Modelo de avaliação do risco de inadimplência de consumidores de energia elétrica / Model risk assessment of default consumers of electric power

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

A reestruturação do setor elétrico brasileiro, iniciada em 1995, inaugurou um novo modelo de regulação dos serviços públicos de distribuição de energia elétrica. Especificamente para as concessionárias de distribuição, o atual marco regulatório estabelece mecanismos de indução à eficiência econômica do monopólio. Nesse modelo, os ganhos de produtividade auferidos pela concessionária são repassados ao consumidor em intervalos regulatórios. Na direção de alcançar ganhos de produtividade na gestão dos recebíveis e na política de crédito e cobrança, os modelos de avaliação do risco de inadimplência baseados na classificação de consumidores pelo comportamento de pagamento (behavioural scoring) e na previsão de inadimplência (credit scoring) surgem como importantes ferramentas de apoio à decisão. Esses modelos são aplicados em uma concessionária de distribuição de energia elétrica. Para tanto, dados de uma amostra de consumidores da Coelba foram utilizados para desenvolver os estudos. As técnicas estatísticas utilizadas na construção do modelo foram: regressão logística binária e análise de agrupamentos. Os resultados da análise de regressão logística indicam que o modelo alcançou uma classificação correta de consumidores inadimplentes em torno de 84%. Os resultados da análise agrupamentos indicam três perfis distintos de consumidores, com base no histórico de pagamento dos últimos seis meses. O perfil BS1 agrupou os casos com 91% dos pagamentos realizados em até oito dias do vencimento, o melhor perfil de pagamento. Os casos com uma situação intermediária foram agrupados no perfil BS2, onde 25% dos pagamentos são efetuados apenas com recebimento da fatura, sem a utilização de meios de cobrança adicionais. Já o terceiro perfil, o BS3, agrupou os casos com pior perfil de pagamento, contendo apenas 6% de pagamento em até oito dias da data do vencimento da fatura e 70% de pagamento realizado após a suspensão do fornecimento. Os estudos apresentados neste trabalho confirmam a contribuição das técnicas de modelagem estatística para redução das despesas com as operações de cobrança e com as perdas financeiras com devedores incobráveis, através do controle do risco de inadimplência da carteira de consumidores

ASSUNTO(S)

comportamento de pagamento credit scoring behavioral scoring electric risk of default regulação de serviços públicos engenharia eletrica public services regulation cobrança energy distribution insolvency collection risco de inadimplência distribuição de energia elétrica

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