Atribuir uma nota de risco a um crédito que já está inadimplido parece, à primeira vista, um exercício sem muito sentido, já que o evento que normalmente se tenta prever, o não pagamento, já aconteceu. Felipe Rassi, especialista em créditos estressados, explica que a lógica por trás desse tipo de classificação muda de foco: em vez de medir probabilidade de default, ela mede probabilidade e velocidade de recuperação, o que torna o processo bastante diferente do rating tradicional aplicado a crédito performado.
Entender como esse processo funciona na prática, passo a passo, ajuda a interpretar corretamente qualquer relatório de classificação aplicado a carteiras de NPL, e evita que investidores tratem essas notas como um número arbitrário sem metodologia por trás.
Coleta de dados sobre o crédito e o devedor
O processo começa reunindo informações sobre o crédito específico, incluindo tipo de garantia, valor original, tempo de atraso e histórico de tentativas de cobrança já realizadas. Também são coletados dados sobre o devedor, quando disponíveis, como outras dívidas em aberto e indícios de capacidade de pagamento residual, mesmo diante da inadimplência já formalizada. Esses dados costumam vir de fontes distintas, como o próprio contrato original, registros de cobrança anteriores e, em alguns casos, bureaus de crédito que consolidam informações cadastrais mais amplas sobre o devedor.
Essa etapa de coleta determina a qualidade de todo o processo seguinte: dados incompletos ou desatualizados comprometem a precisão da classificação final, independentemente da sofisticação do modelo estatístico usado nas etapas posteriores da análise. Nesse quesito, Felipe Rassi comenta que essa fase inicial costuma ser subestimada por equipes que priorizam o modelo estatístico em si, sem investir tempo suficiente na qualidade dos dados que alimentam esse modelo.
Construção do modelo de recuperação esperada
Em princípio, devemos pensar na pergunta: como um modelo de rating estima a recuperação esperada de um crédito inadimplido? Felipe Rassi apresenta que o modelo combina as variáveis coletadas com dados históricos de recuperação de créditos com perfil semelhante, calculando uma probabilidade estimada de sucesso e um horizonte de tempo esperado até a efetiva recuperação de valor pelo credor.
Esse componente histórico é o que diferencia um modelo robusto de uma estimativa puramente teórica. Quanto maior a base de dados históricos disponível, mais precisa tende a ser a calibração do modelo, já que padrões reais de recuperação substituem premissas genéricas sobre o comportamento esperado de determinado tipo de crédito. Instituições com histórico de operações mais longo tendem a produzir modelos mais confiáveis exatamente por essa razão, o que cria uma vantagem competitiva difícil de replicar rapidamente por concorrentes mais novos no mercado.
Atribuição da nota e classificação relativa
Com o modelo calculado, o crédito recebe uma nota, geralmente em escala comparável a outros ativos do mesmo tipo, permitindo que compradores classifiquem rapidamente diferentes créditos dentro de uma carteira grande. Créditos com nota mais alta indicam maior probabilidade de recuperação em prazo mais curto, enquanto notas mais baixas sinalizam maior incerteza ou horizonte de recuperação mais longo.
Dentre o que observa o especialista no mercado financeiro, Felipe Rassi, essa classificação relativa é o que realmente agrega valor prático: mais do que um número absoluto, o rating serve para priorizar esforço de análise e de cobrança dentro de carteiras com milhares de créditos individuais, direcionando recursos para onde a probabilidade de retorno é mais favorável.
Atualização contínua conforme o crédito evolui
O rating de um crédito inadimplido não é estático. Ele se atualiza conforme novas tentativas de cobrança acontecem, conforme o estágio processual avança e conforme surgem novas informações sobre a capacidade de pagamento do devedor. Um crédito que recebeu nota baixa no momento da aquisição pode ser reclassificado para cima se uma negociação extrajudicial avançar de forma favorável.
Esse caráter dinâmico, como pondera Felipe Rassi, é frequentemente subestimado por quem trata o rating como avaliação única e definitiva feita no momento da compra da carteira. Na prática, gestores mais sofisticados revisam essas notas periodicamente, ajustando estratégia de cobrança e até expectativa de resultado conforme a classificação evolui ao longo do tempo.
Uso do rating na precificação e no monitoramento
Uma vez atribuído, o rating alimenta tanto a precificação inicial da carteira quanto o monitoramento contínuo depois da aquisição, funcionando como referência comum entre diferentes áreas de uma mesma instituição, da originação à cobrança. Esse uso compartilhado reduz divergências internas sobre a real qualidade de determinado conjunto de créditos e facilita a comunicação entre equipes que, de outra forma, poderiam adotar critérios próprios e pouco comparáveis entre si.
Por fim, o analista de mercado de ativos estressados, Felipe Rassi, demonstra que esse é o ponto em que a metodologia de rating deixa de ser um exercício técnico isolado e se torna instrumento de gestão prática, orientando decisões que vão desde a definição de preço até a escolha de qual estratégia de cobrança priorizar para cada faixa de classificação dentro da carteira.
