Premio itau

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  1. 1. Comportamento de Risco no Uso de Cartões de Crédito por Parte de Universitários no Brasil ResumoProposta – Estudantes universitários frequentemente demonstram poucahabilidade no uso racional de cartões de crédito, assumindo comportamentosde risco recorrentes, e.g. manutenção de saldo devedor elevado e atraso dopagamento das faturas. Este artigo aborda, de forma pioneira, essa questãoem um relevante mercado emergente.Abordagem metodológica – Estudantes universitários (n = 769), na cidade deSão Paulo/Brasil, responderam a um questionário acerca de seus hábitos nouso de cartões de crédito. Com emprego de modelos Logit foi verificada aexistência de associações entre características pessoais e hábitos de uso docartão de crédito com comportamento financeiramente arriscado.Resultados principais – Os principais resultados alcançados são dois: i) ummaior número de cartões de crédito que os estudantes utilizam pode aumentarsignificativamente a probabilidade de comportamentos arriscados na utilizaçãodesse instrumento financeiro; ii) Os estudantes que alegaram conhecer astaxas de juros (~31% dos respondentes) cobradas pelas administradoras decartões, em média, apresentaram menor propensão a assumir comportamentosarriscados.Limitações e implicações da pesquisa – A par de que os resultados obtidosestão baseados em dados coletados em uma única cidade, o que podeconstituir uma limitação deste artigo, convém ressaltar tratar-se do principalcentro financeiro do Brasil. Os resultados obtidos interessam à indústriafinanceira, aos gestores universitários e aos formadores de políticas públicas.Implicações sociais – Os resultados apontam para a conveniência enecessidade de fornecer, aos estudantes, informações relativas ao uso deprodutos financeiros (educação financeira), destacadamente os cartões decrédito, tendo em vista os altos juros aos quais seus usuários estãosubmetidos.Originalidade – Achados sobre o comportamento de estudantes no uso decartões de crédito em economias emergentes, possuem significativarelevância. Ademais a literatura financeira ao mesmo tempo em que atesta aimportância do tema, não tem examinado de forma expressiva economiasemergentes, as quais constituem um conjunto de mercados promissores.Palavras-chave: Credit cards, Young Adults, Consumers, Emerging Market,Personal Finance. 1
  2. 2. 1. IntroduçãoEstudantes universitários, frequentemente, encontram-se numa fase da vida deresponsabilidade crescente, na qual estão submetidos a tomada de decisõesque definirão sua independência financeira, com consequências para o seunível de bem-estar e seguridade futuros. Os métodos empregados paradecisão, assim como os hábitos financeiros dos cidadãos, especialmente dosestudantes universitários, têm recebido atenção considerável, tanto dogoverno, como da indústria financeira. Contudo, excetuando-se os EstadosUnidos, observa-se reduzido aprofundamento do estudo dessa questão noâmbito acadêmico na comunidade de finanças, destacadamente quandoconsiderados os mercados emergentes, como o Brasil. O papel principal das inovações financeiras é promover o bem-estar dasociedade, por meio da redução do custo de capital, promovendo maioreficiência, e facilitando o controle do consumo e das decisões de investimento,com benefícios consideráveis para tomadores e investidores, i.e. famílias,corporações e governos (Sánchez, 2010, p. 27). Desse modo, tornam-seimperativos estudos que busquem lançar luzes sobre esse tópico, tendo emvista a relevância do melhor entendimento do comportamento creditício dosfuturos cidadãos. Assim, O objetivo desta pesquisa é verificar a existência deassociações entre perfil de estudantes universitários na cidade de São Paulo,principal centro financeiro do Brasil, e a ocorrência de comportamentosconsiderados ‘de risco’ no uso de cartões de crédito. Nesse contexto, constata-se a relevância do papel da Universidade, ambiente necessariamente propíciopara educação, na influência sobre o comportamento dos estudantes. Em termos de acesso ao crédito pelos cidadãos resta pouca dúvida deque, atualmente, esse influencia fortemente o estilo de vida das pessoas,proporcionando: comodidade, status social e poder de compra. Todavia, o usoindiscriminado do cartão de crédito pode exercer efeito consideravelmentenocivo ao bem-estar (Bernthal, Crockett e Rose, 2005). Os reflexos negativosde comportamento financeiro inconsequente de adultos mais jovens, podeconstituir maior dificuldade na sua performance acadêmica, além decomprometer sua saúde física e mental (Lyons, 2004 e 2007). Segundo pesquisas em psicologia econômica, não raro, altos níveis destress financeiro estão associados a maiores níveis de stress psicológico efísico (MacFadyen, MacFadyen e Prince, 1996; Lyons e Yilmazer, 2005). Nessalinha de pensamento, estudos têm documentado altos níveis de endividamentodos estudantes, os quais, por vezes, buscam financiar seus estudos, sejapagando taxas escolares, ou mesmo comprando material escolar, comrecursos provenientes do cartão de crédito (Nellie Mae, 2005). O resultadolíquido disso é um panorama de endividamento elevado, provocando, emalguns casos, até mesmo suicídio por parte de estudantes. Nos EstadosUnidos, governo e gestores escolares têm constituído restrições às solicitaçõesde cartões de crédito nas dependências do campus (Norvilitis e Santa Maria,2002). A principal contribuição deste estudo, para o campo de finanças éoferecer, pioneiramente, evidências empíricas de associações entre perfil doestudante universitário com ocorrência de comportamentos de risco, no uso decartões de crédito em um mercado emergente. A partir de 769 respostasválidas coletadas na cidade de São Paulo/Brasil, usando modelos Logit, osprincipais resultados são dois: i) um maior número de cartões de crédito 2
