1. Instrodução

1.1. Visão Geral

Este relatório detalha as ineficiências identificadas no atual motor de crédito em parceria com o fundo Valora. A análise foca em identificar onde o rigor excessivo do fundo impede a captura de propostas que o mercado (outros fundos) considera elegíveis.

1.2. Avisos

Inicialmente, será analisado somente a base ‘motor_credito’ (com dados das empresas). Futuramente, será produzida a análise da base ‘análise_credito’ (com demais dados da proposta).

2. Análise

2.1. Quantidade e propostas recusadas no motor_credito

## [1] "O fundo Valora, desde o início das operações com a V8, recusou 714288  consultas, cujas avaliações se basearam na PJ."

2.2. Quantas destas tiveram a aprovação final por outro fundo?

## [1] "De forma geral, pode-se posicionar o fundo Valora da seguinte forma: 38.91% das propostas rejeitadas estão sendo absorvidas pelo mercado."

2.3. Quais são os motivos de reprovação (proporção)

2.4. Identificando centralidade e dispersão

###$ 2.4.1 MINIMAL_EMPLOYEES_COUNT_NOT_MET

###$ 2.4.1 MINIMAL_REVENUE_NOT_MET

Calculando medidas com log-transformação

## [1] "50% das consultas reprovadas no motor de crédito pela TAG 'MINIMAL_EMPLOYEES_COUNT_NOT_MET', se referem a empresas que possuem entre 8 - 45 funcionários; e média 17 funcionários."

2.5. Existe correlação entre os dados quantitativos?

2.6. Existe correlação entre os dados qualitivos?

3. ConcluSões - Apetite de Risco e Oportunidades (Motor Valora)

3.1. Sumário Executivo

A análise do motor de crédito revela um desalinhamento entre o rigor do fundo Valora e a aceitação do mercado. Identificamos um volume significativo de propostas que, embora rejeitadas pelo Valora, possuem perfil para serem absorvidas por outros players, com destaque para a rigidez na análise de regularidade fiscal (CNDT).

3.2. Indicadores de Decisão e Correlação

A análise estatística aplicada à base de dados (tabela_limpa) confirmou uma associação moderada-forte entre o motivo da rejeição e o desfecho da proposta:

  • V de Cramér (0.4236): Indica que os critérios de rejeição do Valora são padronizados, mas não necessariamente preditivos de inadimplência absoluta, já que há propostas com os mesmos motivos sendo “completadas” em outros fundos.

  • Significância Estatística (p-value < 2.2e-16): As decisões não são aleatórias, mas sim fruto de políticas rígidas que podem ser flexibilizadas para aumentar o Market Share.

3.3. Oportunidade de Mercado: O “Erro” da CNDT

Um dos pontos mais críticos identificados é a rejeição automática por CNDT_IRREGULAR.

  • Custo de Oportunidade: Observamos que 100% dos casos de CNDT Irregular no motor de crédito resultam em rejeição imediata (81.488 propostas).

  • Visão Estratégica: No mercado de crédito CLT, a CNDT (Certidão Negativa de Débitos Trabalhistas) é frequentemente um reflexo de burocracias processuais e não de insolvência financeira. Considerar a CNDT como um critério eliminatório binário é uma barreira que impede o fundo de acessar empresas sólidas que possuem apenas pendências administrativas.

3.4. Eficiência do Corte de Funcionários

O critério de MINIMAL_EMPLOYEES_COUNT_NOT_MET é o maior gerador de volume no motor:

  • Conflito de Decisão: Cerca de 53,3% (176.917) das empresas que não atingem o mínimo de funcionários exigido pelo Valora são aceitas por outros fundos.

  • Média de Perfil: 50% dessas consultas referem-se a empresas com perfil entre 12 e 37 funcionários (mediana de 21). O mercado está aceitando empresas nesta faixa, enquanto o Valora mantém o corte alto.

4. Conclusões para Renegociação

Para aumentar o volume de cessão sem comprometer a segurança, recomenda-se:

  • Flexibilização da CNDT: Migrar a CNDT de um critério “Eliminatório” para “Classificatório”, permitindo a análise de outros KPIs financeiros.

  • Ajuste na Régua de Funcionários: Reduzir o corte mínimo de funcionários para se alinhar à mediana de aceitação do mercado (aprox. 20-25 colaboradores).

Nota Técnica

As análises foram baseadas em dados deduplicados e normalizados, utilizando testes de Qui-Quadrado para validar as associações qualitativas e transformações logarítmicas para variáveis quantitativas.