mais criteriosas, uma maior capacidade econômica do tomador, projetos mais sólidos e maior potencial de geração de receita para os empreendimentos.

Prazo da operação

A taxa observada de inadimplência por faixas de prazo da operação apresentou um comportamento não-linear e volátil, com picos em faixas específicas e quedas abruptas. Para prazos acima de 103 meses, registrou-se zero de inadimplência, devido à ausência de casos. A análise das probabilidades ajustadas pelo modelo, contudo, revelou uma relação negativa e linear entre o número de meses e a probabilidade ajustada de inadimplência, com o risco diminuindo à medida que o prazo se amplia. Essa linearidade modelada contrasta com a volatilidade observada, sugerindo cautela na interpretação dos resultados desta variável, pois a relação entre prazo e inadimplência pode não ser perfeitamente linear.

A variável Prazo da Operação apresentou uma OR de 0,995, indicando um efeito protetivo estatisticamente significativo, embora de pequena magnitude. O AME, também significativo, foi de -0,0007, indicando uma redução média de 0,07% na probabilidade de inadimplência para cada mês adicional no prazo. Esses resultados guardam coerência com o gráfico de probabilidades ajustadas, mas a volatilidade das observações empíricas contrastou com a linearidade do resultado do modelo, o que reforça a recomendação de cautela na interpretação, já que o risco real pode não descrever uma forma constante de acordo com o alongamento do prazo.

Taxa de Juros

A taxa observada de inadimplência por faixas de taxa de juros sugeriu uma relação não linear e volátil nos dados empíricos, com picos de inadimplência em faixas intermediárias, seguidos de quedas abruptas. Este comportamento pode indicar a ocorrência de seleção adversa nos picos de inadimplência, possivelmente associados a tomadores de crédito de risco mais elevado. Ao transpor os dados para o modelo logístico, as probabilidades ajustadas impuseram uma tendência linear ascendente, priorizando a elevação da inadimplência com o aumento da taxa de juros. Essa imposição linear pode resultar em subestimação de riscos, em detrimento das observações empíricas que mostraram picos e volatilidade.

Ao analisar as ORs associadas à taxa de juros, observou-se o valor de 1,004 com significância estatística, indicando que cada incremento unitário na taxa de juros eleva as chances de inadimplência em 0,4%. Este resultado demonstra um efeito positivo e persistente da taxa de juros sobre o risco de inadimplência, mesmo diante de observações empíricas ruidosas. Contudo, ao avaliar o efeito marginal médio, observou-se ausência de significância estatística ao nível de 5% (p igual a 0,065), com um AME de 0,062 e intervalo de confiança que abrange o zero, indicando neutralidade. Este resultado sugere que, embora a direção do risco seja identificável via OR, a magnitude de seu impacto na probabilidade de inadimplência é incerta, o que reforça a recomendação de cautela no uso isolado desta variável em análises de risco.

Em síntese, os achados desta pesquisa, baseados na modelagem de regressão logística binária, revelaram que a instituição financeira, o nível de risco de crédito, o porte empresarial, a região geográfica, a presença de crédito assistido, o valor da garantia e o prazo da operação são fatores determinantes da inadimplência nas operações de crédito com garantia complementar do FAMPE. O modelo demonstrou robustez estatística e capacidade preditiva, indicando que instituições cooperativas e operações de menor risco (AA) e maior porte (microempresas) estão associadas a menor inadimplência. A assistência técnica e garantias de maior valor também contribuem para a mitigação do risco, enquanto a taxa de juros e o prazo da operação, embora com efeitos mais complexos e que demandam cautela na interpretação, também influenciam a probabilidade de inadimplência, fornecendo subsídios valiosos para o aprimoramento das políticas de acesso ao crédito para pequenos negócios.