  3. 3. utilizados pelos estudantes pode aumentar significativamente a probabilidadedo desenvolvimento de comportamentos vistos como arriscados na utilizaçãodesse instrumento financeiro; ii) os estudantes que alegaram conhecer as taxasde juros cobradas pelas administradoras de cartões apresentaram menorpropensão a assumir comportamentos arriscados. Isto sugere que educaçãofinanceira pode contribuir para comportamentos positivos com cartão decrédito. Esses achados interessam essencialmente: aos formadores depolíticas públicas (Mansfield e Pinto, 2007), à indústria financeira (Fogel eSchneider, 2011), e aos gestores escolares (Lyons, 2007). Este manuscrito está organizado em 5 seções, incluindo-se estaintrodução. Desse modo, na seção 2 apresentam-se as bases teóricas eempíricas que suportam esta pesquisa. Na seção 3 são detalhados osprocedimentos metodológicos adotados. Posteriormente, na seção 4, sãodiscutidos os resultados empíricos. Por fim, na seção 5, são realizadas asconsiderações finais.2. BackgroundNas duas últimas décadas observou-se a proliferação do uso de cartões decrédito por parte dos estudantes universitários (Nellie Mae, 2005; U.S. GeneralAccountability Office, 2001; Manning, 2000), fazendo-se necessário melhorentendimento do comportamento desse público. Desde a última década, aeconomia brasileira demonstra expressivo crescimento do volume de crédito.Segundo estudos desenvolvidos no âmbito da indústria financeira, no SistemaFinanceiro Nacional Brasileiro, entre janeiro de 2004 e janeiro de 2011, arelação crédito bancário/Produto Interno Bruto evoluiu de 24,3% para 46,5%.Simultaneamente, o volume de crédito passou de ~R$417,8bi para ~R$1,71tri,devendo-se essencialmente ao crescimento da carteira de Pessoa Física, aqual representava ~38% do crédito. Ao final desse mesmo período, atingiu~46% do estoque de crédito, ~R$787,1bi (Depec, 2011). Isto associado aocrescimento do mercado de cartões de crédito (ver o Gráfico 1) possibilitadimensionar razoavelmente o porte da indústria de cartões. 3.500.000 350.000# Transa ções e # Ca rtões (em milha res) 3.000.000 300.000 Fa tura mento (em R$Milhões) 2.500.000 250.000 2.000.000 200.000 1.500.000 150.000 1.000.000 100.000 500.000 50.000 0 0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010* Cartões (em milhares) Transações (em milhares) Faturamento (R$ milhões) Gráfico 1: Evolução das estatísticas de uso de cartões de crédito no BrasilFonte: Elaborado com base em dados disponibilizados pela Associação Brasileira dasEmpresas de Cartões de Crédito e Serviços (2011). Notas: Este gráfico ilustra a evolução de 3
  4. 4. três métricas relativas ao uso de cartões de crédito no Brasil: # de cartões de crédito (emmilhares); # de transações realizadas (em milhares); Faturamento (em R$milhões). Entre osanos de 2000 e 2009 (*os números coletados para o ano de 2010, até a última versão destemanuscrito ainda eram estimativas) ocorreu um expressivo crescimento do mercado de cartõesde crédito no Brasil. Assim, ao longo desse período, para: # de cartões de crédito: ∆% = 379%;# de transações realizadas: ∆% = 346%; e faturamento: ∆% = 460%.A linha de trabalhos que se apóia na tradicional Teoria do Ciclo de Vida comrestrições orçamentárias, proposta por Modigliani (1998) possibilita insightsprovocativos acerca das decisões financeiras tomadas por cidadãos, incluindo-se transferência inter-geracional de comportamento financeiro, i.e. os motivosmediante os quais os estudantes endividam-se (Lyons, Scherpf e Neelakantan,2007). O modelo conceitual desta pesquisa assume que o comportamentofinanceiro impacta o bem-estar dos indivíduos, no âmbito das finançaspessoais, existindo repercussões para: saúde mental e física, desempenhoescolar e satisfação de vida (Xiao, Noring e Anderson, 1995; Kahneman et al.,2006). Estudos acerca do comportamento com cartões de crédito costumamintegrar conhecimentos de diferentes campos, e.g.: economia, sociologia epsicologia, seguindo uma abordagem de domínio conexo, que também ébuscada neste estudo. Entre esses trabalhos, pode-se encontrar duasabordagens, uma linha focada em psicologia social e econômica que explora:atitudes, percepções e comportamentos dos estudantes frente aos cartões decrédito e ao dinheiro de forma geral (Hayhoe, 2002; Roberts e Jones, 2001;Kidwell e Turrisi, 2000; Danes e Hira, 1987; Fan e Xiao,1998; Markovich eDevaney, 1997; Masuo, Malroutu, Hanashiro e Kim, 2004; Rindfleisch,Burroughs e Denton, 1997). A outra linha de trabalhos, que trata mais especificamente docomportamento de estudantes com respeito ao cartão de crédito, utilizaconceitos de economia aplicada para documentar padrões de associação entreaspectos demográficos e hábitos no uso de cartões de crédito (Allen e Jover,1997; Lawrence, et al., 2006; Xiao, Noring e Anderson, 1995; Joo, Grable eBagwell, 2003; U.S. General Accountability Office, 2001; Hayhoe, 