The credit scoring in support of credit risk: the identification of variables that contribute to the success of the deployment of franchisees

A concessão de crédito a empresas que participam do mercado consiste na entrega de um ativo em determinado momento, com a promessa de pagamento deste bem ou direito em data futura. Tal situação se configura como um evento incerto, pois existe a possibilidade de que tal obrigação não seja honrada pela promitente compradora, originando desta forma, o risco de crédito. Cabe à parte concessora do ativo que origina o risco de crédito, verificar a capacidade de seu cliente em cumprir o compromisso futuro assumido, analisando as variáveis que sugerem o sucesso da operação de crédito. As empresas que se encontram em fase de implantação caracterizam-se não somente pela ausência de histórico das variáveis acima, como também pelo aumento considerável do risco de continuidade. Tal situação é comprovada por pesquisas realizadas em empresas com até cinco anos de atuação. A impossibilidade na mensuração da capacidade de crédito proporcionada por este cenário, ocasiona severa restrição creditícia às empresas novas, principalmente ao crédito de longo prazo, imprescindível nesta fase de investimentos. Entretanto, esta restrição não se verifica em empresas de franquia, cujo empreendedor tem o privilégio de iniciar seu negócio com linhas de crédito de investimentos já prontas no mercado com esta finalidade. Este estudo objetiva identificar quais as características presentes em empresas franqueadas que permitem a concessão de crédito segura na fase de implantação por parte das instituições financeiras e se tais características podem discriminar variáveis que são determinantes no sucesso da franqueada proponente ao crédito bancário. A aplicação de análise fatorial em banco de dados com empresas de franquia permitiu identificar com sucesso um grupo de sete principais variáveis principais, que serviram de base a um modelo de regressão logística e análise discriminante. O modelo de regressão logística mostrou-se bom para a melhora da probabilidade de acerto de empresas solventes ao passo que a análise discriminante não apresentou melhora nesses resultados.The credit concession to companies that take part in the market consists in giving an active in a certain moment, with a promise to pay for this possession or right in a future date. Such situation is configured as an uncertain event, as there is the possibility that the obligation is not fulfilled by the promissory buyer, thus originating the credit risk. The concessor of the active that originates the credit risk is the one that should verify the clients capacity of fulfilling the future compromise, analyzing the variables that suggest the credit operations success. The companies that are still being implanted are characterized not only by the absence of the variables mentioned above, but also by the considerable continuity risk increase. This situation is proved by researches made in companies that have been active for up to five years. The impossibility in measuring the credit capacity provided by this scenery, brings out a severe credit restriction to new companies, especially to the long term credit, necessary in this investment phase. However, this restriction is not verified in franchising, as the enterpriser has the privilege of initiating his business with investment credit that are ready in the market for this purpose. This study aims identifying which characteristics present in franchised companies allow the safe credit concession in the implantation phase by the financial institutions and if these characteristics can discriminate variables that are decisive in the success of the proponent franchising to the bank credit. The factorial analysis application in database with franchised companies successfully allowed the identification a group of seven main variables that serves as a basis to a logistic regression model and discriminating analysis. The logistic regression model has shown itself good to improve the probability of success of solvent companies whereas the discriminating analysis did not show any improvement in these results