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Reflete a probabilidade de, nos próximos 12 meses, uma entidade cessar a atividade com dívidas por liquidar.
O novo Modelo de Avaliação do Risco de Failure Informa D&B acompanha as necessidades do mercado e de todos os seus clientes. Sendo este modelo mais adaptado às atuais condições e caraterísticas do tecido empresarial português, é também o mais rigoroso. Por esta razão, permite uma gestão de risco mais eficaz e, no enquadramento económico recente, melhores decisões de crédito.
A ocorrência de um evento de failure implica a existência de dívidas por regularizar, conduzindo quase sempre a uma situação de perda total do crédito comercial concedido à entidade que registou failure.
O rigor do processo de avaliação do risco de failure aplicado pela Informa D&B é garantido por dois fatores fundamentais: o recurso a um modelo analítico pautado por parâmetros de elevado poder preditivo e a atualização permanente da avaliação atribuída a cada entidade, sempre que as variáveis determinantes da mesma sofram alterações significativas.
O modelo de previsão de failure da Informa D&B incide sobre todas as entidades ativas comerciais não financeiras, incluindo ENIs.
No entanto, algumas entidades encontram-se fora do âmbito de avaliação do modelo e, portanto, o score das mesmas não é calculado. As entidades excluídas são:
O modelo analítico de base à avaliação do risco de failure foi concebido a partir de uma amostra representativa do tecido empresarial português, tendo sido ponderadas diferentes dimensões, nomeadamente a cobertura setorial, a cobertura financeira, a distribuição por dimensão de negócio e a disponibilidade de informação de pagamentos.
No processo de modelização foram empregues as técnicas estatísticas e econométricas mais avançadas, em linha com os desenvolvimentos científicos relativamente ao estudo do risco de empresas. Neste sentido, após uma pesquisa e análise exaustiva de diferentes variáveis e das combinações entre estas, foram identificadas as variáveis que, em conjunto, produziram melhores resultados.
O modelo final, estimado a partir do recurso a regressões logísticas, pontua os blocos de variáveis de seguida indicados.
Da anterior lista, as variáveis que exercem maior influência sobre a classificação de cada entidade quanto ao seu risco são as seguintes:
Para assegurar que a qualidade dos seus modelos não sofre desvios significativos ao longo do tempo, a Informa D&B aplica regularmente um processo de backtesting, para vigiar o desempenho do modelo no que respeita à estabilidade, bem como à capacidade de discriminação e de calibração.
A elevada capacidade de discriminar corretamente as entidades avaliadas segundo o respetivo grau de risco faz com que este modelo represente uma solução altamente eficaz no que respeita à previsão da insolvência potencial de atuais ou novos clientes. Esta solução permite aos utilizadores:
A determinação deste sistema de notação obedece aos critérios de classificação definidos a nível internacional pela Dun & Bradstreet, a partir dos quais são determinadas quatro classes de rating.
De acordo com este sistema, que configura uma das grelhas de classificação do risco de crédito mais populares do mundo, as empresas classificadas com notação 1 são as que apresentam o menor risco de crédito. Por outro lado, no grupo das empresas com notação 4, encontram-se os casos de elevado risco de crédito.
A distribuição percentual das empresas pelas quatro classes de risco encontra-se representada no gráfico seguinte.
O Rating INFORMA, composto por 20 classes de risco, tem por base um alinhamento de critérios de classificação que permite comparar o risco de diferentes empresas dentro da Península Ibérica. Permite, igualmente, obter uma maior desagregação relativamente ao indicador de risco. Neste sistema, as situações de maior risco correspondem aos ratings de ordem inferior, i. e., o risco máximo surge no rating 1 e o risco mínimo situa-se no rating 20.
É um percentil score, ou seja um score percentual de risco que varia de 1 a 100, com 1 a representar o nível mais elevado de risco e 100 o mais reduzido. É utilizado para hierarquizar de forma bastante detalhada o risco de um universo de entidades com score.