2002; Lyons,2004 e 2007). Este trabalho segue esta última linha de pensamento. Na literatura brasileira ainda não existe atenção expressiva ao tema docomportamento no consumo dos serviços de cartões de crédito. No nosso nívelconhecimento, apenas uma pesquisa nessa área, desenvolvida por Veludo-de-Oliveira, Ikeda e Santos (2004), que se concentra na exploração decaracterísticas pessoais. Existem outros estudos que podem suportar umaestrutura de análise da formação dos comportamentos financeiros, bem comoas extensões desses comportamentos sobre o bem-estar dos adultos jovens,apresentados no Quadro 1.3. Método3.1 Coleta de dados e variáveisO questionário adaptado de Lyons (2004 e 2007), que possibilitou a obtençãodas variáveis empregadas nesta pesquisa, está estruturado em 3 partes: i) Usoe conhecimento de aspectos relativos a crédito; ii) Educação financeira; e iii)Perfil social. 4
  5. 5. Autor Objetivo Método Principais resultadosFogel e Verificar associações Aplicação de ANOVA e Quanto maior a renda maiorSchneider entre perfil do estudante ANCOVA a partir de a compra compulsiva e(2011) e comportamento de survey com 301 ansiedade com o dinheiro. risco com o dinheiro. estudantes em Nova Iorque.Veludo-de- Investigar a influência do Estudo exploratório Jovens com propensão àOliveira, cartão de crédito sobre o (utilizaram escala likert) compulsividade usam oIkeda e comportamento com 188 adultos jovens na cartão de crédito de formaSantos compulsivo de compra. cidade de São mais intensa.(2004) Paulo/Brasil.Masuo et al. Analisar as crenças e os Análise Fatorial com 290 Encontram três fatores:(2004) comportamentos de estudantes universitários poder, segurança e estudantes em relação asiáticos e norte- finanças. ao dinheiro. americanos. explorando Asiáticos acreditam mais constuctos inter- culturais. fortemente que o dinheiro traz poder e segurança.Pinto, Verificar se a Survey com 260 Não encontraramParente e performance acadêmica estudantes (classificados associação entrePalmer dos estudantes possui em grupos com alto ou performance acadêmica e(2001) alguma associação com baixo rendimento comportamento no uso de o comportamento no uso acadêmico) pertencentes a cartões de crédito. de cartões de crédito 3 Universidades nos Estados Unidos.Hayhoe, Verificar o sentimento Regressão OLS. N= 480 Mulheres tendem a gastarLeach, sobre os cartões de com estudantes nos mais com vestuário,Turner, crédito que estudantes Estados Unidos. homens compram maisBruin e utilizam. eletrônicos. A variável sexoLawrence é mais influente na previsão(2000) de práticas de gestão financeira do que na atitude afetiva de crédito.Hayhoe, Verificar os motivos para Regressão Logit e OLS, Foram preditoresLeach e o uso do cartão de com 480 estudantes nos significativos: a atitudeTurner, crédito. Estados Unidos. afetiva de crédito, a idade, a(1999) atitude cognitiva de crédito e sexo.Fan e Xiao Estudar o perfil do jovem Estudo comparativo, Identificou-se similaridade(1998) adulto chinês, quanto ao usando Análise Fatorial a de dimensões e perfis de modo de tomada de partir de 271 questionários tomada de decisão do decisão de compra. aplicados em 5 estudante chinês com os Universidades chinesas. resultados obtidos em estudos desenvolvidos nos Estados Unidos e na Coreia.Rindfleisch, Analisar associações Análise por MANOVA, com A estrutura familiar estáBurroughs e entre estrutura familiar e 138 questionários. relacionada tanto para oDenton atitude em relação ao materialismo, quanto ao(1997) consumo. consumo compulsivo.Danes e Descrever o Correlação de Pearson e Os estudantes, em média,Hira (1987) conhecimento da correlação por mínimos necessitam de maior administração financeira quadrados a partir de conhecimento financeiro. O de estudantes, dados coletados junto a conhecimento sobre explicando as diferenças 323 respondentes. seguros, crédito e outras de habilidades em áreas de finanças foram função do superficiais. conhecimento. Quadro 1: Resumo dos principais trabalhos empíricos acerca do comportamento de crédito de estudantes universitários 5
  6. 6. A coleta de dados ocorreu, entre os meses de fevereiro e março de2011, entre estudantes universitários de diferentes Instituições de EnsinoSuperior localizadas na cidade de São Paulo (principal centro financeiro doBrasil), aleatoriamente abordados nos pátios escolares. Tal como assumido porLyons (2004), os estudantes que participaram da pesquisa foram classificadoscomo financeiramente arriscados quando verificou-se ao menos umacaracterística, entre as quatro seguintes, que constituíram as varáveisdependentes (dummy, com valor = 1 quando o comportamento de risco foiconstatado; e zero no caso alternativo): i) saldo devedor em cartões de créditoé igual ou superior a R$ 1.000; ii) atrasa o pagamento de sua fatura porsessenta ou mais dias; iii) usa o limite total do cartão de crédito; iv) paga ovalor total de sua fatura esporadicamente, ou mesmo nunca o faz. Obteve-seainda, com base nessas quatro, uma quinta variável dependente: v) apresentaao menos 1 desses 4 comportamentos. Como variáveis independentes (dummy) são empregados 22 fatores(listados na Tabela 1) organizados em três grupos, a saber: i) Aspectosdemográficos; ii) Comportamento financeiro; iii) Tipos de uso do cartão decrédito. Convém destacar que alguns fatores podem ser endógenos. Noentanto, devido a limitações