Modelo para Gestão de Lojistas em Shopping Centers

Ano: 2011 | Volume: 1 | Número: 1

Autores: M. Targa, O. R. de Mendonça Neto, M. T. P. Antunes, I. R. Peleias

Palavras-chave: análise de sobrevida; shoppings centers; inadimplência.

Resumo Português:

Como todo investimento, o setor de shoppings centers está sujeito a riscos, dentre os quais o da descontinuidade
do lojista no empreendimento. Este risco está relacionado com o custo total de ocupação no shopping, composto
pelo somatório das despesas de aluguel, condomínio e fundo de promoções. Assim, são necessários instrumentos
que permitam identificar e analisar esses riscos. O objetivo do presente trabalho foi o de construir um modelo
preditivo, baseado na técnica estatística da análise de sobrevida, que permita ao administrador do shopping
center identificar a partir de qual percentual de custo total de ocupação em relação às vendas, índice este
conhecido no setor por Key Performance Cost (KPC), se caracteriza a existência do risco de continuidade do
lojista no shopping. Utilizou-se uma amostra composta pelos dados de 896 lojas, instaladas em seis shoppings
centers, referentes a um período de 32 meses. Os resultados obtidos revelam que o modelo se mostrou adequado
para indicar, com antecedência, potenciais situações de inadimplência do lojista junto ao shopping. Essa
capacidade preditiva possibilita a adoção, a tempo, pelos administradores do shopping de medidas corretivas
para mitigar esse tipo de risco.

Resumo Inglês:

Like any investment, the shopping mall sector is subject to risks, among which is the retailer's discontinuity in the mall. This risk is related to the total cost of occupancy composed of the sum of the rent, rates and the mall's marketing fund. Thus, tools are needed to identify and analyze these risks. The aim of this study is to build a model based on the survival analysis's statistical technique, which enables the managers of a shopping mall to identify from what percentage of the total cost of occupancy in relation to sales Key Performance Cost (KPC), it is possible to gauge a retailer's continuity risk. We used a data sample consisting of 896 stores, located in six malls, for a period of 32 months. The results show that the model proved to be appropriate for indicating potential situations of default in advance. This predictive capability enables the shopping mall’s manager to adopt corrective measure to mitigate this kind of risk while there is still time.