O crédito rural é fundamental ao desenvolvimento da agricultura, sendo um instrumento catalisador do objetivo humanitário de erradicação da fome e da miséria. Em países com vocação para o agronegócio, como o Brasil, o financiamento dos produtores rurais é estratégico e tema de políticas públicas. A melhora na qualidade da concessão de crédito rural, e de seu gerenciamento de riscos, proporciona ganhos sociais e econômicos. Apesar da relevância deste tipo de financiamento, há grande escassez na literatura de modelos de risco de crédito específicos ao segmento rural, incluindo a regulação do Acordo de Basileia. Sob a hipótese de que o risco de um portfólio de crédito rural possa apresentar aumento da dependência entre defaultsindividuais em cenários extremos, provocados por desastres naturais, e que esta é uma característica idiossincrática deste tipo de crédito não captada em modelos de risco de crédito usuais, o objetivo desta pesquisa é identificar qual é a melhor forma de se representar a distribuição de probabilidade de default de um portfólio de crédito rural, considerando: (i) o pressuposto da normalidade adotado por modelos de risco de crédito tradicionais, como o proposto por Basileia, e; (ii) distribuições de probabilidade assimétricas, havendo interesse no comportamento das distribuições com dependência de cauda. A partir de 74.964.734 observações de operações de crédito de um grande player do mercado de crédito rural, foram construídas 60 observações longitudinais de sete linhas de crédito rural. As estruturas de dependência dessas séries foram estimadas por dez diferentes famílias de cópulas. Cópulas são funções estatísticas que generalizam o conceito de dependência, para além das tradicionais medidas-resumo. Para cada par de linha de crédito rural, a melhor representação de sua distribuição de probabilidade de default foi verificada pela cópula com menor erro quadrático médio dos quantis em relação à sua respectiva distribuição empírica. Os resultados indicam que, de forma geral, as distribuições geradas por meio de cópulas assimétricas ajustam-se melhor aos dados reais, em comparação à distribuição Normal bivariada, havendo destaque para a cópula de Clayton. Contraintuitivamente, a performance das cópulas foi melhor quando avaliamos a aderência aos dados considerando todo o domínio da distribuição empírica do que quando observamos somente os quantis superiores, região onde as cópulas de valores extremos teriam maior potencial de identificação de dependência. Por fim, embora os experimentos não tenham identificado plena supremacia de uma abordagem (cópulas ou simetria geral ou de Basileia) em detrimento de qualquer outra, restou evidente a fragilidade da premissa de Normalidade da distribuição de probabilidade de default conjunta. Assim, os resultados obtidos não apenas contribuem para o argumento da necessidade de refinamento de modelos de risco de crédito voltados ao segmento rural, como principalmente sugerem que as cópulas são relevantes instrumentos para o desenvolvimento destes modelos. Os principais agentes econômicos a se beneficiarem deste refinamento são: (i) credores rurais, devido a uma maior eficiência no processo de concessão de crédito; (ii) seguradoras, dada a característica idiossincrática do risco de crédito rural de exposição a desastres naturais serem em boa parte absorvidos por essas companhias; (iii) reguladores (Banco Central e Susep), pela redução potencial do risco sistêmico oriunda de modelos de risco mais precisos de seus regulados, e; (iv) ao Setor Público, pela melhor eficiência no processo de concessão de crédito rural por ele subsidiado, além do auxílio na promoção dos objetivos humanitários relacionados à agricultura.

Rural credit is fundamental to the development of agriculture, being a catalyst for the humanitarian objective of eradicating hunger and misery. In countries with vocation for agribusiness, such as Brazil, the financing of rural producers is strategic and a subject of public policies. The improvement in the quality of rural credit concession and risk management provides social and economic gains. Although the relevance of this type of credit, there are few previous studies focused on rural credit, including the regulation of the Basel Accord. We assume the hypothesis that a rural credit portfolio risk may increased the dependence between individual defaults in extreme scenarios, caused by natural disasters, being an idiosyncratic characteristic of this type of credit, not considered in usual credit risk models. This, the objective of this work is to identify the best way to represent the default probability distribution of a rural credit portfolio, assuming: (i) the assumption of normality adopted by traditional credit risk models, such as the one proposed by Basel, and; (ii) asymmetric probability distributions, with interest in the behavior of tail-dependent distributions. From 74.964.734 observations of credit operations of a major player in the Brazilian rural credit market, we constructed 60 longitudinal observations of seven rural credit lines. The dependence structures of these series were estimated for ten different copulas families. Copulas are functions that generalize the concept of dependence, beyond the traditional summary measures. For each pair of rural credit line, the best representation of its default probability distribution was verified by the copula with the smallest mean squared error of the quantiles in relation to their respective empirical distribution. The results indicate that, in general, the distributions generated through asymmetric copulas fit better to the real data, compared to the bivariate Normal distribution, with the Clayton copula stands out. Counterintuitively, the performance of copulas was better when we evaluated adherence considering the entire domain of the empirical distribution than when we observed only the upper quantiles, a region where copulas with extreme values would have greater potential for identifying dependence. Finally, although the experiments did not identify the full supremacy of one approach (copulas or general symmetry or Basel requirement) to the detriment of any other, the fragility of the Normal assumption of the joint default probability distribution remained evident. Thus, the results obtained not only contribute to the argument of the need to refine credit risk models aimed at the rural segment, but also suggest that copulas are relevant instruments for the development of these models. The main economic agents interested in this refinement are: (i) rural creditors, due to greater efficiency in the credit granting process; (ii) insurance companies, given the idiosyncratic nature of rural credit risk of exposure to natural disasters being largely absorbed by these companies; (iii) regulators (Banco Central do Brasil and Susep), due to the potential reduction of systemic risk arising from more accurate risk models of their regulated entities, and; (iv) the Public Sector, for the better efficiency in the process of granting rural credit subsidized by it, and the effect in promoting humanitarian goals related to agriculture.