dos dados não foi possível obter instrumentos paracontrolar para a possibilidade de endogeneidade. Assim, assumiu-se que essesvalores podem ser exogenamente determinados. O termo de erro, ui, éassumido como normalmente distribuído com média zero e variância igual a 1.3.2 O Modelo empíricoNesta pesquisa, são utilizados modelos de regressão não-linear, de respostabinária. As duas abordagens mais utilizadas na literatura de finanças para essefim são os modelos Logit e Probit, sendo que por conveniência (matemática) oprimeiro é amplamente empregado, tendo em vista a praticidade dainterpretação dos parâmetros estimados (Dietrich e Sorensen, 1984; Aldrich eNelson, 1984). Os parâmetros estimados nas regressões podem ser assumidos doponto de vista descritivo (na medida em que buscam descrever a natureza dasassociações entre a resposta média, i.e.: a probabilidade de um estudantepossuir saldo devedor elevado, por exemplo, com as 22 variáveis regressoras),e também preditivo (i.e.: estimar se um estudante irá assumir comportamentode risco, dado o seu perfil demográfico, e seus hábitos de uso do cartão decrédito). A função logística (para o caso de uma única variável preditora) édada pela expressão (3.1), a seguir: ݁‫݌ݔ‬ሺߚ଴ ൅ ߚଵ ܺ௜ ሻ 1 ‫ܧ‬ሺܻ௜ |ܺ௜ ሻ ൌ ߨ௜ ൌ ‫׵‬ (3.1) 1 ൅ ݁‫݌ݔ‬ሺߚ଴ ൅ ߚଵ ܺ௜ ሻ 1 ൅ ݁ ିሺఉబ ାఉభ ௑೔ ሻO que equivale a (3.2): ‫ܧ‬ሺܻ௜ |ܺ௜ ሻ ൌ ߨ௜ ൌ ሾ1 ൅ ݁‫݌ݔ‬ሺെߚ଴ െ ߚଵ ܺ௜ ሻሿିଵ (3.2)Contudo, para o caso de um modelo de regressão de resposta bináriacomposto por k regressores, tem-se (3.3): ିଵ ‫ܧ‬ሺܻ௜ |ܺ௜ ሻ ൌ ߨ௜ ൌ ൣ1 ൅ ݁‫݌ݔ‬൫െࢼ′ ࢄ൯൧ (3.3)Sendo que: ࢼ′ ࢄ ൌ ߚ଴ ൅ ߚଵ ܺଵ ൅ ߚଶ ܺଶ ൅ ‫ ڮ‬൅ ߚ௞ ܺ௞ (3.4) 6
  7. 7. 4. Resultados empíricos da pesquisa4.1 Análise exploratória dos dadosExaminando-se o Gráfico 2 nota-se maior relevância atribuída, segundo ojulgamento do conjunto total (N = 769) de respondentes (possuidores, ou não,de cartões de crédito), tanto masculinos como femininos, às questões relativasa: i) investimentos, ii) cartões de crédito e iii) previdência privada.Adicionalmente, constata-se existência de maior espaço para treinamento decidadãos nas áreas de poupança e investimentos, além de previdência privada,destacadamente quando examinado o conjunto de respondentes do sexofeminino. A respeito da relevância e do nível de conhecimento alegado deprodutos financeiros por parte dos estudantes participantes da pesquisa, oGráfico 2 apresenta o panorama encontrado para os indivíduos do sexomasculino e feminino. O teste U de Mann-Whitney revelou independência entresexo e a relevância atribuída pelos respondentes. No caso do conhecimentodos produtos financeiros também se observou independência entre essasvariáveis, com exceção de Financiamentos de veículos e Poupança einvestimentos (p < 0,01; N = 769). Isto sugere que indivíduos do sexomasculino tenderam, significativamente, a alegar maior conhecimento acercadesses dois produtos financeiros. Dos 552 estudantes possuidores de cartão de crédito, 194 foramclassificados como adotantes de ao menos um comportamento de risco,representando aproximadamente 35,1%. Nesse sentido, 136 (~70,1%), dos194 identificados ‘em risco’, foram classificados em apenas umcomportamento, entre os 4 comportamentos possíveis; 38 estudantes foramclassificados em 2 comportamentos de risco simultaneamente; 16 estudantescom 3 comportamentos e apenas 5 estudantes, do total de 194, alegarammanter os 4 comportamentos de risco. Respondentes do sexo feminino (N= Respondentes do sexo masculino (N= 392[51%]) 377[49%]) Cartão de Crédito Cartão de Crédito 4,0 4,0 3,5 3,5 3,0 3,0 2,5 2,5 2,0 2,0 1,5 1,5 Prev. privada Financ. de Veículos Prev. privada Financ. de Veículos 1,0 1,0 0,5 0,5 0,0 0,0 Poupança e Poupança e Financ. educacional Financ. educacional investimentos investimentos Relevância Conhecimento Relevância Conhecimento Gráfico 2: Percepção de relevância e conhecimento de produtos financeiros (segundo o julgamento dos estudantes respondentes)Nota: O gráfico à esquerda representa os valores médios para relevância e para conhecimento(auto-declarado) em produtos financeiros por partes dos respondentes do sexo feminino, àdireita estão representadas as respostas apresentadas pelos estudantes do sexo masculino. Aescala de pontuação considera nota = 1 (nenhuma relevância/conhecimento) até nota = 5(muita relevância/conhecimento).Ainda na Tabela 1, nota-se que a maioria dos respondentes é do sexo feminino(~51%), sendo que também é maioria quando observado o sexo dos 552estudantes que possuem cartão de crédito (~52,5%). 7
  8. 8. Tabela 1: Frequência (em %) das variáveis de perfil dos respondentes (conforme estratos de risco dos indivíduos) Grupos de estudantes no risco (N = 194) Débitos no Não paga o Usa todo o Variáveis independentes das Todos os Atrasa o Estudante Fora do Em risco cartão de valor total da limite do regressões (todas dummy com valor estudante pagamento s c/cc risco c/cc c/cc crédito ≥ fatura do cartão de = 1 se a afirmação for verificada) s das faturas (N = 552) (N = 358) (N = 194) R$1.000 cartão crédito (N = 769) (N = 49) (N = 104) (N = 76) (N = 51) Demografia - - - - - - - - Masculino 49,0 47,5 43,6 54,6 53,8 40,8 44,7 54,9 Não-solteiro 5,0 4,6 3,1 7,4 12,9 6,5 2,7 3,9 Família mora em casa própria 90,7 91,0 92,7 88,0 90,3 81,6 84,0 88,0 1ª Geração a fazer graduação 10,1 10,7 9,6 12,6 11,8 17,0 13,5 8,0 Mora em imóvel alugado/república 17,0 16,8 16,0 18,3 16,0 19,6 