Definition of great time for hiring of housing finance using Monte Carlo simulation
DOI:
https://doi.org/10.18265/1517-0306a2020v1n53p68-80Keywords:
cost of debt, housing finance, Monte Carlo simulationAbstract
Statistical data show that housing financing has been widely demanded as an option for the purchase of real estate, and that the level of defaults and properties auctioned have also seen significant increases in recent years. These data show that the decision to purchase the financed home is not always carried out in a planned manner, impacting on the high costs and difficulty of honoring the financial commitments made by the borrower. In this context, the objective of this research is to develop a simulation tool, using Monte Carlo simulation techniques, to help consumers make decisions regarding long-term financing in the acquisition. A large number of simulations, using a real-case study, were carried out to verify the validity of the proposed model, allowing to evaluate the behavior of debt costs. The results, obtained in this research, indicate that the cost of debt can be reduced by more than 40% if the requester chooses to postpone the financing for a few years in order to obtain a greater financial amount to be given as input, reducing the outstanding balance and the financing period.References
ABECIP – ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DAS ENTIDADES DE CRÉDITO IMOBILIÁRIO E POUPANÇA. Financiamento imobiliário: operações contratadas com recursos de caderneta, construção, aquisição, reforma e material para construção. Disponível em: https://www.abecip.org.br/credito-imobiliario/indicadores/financiamento. Acesso em: 9 dez. 2020.
ANDERSSON, F.; MAYOCK, T. The microdynamics of household credit use through a boom-bust cycle. Journal of Housing Economics, v. 27, p. 22-36, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhe.2015.02.004.
ANUNDSEN, A. K.; JANSEN, E. S. Self-reinforcing effects between housing prices and credit. Journal of Housing Economics, v. 22, n. 3, p. 192-212, 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhe.2013.07.001.
ASSAF NETO, A. Matemática financeira e suas aplicações. 12. ed. São Paulo: Atlas, 2014.
BCB – BANCO CENTRAL DO BRASIL. Séries temporais: taxa Selic. 2019. Disponível em: https://www3.bcb.gov.br/sgspub/consultarvalores/telaCvsSelecionarSeries.paint?seriesRetiradas=11. Acesso em: 20 ago. 2019.
BRANT, D. Caixa corta juros no crédito imobiliário e vai renegociar dívidas de 600 mil famílias. Folha de São Paulo, São Paulo, 5 jun. 2019. Seção Mercado. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2019/06/caixa-corta-juros-no-credito-imobiliario-e-vai-renegociar-dividas-de-600-mil-familias.shtml. Acesso em: 6 dez. 2019.
BRASIL. Lei nº 4.380, de 21 de agosto de 1964. Institui a correção monetária nos contratos imobiliários de interêsse social, o sistema financeiro para aquisição da casa própria, cria o Banco Nacional da Habitação (BNH), e Sociedades de Crédito Imobiliário, as Letras Imobiliárias, o Serviço Federal de Habitação e Urbanismo e dá outras providências. Brasília, DF: Presidência da República, [1964]. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l4380.htm. Acesso em: 6 dez. 2019.
BRASIL. Lei nº 9.514, de 20 de novembro de 1997. Dispõe sobre o Sistema de Financiamento Imobiliário, institui a alienação fiduciária de coisa imóvel e dá outras providências. Brasília, DF: Presidência da República, [1997]. Disponível em: http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9514.htm. Acesso em: 10 dez. 2019.
CAGNIN, R. F. A evolução do financiamento habitacional no Brasil entre 2005 e 2011 e o desempenho dos novos instrumentos financeiros. Boletim de Economia, n. 11, p. 15-32, 2012.
CARBALLO-HUERTA, J.; GONZÁLEZ-IBARRA, J. P. Financial innovations and developments in housing finance in Mexico. IFC Bulletin: Proceedings of the IFC Conference on “Measuring financial innovation and its impact”, Basel, 26-27 August 2008, n. 31, p. 7-34, July 2009. Disponível em: https://www.bis.org/ifc/publ/ifcb31c.pdf. Acesso em: 12 dez. 2019.
CARVALHAL DA SILVA, A. L. Matemática financeira aplicada. 3. ed. São Paulo: Atlas, 2010.
CARVALHO, H. P.; ARMIGLIATO, A.; ALMEIDA, L. L.; CORREIA, A. R.; DE MUSIS, C. R. Análise probabilística de colisões veiculares pelo método de Monte Carlo. Revista Brasileira de Criminalística, v. 5, n. 1, p. 46-50, 2016. DOI: https://doi.org/10.15260/rbc.v5i1.111.
CEF – CAIXA ECONÔMICA FEDERAL. Simulador Habitacional Caixa. 2019. Disponível em: http://www8.caixa.gov.br/siopiinternet-web/simulaOperacaoInternet.do?method=inicializarCasoUso. Acesso em: 2 ago. 2019.
COSTA, A. C. A. Mercado de crédito: uma análise econométrica dos volumes de crédito total e habitacional no Brasil. Trabalhos para Discussão, Brasília, n. 87, p. 1-32, 2004. Disponível em: https://www.bcb.gov.br/pec/wps/port/wps87.pdf. Acesso em: 10 dez. 2019.