4. Conclusão

Este estudo objetivou ampliar a compreensão sobre os fatores determinantes da inadimplência junto aos tomadores de crédito com Garantia Complementar do Fundo de Aval às Micro e Pequenas Empresas (FAMPE). Por meio da aplicação de um modelo de regressão logística binária a uma vasta base de dados, verificou-se que a instituição financeira, o nível de risco de crédito, o porte empresarial, a região geográfica, a presença de crédito assistido, o valor da garantia e o prazo da operação influenciaram a probabilidade de inadimplência. Observou-se que instituições cooperativas, operações classificadas com risco AA e microempresas apresentaram menor propensão à inadimplência. Adicionalmente, o crédito assistido e garantias de maior valor contribuíram para a mitigação do risco. O modelo demonstrou consistência estatística e elevada capacidade preditiva, com uma área sob a curva ROC de 0,8318, e ausência de multicolinearidade, reforçando a robustez das inferências.

Os achados desta pesquisa fornecem subsídios valiosos para o entendimento da inadimplência no FAMPE e para a formulação de políticas públicas e estratégias corporativas mais direcionadas, visando otimizar o acesso ao crédito e o desempenho dos pequenos negócios. Contudo, a interpretação dos efeitos da taxa de juros e do prazo da operação demandou cautela, visto que a imposição de linearidade pelo modelo contrastou com a volatilidade observada nos dados empíricos, sugerindo que o risco real pode não descrever uma forma constante ao longo do tempo. Para estudos futuros, recomenda-se aprofundar a análise dessas variáveis, explorando transformações ou modelos que capturem relações não lineares, além de investigar o comportamento dos preditores para aprimorar a democratização do mercado de crédito brasileiro.

Referências Bibliográficas

Banco Central do Brasil [BACEN]. (2020). Relatório de Economia Bancária. Disponível em: https://www.bcb.gov.br/content/publicacoes/relatorioeconomiabancaria/reb_2020.pdf. Acesso em: 20 out. 2025.

Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social,

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Santos, 2000 [Referência completa não encontrada no documento original]

Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas [SEBRAE]. (2022). Atlas dos Pequenos Negócios. Disponível em: https://datasebrae.com.br/wp-content/uploads/2024/01/Livro_Atlas_dos_Peq_Neg_Sebrae_V8.pdf. Acesso em: 20 out. 2025.

Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Economia, Investimentos e Banking do MBA USP/Esalq

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26 de agosto de 2026

Gerenciamento de Cronograma de Manutenção no Setor de Extração de Caldo em uma Indústria Sucroalcooleira

26 de agosto de 2026

Fomento à liderança de mulheres por meio da gestão estratégica de partes interessadas

26 de agosto de 2026

Transformação do Modelo Comercial em Serviços Linguísticos para Maior Previsibilidade de Receita

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

24 de agosto de 2026

Do Mundo à Mente: o Impacto Intercultural na Neuroplasticidade

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

24 de agosto de 2026

Estudo Comparativo: o Conhecimento Docente sobre Neuroplasticidade e Práticas Pedagógicas na Rede Direta e Indireta

24 de agosto de 2026

Precificação Baseada em Valor como Estratégia Competitiva Frente ao Modelo Orientado por Custos

24 de agosto de 2026

Modelo Preditivo de Risco Reputacional Baseado em Textos Jornalísticos

Compliance E Esg

24 de agosto de 2026

Liderança Feminina Negra no Brasil: como Políticas Corporativas de Diversidade Apoiam Trajetórias de Sucesso

24 de agosto de 2026

Segmentação Estratégica de Adquirentes Brasileiras por Clusterização Multivariada

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26 de agosto de 2026

Gerenciamento de Cronograma de Manutenção no Setor de Extração de Caldo em uma Indústria Sucroalcooleira