17,3 18,0 Obteve o cc durante/depois da 44,6 62,2 62,9 60,8 60,6 63,3 60,5 52,9 Comportamento financeiro - - - - - - - - Financeiramente independente dos 24,1 26,3 22,2 33,9 40,4 38,8 34,7 28,0 Possui 3 ou mais cc 12,2 17,0 12,0 26,3 34,6 28,6 23,7 25,5 A situação financeira afeta 16,8 17,0 13,1 24,3 26,2 25,5 31,1 26,0 Já teve dificuldades para dormir por 21,1 21,1 16,3 29,8 35,6 31,2 37,3 26,0 Faria curso de fin. pessoais online 70,5 70,5 69,5 72,3 76,0 80,4 76,3 76,5 Faria curso de fin. pessoais na 81,6 81,5 82,4 79,8 81,0 87,0 81,3 80,4 Conhece as taxas de juros do cc 30,9 43,3 49,9 31,1 26,2 27,1 24,0 28,6 Usa o cc para pagar despesas de: - - - - - - - - Educação (e.g. livros) 17,0 23,7 24,6 22,2 31,7 16,3 21,1 19,6 Roupas e coisas pessoais 46,2 63,9 66,8 58,8 65,4 53,1 52,6 60,8 Refeições 28,3 39,5 41,6 35,6 40,4 26,5 31,6 29,4 Entretenimento (e.g. cinema e 37,7 52,4 53,1 51,0 47,1 46,9 47,4 47,1 Automóveis (e.g. combustível e 20,2 27,9 25,1 33,0 44,2 20,4 22,4 27,5 Viagens 19,0 26,1 26,0 26,3 40,4 14,3 19,7 19,6 Alugueis 1,6 2,2 2,0 2,6 3,8 6,1 2,6 2,0 Pagamento de contas em geral 4,9 6,9 6,1 8,2 9,6 14,3 10,5 5,9 Despesas diversas 6,5 9,1 6,4 13,9 20,2 12,2 14,5 9,8Notas: % calculado com base nas frequências válidas (i.e. desconsiderando missing values). “Estudantes c/cc” representa estudantes que detêm pelomenos um cartão de crédito; “Fora do risco c/cc” identifica estudantes com cartão de crédito, mas que não mantém comportamento de risco; “Em risco c/cc”identifica estudantes com cartão de crédito e ao menos um comportamento de risco. As colunas restantes classificam estudantes por comportamento derisco. 8
  9. 9. Contudo, os estudantes do sexo masculino são maioria (54,6%, contra 45,0%encontrado por Lyons (2004) no mercado norte-americano) entre os estudantes quese apresentam no conjunto de indivíduos que utilizam o cartão de crédito incorrendoem algum tipo de comportamento de risco considerado nesta pesquisa.4.2 Análise da regressão logitA qualidade dos resultados obtidos foi analisada com base em quatro medidas: i) R2de MacFadden (Aldrich e Nelson, 1984); ii) percentual de eventos classificadoscorretamente; iii) Razão de verossimilhança; iv) Teste de homocedasticidade dotermo de erro, ui, da regressão. As duas primeiras medidas destinam-se a ilustrar onível de ajuste do modelo estimado, a terceira indica se as variáveis explicativas emconjunto não possuem efeito sobre a variável dependente. E, a última medidaconsiste no diagnóstico de que os resultados obtidos são válidos. Na Tabela 2, e na Tabela 3, são encontrados os resultados obtidos nassimulações. Na parte superior delas: coeficientes estimados para os modelosexplicativos das variáveis dependentes (y = 1): i) possuir saldo devedor igual ousuperior a R$1.000; ii) negligenciar o pagamento pontual da fatura por pelo menosdois meses; iii) não fazer o pagamento total da fatura do cartão de crédito; iv)apresentar ao menos um dos comportamentos de risco observados. Os resultadosobtidos na simulação do modelo explicativo de uma das cinco variáveis dependentesestudadas foram suprimidos tendo em vista que seus resultados foram julgadosinconsistentes à luz das métricas adotadas para diagnóstico da qualidade dosmodelos. Na primeira coluna da Tabela 2, e da Tabela 3 encontram-se as 22 variáveis independentes, à direitade cada uma delas está o respectivo parâmetro βi estimado, bem como o erro-padrão e a significância, que sugere o efeito marginal na probabilidade condicionalda variável dependente. Com respeito aos argumentos defendidos por pesquisadores como Joo,Grable e Bagwell (2001) os quais assumem que constitui comportamento de riscopor parte de estudantes no trato com cartões de crédito, manter saldos devedoresrepresentativos, na Tabela 2, nota-se que existem indícios significativos que estudantespossuidores de mais de 3 de cartões de crédito (β1 ؆ 1,5156; p < 0,01) tendem a sermais propensos a manter saldos devedores acima de R$1.000. Esse resultadotambém apoia a tese de Black (2001), para quem indivíduos que mantêm maioresquantidades de cartões de crédito, tendem a assumir comportamentos compulsivosnas suas compras, adquirindo bens e serviços de baixa utilidade (Roberts e Jones,2001). Com isso, esses indivíduos agem de forma a buscar reduzir níveis elevadosde ansiedade, ou mesmo tentar adquirir status social, aceitação e reconhecimentoem seu grupo social, por meio de consumo pouco racional (John, 1999).Adicionalmente, alunos não-solteiros parecem assumir maior propensão a mantermaiores somas em saldo devedor (β16 ؆ 1,0770; p < 0,1). O modelo estimado para aprobabilidade de manter saldo devedor igual ou superior a R$1.000 (ver 9
