Modelo de Previsão de Comissões de Crédito para Particulares

Dado que as comissões bancárias são uma das principais fontes de rentabilidade de qualquer instituição financeira em Portugal, a tentativa de previsão destas componentes acaba por se tornar fulcral no desenvolvimento de campanhas de promoção a certos produtos de crédito. Tendo em conta a estrutura da carteira de créditos concedidos da Caixa Geral de Depósitos, uma vez que é a instituição financeira com mais crédito concedido a particulares em especial o crédito habitação, o estudo da evolução das comissões de créditos concedidos a particulares acaba por ser um trabalho de enorme relevância para o sistema financeiro português, dada a grande representatividade da amostra em questão. Inicialmente neste trabalho, são realizados testes de estacionariedade das variáveis a serem estudadas, bem como testes de cointegração e de causalidade sendo estes requisitos para a aplicação dos modelos econométricos de séries temporais em estudo. Depois de preparadas as variáveis, iniciou-se a modelação das comissões usando os métodos de Alisamento Exponencial e os modelos ARIMA, ARIMAX, VAR e VEC e foram comparados os erros de previsão de cada um deles para assim concluir qual o modelo que melhor se ajusta à comissão em questão. Adicionalmente foram realizados testes de avaliação do diagnóstico a cada um dos modelos estimados como ausência de autocorrelação dos resíduos, normalidade dos resíduos, multicolinariedade e significância dos parâmetros. Tendo em conta os resultados obtidos foram escolhidos os modelos que apresentavam os melhores resultados de indicadores de performance e que passavam na maioria dos testes realizados. Os resultados obtidos apontaram para um melhor ajustamento da maioria das comissões nos modelos ARIMA e ARIMAX, no entanto, existiram duas comissões onde os métodos de Alisamento Exponencial e o modelo VAR foram os que apresentaram melhores resultados. Por fim, foi realizada a previsão out-sample que verificou um crescimento mensal em algumas das comissões estudadas e a manutenção da média dos valores registados nos dois anos seguintes à amostra disponível.