A manutenção de entressafra em indústrias sucroalcooleiras representa um projeto de alta complexidade, frequentemente comprometido por limitações na definição do escopo, no sequenciamento de atividades e nas estimativas de duração, afetando a confiabilidade e previsibilidade da execução. Objetivou-se aprimorar o gerenciamento do cronograma de manutenção de entressafra no setor de extração de caldo, por meio da aplicação das práticas do PMBOK 6ª edição, com foco na estruturação do escopo, sequenciamento lógico das atividades, melhoria das estimativas de duração e identificação do caminho crítico. A pesquisa caracterizou-se como um estudo de caso único, de natureza aplicada e abordagem mista, realizado em uma indústria sucroalcooleira. Os métodos incluíram análise documental de cronogramas de entressafra e coleta de dados por meio de questionários com profissionais da área. Inicialmente, diagnosticou-se o cronograma vigente, identificando lacunas. Em seguida, aplicaram-se ferramentas de gerenciamento do cronograma, como a Estrutura Analítica do Projeto (EAP), sequenciamento de atividades, estimativa análoga e bottom-up, e o método do caminho crítico (CPM), permitindo a comparação entre o cenário original e o reestruturado. Os resultados evidenciaram ganhos significativos em previsibilidade, organização das atividades, clareza nas dependências e maior controle sobre prazos e desvios, com a redução de atividades sem predecessoras ou sucessoras de 18,85% para 2,32%. Concluiu-se que a aplicação estruturada das boas práticas de gerenciamento do cronograma aprimorou o planejamento e contribuiu para a disponibilidade operacional na safra subsequente.

Palavras-chave: Caminho crítico; Confiabilidade do planejamento; Estrutura Analítica do Projeto (EAP); Planejamento operacional; Previsibilidade.

26 de agosto de 2026

Fomento à liderança de mulheres por meio da gestão estratégica de partes interessadas

A persistente sub-representação de mulheres em cargos de liderança revelou limitações nas estratégias institucionais de promoção da igualdade de gênero, destacando a necessidade de abordagens mais integradas entre gestão de projetos e negociação estratégica. O estudo objetivou analisar como estratégias de negociação e engajamento de partes interessadas fomentaram o compromisso institucional com políticas que impulsionam a liderança feminina, e propôs uma matriz estratégica orientada por uma perspectiva de gênero. Adotou-se uma abordagem de métodos mistos, de natureza convergente e articulação epistemológica crítica-transformativa, que combinou análise documental, estudos de caso institucionais e uma entrevista semiestruturada com uma líder feminina, seguida de análise temática e triangulação de dados para aumentar a robustez interpretativa. Os resultados indicaram que organizações que institucionalizaram práticas de governança, estabeleceram metas mensuráveis e incorporaram partes interessadas como participantes ativos demonstraram maior capacidade de converter compromissos discursivos em ações estruturadas. Evidenciou-se, ainda, que a integração entre negociação estratégica e gestão de partes interessadas potencializou a sustentabilidade das iniciativas de equidade de gênero. Concluiu-se que a implementação de uma matriz estratégica, denominada Matriz Estratégica de Engajamento de Stakeholders com foco em gênero (MEES-G), configurou-se como uma ferramenta de gestão relevante para fortalecer o compromisso institucional e facilitar transformações organizacionais consistentes, oferecendo orientação eficaz a gestores públicos e privados na implementação de políticas inclusivas.

Palavras-chave: Equidade; Governança; Inclusão organizacional; Representatividade; Transformação organizacional.

26 de agosto de 2026

Transformação do Modelo Comercial em Serviços Linguísticos para Maior Previsibilidade de Receita

A busca por previsibilidade de receita e maior controle sobre o desempenho comercial tem se tornado um desafio relevante na indústria de serviços linguísticos, caracterizada por alta variabilidade de demanda e modelos historicamente baseados em volume de serviços. Neste contexto, o estudo teve como objetivo analisar a reestruturação do modelo comercial de uma empresa do setor, com foco na transição de uma abordagem orientada à receita faturada para um modelo baseado na formalização de contratos e na previsibilidade de receita potencial. A pesquisa foi conduzida por meio de pesquisa-ação entre maio de 2024 e março de 2026, utilizando dados quantitativos provenientes de sistemas internos e dados qualitativos obtidos por observação participante e entrevistas com profissionais-chave. Os resultados quantitativos indicaram que a meta trimestral de contratos foi superada, atingindo 106% no primeiro trimestre de 2026, e os contratos firmados entre o final de 2025 e o primeiro trimestre de 2026 resultaram em uma projeção de receita de US$ 1.230.500, equivalente a aproximadamente 88% da meta anual, evidenciando aumento na previsibilidade da receita potencial. Qualitativamente, os dados apontaram maior clareza na avaliação da performance comercial, maior transparência na identificação dos fatores que impactam a conversão de contratos em receita e melhoria na integração entre as áreas envolvidas. Concluiu-se que a adoção de um modelo baseado em contratos contribui para uma gestão mais eficiente, previsível e orientada à geração sustentável de receita.