  10. 10. Tabela 2) obteve um percentual de classificação correta de eventos próximode 83,5%, e o teste da razão de verossimilhança (χ2 = 96,4727; p < 0,01) sugere queas variáveis explicativas, em conjunto, parecem exercer efeito marginal significativosobre a variável dependente. Na Tabela 3, pode-se verificar que o fato de o indivíduoalegar conhecer as taxas de juros cobradas pelas administradoras de cartões decrédito parece guardar associação significativa (β3 ؆ -0,6555; p < 0,01) com pelomenos um dos quatro comportamentos de risco considerados nesta pesquisa. Istoé, o efeito marginal ocasionado pelo fato de conhecer as taxas de juros mostra-secomo redutor da probabilidade de assumir comportamento de risco. Isto sugere quemelhor nível de formação em finanças pessoais pode constituir um meio para reduzira parcela de estudantes em condição de risco perante o uso de cartões de crédito.Dito de outra forma, fazer o estudante mais consciente do custo do capitalpertencente às instituições administradoras de cartões de crédito, pode reduzir suapropensão a utilizar-se desse tipo de funding, essa linha de argumentação apoia oque defendem autores como Agarwal e Liu (2003). Ademais, em se tratando doBrasil, considera-se um mercado cuja taxa básica de juros é uma das maiores domundo (ver Gráico 3). Gráfico 3 - Taxas de juros anuais vigentes ao redor do mundo em maio de 2011 14,00% 12,00% 10,00% 8,00% 6,00% 4,00% 2,00% 0,00%Fonte: Elaborado pelos autores: http://www.fxstreet.com/fundamental/interest-rates-table/. Ainda com respeito ao reportado na Tabela 3, de forma alinhada com o quesugere Black (2001), parece que maiores quantidades de cartões de créditomantidas pelos estudantes estão associadas à maior propensão a assumir algumcomportamento de risco (β1 ؆ 1,2102; p < 0,01). Dos quatro modelos reportadosnesta seção, em apenas um deles, a quantidade de cartões não se mostrousignificativamente associada a comportamento de risco, ressaltando-se que o maiorefeito marginal sobre a variável dependente foi encontrado no modelo explicativo docomportamento de manter saldo devedor no cartão de crédito igual ou superior aR$1.000 (β1 ؆ 1,5156; p < 0,01), detalhado na 10
  11. 11. Tabela 2. Segundo Woodruffe (1997), estudantes com esse tipo decomportamento procuram por bem-estar, vis a vis redução de altos níveis deansiedade. Em síntese, conforme a orientação do comportamento do estudante, ouso do cartão de crédito pode constituir tentativas de dissimular dificuldades efragilidades relativas à sua personalidade (Faber e Christenson, 1996). A título deilustração, e interpretação dos coeficientes estimados como significativos, aprobabilidade de um indivíduo apresentar ao menos um dos comportamentos derisco (verTabela 3) seria aproximada pela expressão (4.1) a seguir: Tabela 2: Probabilidade (logit) de estudantes serem financeiramente arriscados na dívida e na pontualidade do pagamento das faturas (estudantes com cartão de crédito) Ter dívida no cartão de Negligenciar crédito ≥ R$1.000 pontualidade (atrasarVariável Efeito Erro mais de 2 meses) Efeito Erro marginal padrão marginal padrãoConstante -3,0360 0,7531 *** -2,0054 0,9308 **1. Possui mais de 3 cc 1,5156 0,3005 *** 0,7456 0,3843 *2. Obteve o cc durante/depois a Universidade -0,2668 0,2924 0,0886 0,38363. Conhece as taxas de juros no seu cc -0,7748 0,2846 *** -0,4886 0,37044. Usa cc para despesas de educação 0,0335 0,3387 -0,5533 0,57575. Usa cc para comprar roupas e coisas pessoais -0,0241 0,3076 -0,5045 0,39976. Usa cc para despesas de refeições -0,1570 0,3470 -0,2931 0,41007. Usa cc para despesas de entretenimento -0,0595 0,3207 0,1710 0,39008. Usa cc para despesas de automóvel 0,8376 0,2934 *** -0,5176 0,49439. Usa cc para despesas de viagens 0,5517 0,3009 * -0,8551 0,572810. Usa cc para despesas de alugueis -1,0644 1,0311 1,9090 0,8391 **11. Usa cc para pagar contas em geral 0,5445 0,5041 0,8956 0,592212. Usa cc para outras despesas 0,9038 0,3371 *** 0,4886 0,513713. Faria um curso de finanças pessoais na -0,2869 0,4037 0,3633 0,492814. Faria um curso de finanças pessoais online 0,5715 0,3698 0,5950 0,440215. Sexo masculino 0,3679 0,2799 -0,5960 0,3563 *16. Estado civil não-solteiro 1,0770 0,6318 * 0,3636 0,822417. 1ª geração de universitário na família -0,3965 0,4737 0,3733 0,436718. Financeiramente independente dos pais 0,5985 0,3059 * 0,4456 0,372719. Mora em república ou imóvel alugado 0,0092 0,4413 -0,4928 0,586320. Família mora em casa própria 0,5001 0,5057 -0,7554 0,516821. A situação financeira afeta sua concentração 0,3990 0,3699 0,4083 0,406522. Já teve dificuldades para dormir por situação 0,4161 0,3389 0,0214 0,4002N com y = 1 (N Total considerado na simulação) 95 (496) 41 (496) 2R de McFadden 0,1991 0,1310% de classificações corretas 83,5% 92,1%Critério de informação de Akaike 434,0570 291,8502 2Teste da Razão de Verossimilhança χ 96,4727 *** 37,0896 **Notas: Esta tabela apresenta os resultados obtidos para os coeficientes estimados para o modeloLogit para duas variáveis dependentes (das 4 empregadas nesta pesquisa). O conjunto inicial dedados foi comporto por 769 respondentes, dos quais 552 possuíam cartão de crédito, apósdesconsiderar observações incompletas o número N de observações utilizado nas regressões foimenor (reportado na parte inferior da tabela). O erro-padrão para cada efeito marginal está indicadona coluna à direita de cada coeficiente. Os p-values estão representados por: *p < 0,10; **p < 0,05;***p < 0,01. As estimativas foram obtidas com erro-padrão robusto, mediante procedimentoapresentado por Davidson e Mackinnon (2004). cc = cartão de crédito. Estimativas obtidas com usodo aplicativo Eviews 7.0®. ߨ௜ ݈݊ ൬ ൰ ൌ െ0,5008 ൅ 1,2102ߚଵ ൅ ‫ ڮ‬൅ 0,6698ߚଶଵ (4.1) 1 െ ߨ௜Desse modo, uma estudante (β15 = 0), financeiramente independente (β18 = 1),consciente de que sua situação financeira pode afetar seu desempenho escolar (β21= 1), e que: possui mais de 3 cartões de crédito (β1 = 1); conhece as taxas de juroscobradas por sua operadora (β3 = 1); costuma utilizar-se do cartão de crédito para 11
