Modelos de regressão logística para risco de inadimplência de doadores filantrópicos: variáveis determinantes e predição

Abstract

Este artigo oferece uma solução para o seguinte problema: entender e otimizar as taxas de inadimplência de pessoas físicas quanto às suas prometidas doações para instituições filantrópicas. Adota-se uma solução muito utilizada na literatura, qual seja, a de ajustar um modelo de regressão logística para desvendar as variáveis que influenciam a probabilidade de ocorrer inadimplência e que predigam novos casos de inadimplência. O estudo de caso envolve dados de pessoas físicas doadoras da Junta de Missões Nacionais da Convenção Batista Brasileira, oriundos das cinco regiões do Brasil. Os principais resultados obtidos: (i) as variáveis Idade, Estado Civil, Gênero, Região, Tipo de Doador, Tipo de Cobrança e Vencimento (para o pagamento bancário da doação) se mostraram como os determinantes da inadimplência; e (ii) a taxa de acerto de predição mostrou que o modelo final é capaz de excelente antecipação dos casos de inadimplência.