Palavras-chave: Contratos comerciais; Gestão comercial; Modelo de vendas; Pesquisa-ação; Serviços linguísticos.

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

24 de agosto de 2026

Do Mundo à Mente: o Impacto Intercultural na Neuroplasticidade

Um estudo investigou a associação entre experiências interculturais e mudanças cognitivas autorrelatadas em adultos brasileiros, à luz do conceito de neuroplasticidade. A pesquisa caracterizou-se como exploratória, de abordagem mista, e foi composta por revisão bibliográfica narrativa e levantamento empírico. Este último foi realizado por meio de questionário online aplicado a 33 participantes que vivenciaram experiências em diferentes países. Coletaram-se dados sociodemográficos, características das vivências internacionais e autoavaliações relacionadas a funções executivas, aprendizagem, memória, atenção e comunicação social. Os resultados indicaram predominância de percepções positivas de mudanças cognitivas, especialmente nos domínios da flexibilidade cognitiva, planejamento, tomada de decisão, aprendizagem e competências comunicativas. A maioria dos participantes relatou a manutenção dessas mudanças ao longo do tempo, associando-as principalmente à duração da experiência, à necessidade de adaptação e ao contato intercultural direto. Os achados sugerem que experiências interculturais constituem contextos de estimulação cognitiva complexa, potencialmente associados a processos de reorganização funcional em múltiplos domínios cognitivos na vida adulta.

Palavras-chave: Adaptação cognitiva; Adaptação cultural; Aprendizagem; Flexibilidade cognitiva; Funções executivas.

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

24 de agosto de 2026

Estudo Comparativo: o Conhecimento Docente sobre Neuroplasticidade e Práticas Pedagógicas na Rede Direta e Indireta

A primeira infância constitui um período crítico de plasticidade neural, no qual a qualidade das intervenções pedagógicas determina a arquitetura cerebral e o desenvolvimento integral da criança. O presente estudo teve como objetivo comparar o conhecimento docente sobre neuroplasticidade e sua aplicação prática em unidades de educação infantil de administração direta e indireta na cidade de São Paulo. A metodologia consistiu em um estudo de caso descritivo com abordagem mista, no qual foram aplicados questionários de autopercepção com docentes e realizada uma análise documental de projetos políticos pedagógicos, relatórios de desenvolvimento de alunos e diários de bordo. Os resultados indicaram que, embora ambas as redes tenham executado práticas neurocompatíveis, a Rede Direta apresentou maior intencionalidade pedagógica e segurança técnica 20% superior na identificação de marcos do desenvolvimento, fator diretamente associado à maior carga horária de formação continuada. O estudo evidenciou que a formação continuada atuou como um divisor entre a prática intuitiva e a mediação baseada em evidências. Concluiu-se que o acesso ao saber neurocientífico e a equiparação dos tempos de reflexão docente são fundamentais para garantir maior equidade no desenvolvimento infantil e a eficácia das políticas públicas de educação em territórios de vulnerabilidade.

Palavras-chave: Educação Infantil; Formação Docente; Neurociência Aplicada; Primeira Infância; Redes de Ensino.