CRUSE, T. A. (ed.). Reliability-based mechanical design. New York: Marcel Dekker, 1997.
FARINA, E. Inadimplência faz disparar retomada de imóveis financiados; saiba como agir. Gaúcha ZH, Porto Alegre, 10 ago. 2018. Seção Dicas de Economia. Disponível em: https://gauchazh.clicrbs.com.br/economia/dicas-de-economia/noticia/2018/08/inadimplencia-faz-disparar-retomada-de-imoveis-financiados-saiba-como-agir-cjko6j7cr00gb01n00xoc6f9v.html. Acesso em: 12 dez. 2019.
FARO, C. Uma Nota Sobre Amortização de Dívidas: Juros Compostos e Anatocismo. Revista Brasileira de Economia, Rio de Janeiro, v. 67, n. 3, p. 283-295, 2013. DOI: https://doi.org/10.1590/S0034-71402013000300002.
FGV – FUNDAÇÃO GETÚLIO VARGAS. Índices econômicos: IGP-M. 2019. Disponível em: http://www14.fgv.br/fgvdados20/consulta. Acesso em: 5 ago. 2019.
FIPE – FUNDAÇÃO INSTITUTO DE PESQUISAS ECONÔMICAS. 2019. Índice FIPEZAP de preços de imóveis anunciados. Disponível em: http://www.fipe.org.br/pt-br/indices/fipezap/. Acesso em: 6 ago. 2019.
GERCINA, C.; CASTELANI, C. Caixa Econômica deverá renegociar dívidas da casa própria. Folha de São Paulo, São Paulo, 31 maio 2019. Disponível em: https://agora.folha.uol.com.br/grana/2019/05/caixa-economica-devera-renegociar-dividas-da-casa-propria.shtml. Acesso em: 8 dez. 2019.
IBGE – INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Estatísticas. Indicadores. Preços: INPC. 2019a. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/estatisticas/economicas/precos-e-custos/9258-indice-nacional-de-precos-ao-consumidor.html?=&t=series-historicas. Acesso em: 5 ago. 2019.
IBGE – INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Estatísticas. Indicadores. Preços: IPCA. 2019b. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/estatisticas/economicas/precos-e-custos/9256-indice-nacional-de-precos-ao-consumidor-amplo.html?=&t=series-historicas. Acesso em: 5 ago. 2019.
IHLANFELDT, K.; MAYOCK, T. Introduction to the special issue on Housing Finance. Journal of Housing Economics, v. 27, p. 1-3, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhe.2015.02.005.
INSTITUTO GEOC – INSTITUTO GESTÃO DE EXCELÊNCIA OPERACIONAL EM COBRANÇA. Pesquisa devedores do Brasil. 2016. Disponível em: http://www.igeoc.org.br/pesquisa-igeoc/pesquisa-devedores-do-brasil-2016/. Acesso em: 12 dez. 2019.
IPEA – INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA. Macroeconômico. Séries históricas: cotação do CDI. 2019. Disponível em: http://www.ipeadata.gov.br/Default.aspx. Acesso em: 4 ago. 2019.
LAPORTA, T. Imóveis tomados pela Caixa por falta de pagamento sobem 53% em 1 ano. G1, São Paulo, 31 maio 2016. Seção Economia. Disponível em: http://g1.globo.com/economia/noticia/2016/05/imoveis-tomados-pela-caixa-por-falta-de-pagamento-sobem-53-em-1-ano.html. Acesso em: 12 dez. 2019.
MENDONÇA, M. J. C. O crédito imobiliário no Brasil e sua relação com a política monetária. Revista Brasileira de Economia (RBE), Rio de Janeiro, v. 67, n. 4, p. 429-467, 2013. DOI: https://doi.org/10.1590/S0034-71402013000400005.
OLIVEIRA, M. H. F. A avaliação econômico-financeira de investimentos sob condição de incerteza: uma comparação entre o método de monte Carlo e o VPL fuzzy. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2008.
POTRICH, A. C. G.; POTRICH, D. G. Fatores determinantes para o crescimento habitacional brasileiro. In: ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 32., 2012, Bento Gonçalves, RS. Anais [...]. Bento Gonçalves, RS: Abepro, 2012. Disponível em: http://www.abepro.org.br/biblioteca/enegep2012_tn_sto_163_952_21151.pdf. Acesso em: 12 dez. 2019.
RAYCHAUDHURI, S. Introduction to Monte Carlo simulation. In: WINTER SIMULATION CONFERENCE, 40., 2008, Miami, Florida. Proceedings [...]. Miami: WSC, 2008.
ROYER, L. O. O FGTS e o mercado de títulos de base imobiliária: relações e tendências. Cadernos Metrópole, São Paulo, v. 18, n. 35, p. 33-51, 2016. DOI: https://doi.org/10.1590/2236-9996.2016-3502.
WARNOCK, V. C.; WARNOCK, F. E. Markets and housing finance. Journal of Housing Economics, v. 17, n. 3, p. 239-251, 2008. DOI: https://doi.org/10.3386/w13081.
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