  12. 12. pagar despesas de automóvel, (β8 = 1), além de outras contas (β12 = 1), teria suaprobabilidade, πi, de assumir, pelo menos um dos comportamentos de risco,calculada segundo a expressão (4.2). 1 1 ߨ௜ ൌ ‫׵‬ ‫ߨ ׵‬௜ ؆ 0,9411 (4.2) 1൅݁ ିగ 1 ൅ 2,718 ିሺଵ,ଶଵି଴,଺ହା଴,ସ଼ା଴,଺ଵା଴ା଴,ସସା଴,଺଺ሻ Na mesma linha de pensamento, mas com respeito ao impacto que a situaçãofinanceira pode ocasionar sobre o desempenho acadêmico e ao bem-estar,observando-se os resultados das estimativas resumidos na Tabela 3. Tabela 3: Probabilidade (logit) de estudantes serem financeiramente arriscados no pagamento total e na apresentação de algum comportamento de risco (estudantes com cartão de crédito) Pagar somente valores Ter um comportamento parciais da fatura de risco Variável Efeito Erro Efeito Erro marginal padrão marginal padrão Constante -0,3732 0,7171 -0,5008 0,5428 1. Possui mais de 3 cc 0,5047 0,3405 1,2102 0,2914 *** 2. Obteve o cc durante/depois a Universidade -0,4944 0,3060 -0,2201 0,2246 3. Conhece as taxas de juros no seu cc -0,7923 0,3101 ** -0,6555 0,2167 *** 4. Usa cc para despesas de educação 0,0496 0,3710 -0,1662 0,2715 5. Usa cc para comprar roupas e coisas -0,6459 0,2993 ** -0,3295 0,2340 6. Usa cc para despesas de refeições -0,3268 0,3573 -0,2889 0,2516 7. Usa cc para despesas de entretenimento -0,2197 0,3340 0,0224 0,2393 8. Usa cc para despesas de automóvel -0,1993 0,3641 0,4834 0,2507 * 9. Usa cc para despesas de viagens -0,4895 0,3857 -0,1701 0,2414 10. Usa cc para despesas de alugueis -0,1293 0,9516 -0,7683 0,7537 11. Usa cc para pagar contas em geral 0,7997 0,5703 0,5068 0,4066 12. Usa cc para outras despesas 0,6159 0,4179 0,6155 0,3296 * 13. Faria um curso de finanças pessoais na -0,5036 0,3537 -0,4505 0,3013 14. Faria um curso de finanças pessoais online 0,2541 0,3463 0,3591 0,2703 15. Sexo masculino -0,2309 0,3091 0,4686 0,2215 ** 16. Estado civil não solteiro -2,0612 0,7731 *** 0,3282 0,5349 17. 1ª geração de universitário na família 0,2567 0,4289 -0,0830 0,3620 18. Financeiramente independente dos pais 0,4515 0,3048 0,4486 0,2421 * 19. Mora em república ou imóvel alugado -0,2591 0,4349 0,0844 0,3115 20. Família mora em casa própria -0,3700 0,4520 -0,2310 0,3672 21. A situação financeira afeta sua concentração 0,8222 0,4034 ** 0,6698 0,3480 * 22. Já teve dificuldades para dormir por situação 0,4287 0,3793 0,2265 0,3020 N com y = 1 (N Total considerado na simulação) 70 (496) 172 (496) 2 R de McFadden 0,1254 0,1222 % de classificações corretas 86,7% 71,6% Critério de Akaike 399,1068 608,0205 2 Teste de razão de verossimilhança χ 50,6449 *** 78,2429 ***Notas: Esta tabela apresenta os resultados obtidos para os coeficientes estimados para o modeloLogit para duas variáveis dependentes (não fazer o pagamento total da fatura e apresentar ao menosum comportamento de risco no uso do cartão de crédito). O conjunto inicial de dados foi comporto por769 respondentes, dos quais 552 possuíam cartão de crédito, após desconsiderar observaçõesincompletas o número N de observações utilizado nas regressões foi menor (reportado na parteinferior da tabela). O erro-padrão para cada efeito marginal está indicado na coluna à direita de cadacoeficiente. Os p-values estão representados por: *p < 0,10; **p < 0,05; ***p < 0,01. As estimativasforam obtidas com erro-padrão robusto, mediante procedimento apresentado por Davidson e 2Mackinnon (2004). Segundo o teste da razão de verossimilhança (χ = 19,0521), modelo estimadopara a utilização do limite total do cartão de crédito pareceu pouco significativo. cc = cartão de crédito.Estimativas obtidas com uso do aplicativo Eviews 7.0®. Os parâmetros estimados para o quartocomportamento de risco, o fato de o estudante usar totalmente seu limite de crédito no cartão foramsuprimidos por não apresentar resultados satisfatórios para as medidas de ajuste adotadas nestapesquisa. 12
  13. 13. Nota-se que a probabilidade de o estudante não fazer o pagamento total da fatura(β21 = 0,8222; p < 0,05), assim como a probabilidade de apresentar ao menos umdos comportamentos de risco pesquisados (β21 = 0,6698; p < 0,1), ésignificativamente maior entre as pessoas que percebem que existecomprometimento de concentração por motivos de dívidas com cartões de crédito.Esses resultados apoiam as idéias defendidas por Norvilitis e Santa Maria (2002),segundo os quais, indivíduos que assumem comportamento de risco tendem apossuir maior nível de stress, chegando, em alguns casos a motivar suicídios. Talpensamento suporta a premissa de que, comportamentos positivos no uso do cartãode crédito, constituem meio para maximizar bem-estar, na medida em que esseinstrumento financeiro pode oferecer comodidade (Bernthal, Crockett e Rose, 2005).5. Considerações finaisO objetivo central desta pesquisa foi verificar a existência de associações entre perfilde estudantes universitários, no principal centro financeiro de um proeminentemercado emergente, a cidade de São Paulo/Brasil, e comportamentos considerados‘de risco’ no uso de cartões de crédito. Para tanto, foi utilizado o procedimento deregressões com variável de resposta binária (modelos logit). Foram coletados 769questionários considerados válidos, desses 552 respondentes alegaram possuir eutilizar cartões de crédito. Os principais resultados empíricos alcançados são dois. Primeiro, os parâmetros estimados nas regressões sugerem que o