24 de agosto de 2026

Precificação Baseada em Valor como Estratégia Competitiva Frente ao Modelo Orientado por Custos

A gestão estratégica de preços consolidou-se como fator determinante para a sustentabilidade e competitividade em mercados industriais, onde a transição de modelos baseados em custos para estratégias orientadas ao valor representa um desafio cultural e operacional crítico. Este estudo teve como objetivo comparar as práticas de precificação em duas unidades industriais do setor business-to-business (B2B), analisando como o alinhamento com a estratégia baseada em valor impacta a sustentabilidade do negócio. Para tanto, investigou-se uma unidade operacional e uma unidade que recentemente descontinuou suas atividades, buscando identificar correlações entre a gestão de preços e a viabilidade competitiva. Adotou-se uma abordagem qualitativa com elementos comparativos, a partir de entrevistas semiestruturadas aplicadas a gestores de duas empresas do setor metalmecânico, utilizando questões fechadas em escala Likert e perguntas abertas organizadas em sete dimensões analíticas relacionadas à maturidade em precificação. Os resultados evidenciaram que a empresa em operação apresentou maior estruturação de processos, melhor integração entre áreas, uso mais frequente de indicadores e ambiente cultural mais favorável à sustentação de preços com base no valor entregue ao cliente. Em contraste, a empresa descontinuada demonstrou fragilidades na formalização da precificação, baixa integração interfuncional, limitações na comunicação de valor e forte predominância de uma cultura orientada por custos. O estudo reforçou que a adoção da precificação baseada em valor requer a institucionalização de processos interfuncionais e governança para garantir a perenidade organizacional frente à pressão competitiva.

Palavras-chave: Concorrência; Cultura; Governança; Liderança.

24 de agosto de 2026

Modelo Preditivo de Risco Reputacional Baseado em Textos Jornalísticos

A reputação corporativa é um ativo intangível crítico, cuja volatilidade na era digital torna as organizações suscetíveis a crises por exposições midiáticas negativas. O estudo desenvolveu um modelo preditivo de risco reputacional para identificar se variáveis da cobertura de mídia, como volume, sentimento e léxico, atuam como precursores de danos severos. A metodologia fundamentou-se na coleta de dados via Web Scraping de notícias sobre eventos de risco ocorridos entre 2023 e 2025. O processamento utilizou Processamento de Linguagem Natural (NLP) para análise de sentimento e feature engineering. A modelagem consistiu em uma tarefa de classificação binária supervisionada, com o target de dano grave determinado por proxies quantificáveis, como impactos financeiros e penalidades regulatórias. Foram comparados os algoritmos Regressão Logística, Random Forest e XGBoost, além da implementação de um modelo Ensemble, em ambiente Python, validados pelas métricas AUC-ROC e F1-Score. Os resultados apontaram a superioridade da abordagem conjunta (Ensemble), que alcançou F1-Score de 0.878 e Recall de 85.4%, e a viabilidade de estimar a probabilidade de crises e estabelecer limiares de risco acionáveis. Comprovou-se a eficácia da integração entre NLP e Machine Learning para a mitigação proativa de riscos corporativos, oferecendo uma ferramenta de suporte à decisão para equipes de comunicação corporativa e gestão de riscos.

Palavras-chave: Análise de Sentimentos; Aprendizado de Máquina; Danos à reputação; Modelagem de Dados Históricos; Processamento de Linguagem Natural (PLN).

Compliance E Esg

24 de agosto de 2026

Liderança Feminina Negra no Brasil: como Políticas Corporativas de Diversidade Apoiam Trajetórias de Sucesso

