Estudo do tempo de inadimplência através da análise de sobrevivência e regressão de COX

The relevance of credit analysis by financial entities aims to reduce the risk of default. For this, several statistical techniques can be used, such as survival analysis in order to study the time until the payment occurs (event of interest). Assess the time of survival of the non-performing and identify risk factors such as sex, marital status, type of residence, dependents and age group. 7751 customers overdue within 180 days of a credit portfolio of a Brazilian company were analyzed. Descriptive analysis through the number of events, number of arrears, average arrears, median arrears for crossings; Kaplan-Meier to construct the survival function; Log-Rank and Gehan test, to compare two or more survival curves. Gross and adjusted risk ratios were estimated using Cox regression and the risk function. The R Core Team 2020 software was used and the level of significance adopted was 5%. The median times for males were 18 days, (p <0.024), single, 18 days (p <0.001), living in a rented house, 18 days (p <0.001), having dependents 18 days (p <0.001) and less than 20 years old, 31 days (p <0.001). In 30 days, they did not pay 40% of those who live in a rented house, 35% of those who have dependents, 50% of those under 20 years of age and 37% of singles. Single, male customers who live in a rented home under the age of 20 are prone to longer delaysA relevância da análise de crédito pelas entidades financeiras visa reduzir o risco de inadimplência. Para isso, diversas técnicas estatísticas podem ser utilizadas tal como a análise de sobrevivência a fim de estudar o tempo até a ocorrência do pagamento (evento de interesse). Avaliar o tempo de sobrevivência do adimplente e identificar fatores de risco tais como sexo, estado civil, tipo de residência, dependentes e faixa etária. Foram analisados 7751 clientes atrasados em até 180 dias de uma carteira de crédito de uma empresa brasileira. Análise descritiva por meio do número de eventos, número de pagamentos em atraso, média de tempo de pagamento em atraso, mediana do tempo de pagamento em atraso para os cruzamentos; Kaplan-Meier para construção da função de sobrevida; Teste de Log-Rank e de Gehan, para comparar duas ou mais curvas de sobrevida. Foram estimadas as razões de risco bruta e ajustada através da regressão de Cox e a função de risco. Foi utilizado o software R Core Team 2020 e nível de significância adotado foi de 5%. Os tempos medianos para o sexo masculino foram de 18 dias, (p<0,024), solteiros, 18 dias (p<0,001), morar em casa alugada, 18 dias (p<0,001), possui dependentes 18 dias (p<0,001) e com menos de 20 anos, 31 dias (p