número decartões de crédito que os estudantes utilizam pode influenciar significativamente apropensão para desenvolver comportamentos vistos como arriscados na utilizaçãodesse instrumento financeiro, tal como defende Black (2001). Em segundo lugar,existem indícios significativos de que a educação financeira possa influenciar ocomportamento dos estudantes frente à sua propensão a assumir comportamentosarriscados no uso de cartões de crédito. Isto é, os estudantes que alegaramconhecer as taxas de juros cobradas pelas administradoras de cartões, em média,apresentaram menor propensão a assumir comportamentos arriscados. A título de limitações da pesquisa pode-se citar: i) coleta de dados restrita aum momento da economia e a uma região metropolitana com peculiaridadesexplícitas; ii) público respondente bastante homogêneo, e.g. idade e nível de renda;o que dificulta a generalização de achados empíricos; iii) fidedignidade dasrespostas coletadas junto ao público respondente. Como implicações práticas destapesquisa pode-se citar ao menos: i) comportamentos financeiros positivos podemser promovidos por meio de educação financeira no campus, o que aumentadiretamente o bem estar dos estudantes; ii) os estudantes necessitam melhorentendimento da importância da gestão do crédito e da poupança, evitandocomportamentos arriscados no uso do cartão de crédito; iii) há espaço para queeducadores financeiros e administradores universitários possam encorajarestudantes no desenvolvimento de comportamentos financeiros positivos, e.g.desenvolvendo programas de integração entre pais e filhos; iv) programas deeducação financeira podem dedicar atenção especial à abordagem de estudantesfinanceiramente arriscados, e.g. formando turmas com tópicos específicosrelevantes a eles. As questões anteriormente destacadas, bem como as limitações inerentes aodesenho adotado nesta pesquisa, juntam-se à carência de estudos que considerema situação brasileira e sugerem um promissor campo de pesquisa em finanças. Atítulo de sugestão para pesquisas futuras pode-se apontar: i) testar os modelos aquiapresentados, ampliando o conjunto de respondentes, especialmente em termos de 13
  14. 14. faixas etárias e estratos sociais (discutindo para além dos limites do perfil dosestudantes universitários); ii) verificar a existência de associações entre perfil doscidadãos e a decisão de utilizar os serviços de cartões de crédito, já que algunsindivíduos resolvem não fazê-lo, ainda que seja razoável o consenso de que esseproduto financeiro possibilita uma diversidade de aspectos contributivos para maiorconforto e segurança nas questões relativas ao consumo das pessoas; iii) analisar opapel das instituições de ensino na entrega de conhecimento financeiro aosestudantes universitários; iv) explorar diferenças de comportamento no uso decartões de crédito entre diferentes mercados, conforme advogam Allen e Jover(1997).Referências bibliográficasAgarwal, S. and Liu, C. (2003), “Determinants of credit card delinquency and bankruptcy: Macroeconomics factors”, Journals of Economics and Finance, Vol. 27, No. 1, pp. 75-84.Aldrich, J.H. and Nelson, F.D. (1984), Linear Probability, Logit, and Probit Models. Beverly Hills, CA: Sage.Allen, J.L. and Jover, M.A. (1997), “Credit Card Behavior of University Students: Ethnic Differences”, Consumer Interest Annual, Vol. 43, pp. 162-170.Bernthal, M.J., Crockett, D.;Rose, R.L. (2005), “Credit cards as lifestyle facilitators”, Journal of Consumer Research, Vol. 32, No. 1, pp. 130-145.Black, D. Compulsive buying disorder: definition, assessment, epidemiology and clinical management. CNS Drugs, v. 15, n. 1, p. 17-27, 2001.Danes, S.M. and Hira, T.K. (1987), “Money management knowledge of college students”, Journal of Student Financial Aid, Vol. 17, No. 1, pp. 4-16.Davidson, R. and Mackinnon, J.G. (2004), Econometric Theory and Methods, New York: Oxford University Press.Depec, Departamento De Pesquisas Econômicas Do Bradesco. (2011), Destaque Depec, No. 10, Year IX, April.Dietrich, J.K. and Sorensen, E. (1984), “An Application of Logit Analysis to Prediction of Merger Targets”, Journal of Business Research, Vol. 12, No. 3, pp. 393-402.Faber, R. and Christenson, G. (1996), “In the mood to buy: differences in the mood states experienced by compulsive buyers and other consumers”, Psychology & Marketing, Vol. 13, No. 8, pp. 803-819.Fan, J.X. and Xiao, J.J. (1998), “Decision making styles of young Chinese adults”, Journal of Consumer Affairs, Vol. 32, No. 2, pp. 275-293.Fogel, J. and Schneider, M. (2011), “Credit Card Use: Disposable Income and Employment Status”, Young Consumers: Insight and Ideas for Responsible Marketers, Vol. 12, No. 1, pp. 5-14.Hayhoe, C.R. (2002), “Comparison of affective credit attitude scores and credit use of college student at two points in time”, Journal of Family and Consumer Science, Vol. 94, No. 1, pp. 71-77.Hayhoe, C.R.;Leach, L.J. and Turner, P.R. (1999), “Discriminating the number of credit cards held by college students using credit and money attitudes”, Journal of Economic Psychology, Vol. 20, No. 6, pp. 643-656.Hayhoe, C.R.;Leach, L.J.;Turner, P.R.; Bruin, M.J. and Lawrence, F.C. (2000), “Differences in spending habits and credit card use of college students”, The Journal of Consumer Affairs, Vol. 34, No. 1, pp. 113-133. 14
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