O presente estudo analisou como as políticas corporativas de diversidade e inclusão influenciaram as trajetórias profissionais de mulheres negras que ocupam cargos de liderança no Brasil. O estudo buscou compreender as experiências e percepções dessas profissionais em relação às práticas organizacionais que moldaram seu desenvolvimento e ascensão. A pesquisa adotou uma abordagem qualitativa, descritiva e aplicada, e coletou dados por meio de levantamento de campo, utilizando questionário semiestruturado com 30 mulheres negras em posições de liderança. Os resultados revelaram que a maioria das participantes possuía alta qualificação acadêmica, atuava predominantemente na região Sudeste e ocupava cargos intermediários de liderança, como supervisão e coordenação. Observou-se a coexistência de trajetórias recentes e consolidadas, indicando avanços na inserção de mulheres negras em liderança, mas também a persistência de limites estruturais que dificultaram a progressão para níveis hierárquicos superiores. Esses achados indicaram que, embora as políticas de diversidade e inclusão fossem relevantes, seus efeitos mostraram-se insuficientes quando não articulados a transformações organizacionais mais amplas voltadas à equidade racial e de gênero, sugerindo que o esforço individual emergiu como estratégia central de trajetória em contextos de suporte institucional frágil.

Palavras-chave: Ascensão profissional; Diversidade organizacional; Inclusão; Interseccionalidade; Políticas corporativas.

24 de agosto de 2026

Segmentação Estratégica de Adquirentes Brasileiras por Clusterização Multivariada

O setor de adquirência desempenha um papel central na infraestrutura de pagamentos, e compreender as diferenças estruturais entre as empresas adquirentes, com base em indicadores operacionais e econômicos, mostrou-se crucial para diagnósticos e decisões fundamentados em dados. O estudo teve como objetivo segmentar as adquirentes brasileiras utilizando indicadores trimestrais de porte, capilaridade, mix de canais e métricas econômicas, empregando análise exploratória de dados e o algoritmo de agrupamento K-means para identificar perfis estratégicos distintos. Realizou-se uma pesquisa quantitativa, exploratória e descritiva, utilizando uma base de dados estruturada com informações trimestrais de adquirentes brasileiras ao longo de doze períodos. A definição do número de agrupamentos baseou-se no método do cotovelo (elbow method) e no coeficiente de silhueta, sendo a interpretação reforçada pela visualização via Análise de Componentes Principais (PCA). Os principais resultados revelaram a formação de dois perfis predominantes: um caracterizado por maior escala e capilaridade, com elevado volume de transações e spreads médios mais comprimidos; e outro com maior participação do canal remoto e maior monetização relativa, evidenciada pela taxa MDR e por spreads médios mais elevados. Concluiu-se que o agrupamento reduziu a complexidade multivariada do mercado a perfis interpretáveis, oferecendo uma base objetiva para benchmarking e para a interpretação estratégica do posicionamento das adquirentes, com potencial de aplicação na análise de dados para a tomada de decisões.Palavras-chave: Adquirência; Análise multivariada; K-means; Pagamentos digitais; Perfis estratégicos.

Inteligência Artificial

03 de setembro de 2026

O desafio atual da colaboração

Na medida em que o processo criativo começa com a IA, organizações precisam repensar como preservar a construção coletiva das ideias Em pouco mais de três anos, ferramentas de inteligência artificial generativa passaram a ocupar grande parte do trabalho nas organizações, seja para escrever, programar, pesquisar, planejar, analisar ou projetar. A presença já é tão […]

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02 de setembro de 2026

O preço de usar IA sem treinamento

Adoção da tecnologia já alcança 88% das organizações mundiais, enquanto o número de profissionais punidos por usá-la sem preparo dobrou em sete meses No primeiro semestre de 2026, ministrei aulas de inteligência artificial com foco em planilhas, dashboards e apresentações, em Barcelona, na Espanha. Entre meus alunos havia advogados e juízes do Il·lustre Col·legi de […]

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28 de agosto de 2026

Como a sustentabilidade está redesenhando os data centers

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24 de agosto de 2026

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Racionalidade e o contágio no consumo

Como os livros de colorir para adultos ajudam a compreender emoções, influência social e novas febres de mercado De tempos em tempos, determinados produtos ultrapassam sua função original e se transformam em verdadeiras modas de consumo, influenciando escolhas individuais e comportamentos coletivos. Os livros de colorir para adultos são um exemplo particularmente ilustrativo desse fenômeno. […]

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Renata de Gaspari Valdejão Almeida

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