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Especialista ensina a como escolher o tipo de crédito ideal para evitar dívidas

Com alta dos juros, a escolha de crédito no mercado é chave para investir sem cair no endividamento

Linha de crédito possui taxas que já ultrapassam os 440% ao anoLinha de crédito possui taxas que já ultrapassam os 440% ao ano - Freepik

O Serasa Experian contabiliza atualmente 77 milhões de pessoas com contas em atraso, nunca antes tantos brasileiros estiveram endividados. A educadora financeira e bancária autônoma na Franq, Ana Oliveira destaca que, mais do que nunca, ter o controle das finanças é imprescindível.

Com juros altos, tomar crédito ou renegociar dívidas se tornaram alternativas muitas vezes prejudiciais à saúde financeira do brasileiro.

“Devemos manter o orçamento financeiro controlado, não esquecendo de construir uma reserva de emergência, mesmo que pequena, para evitar cair em dívidas por conta dos imprevistos. Além disso, é importante buscar conhecimento sobre os produtos financeiros. Existem opções de crédito mais acessíveis que podemos utilizar para uma reestruturação financeira eficaz. Porém nem todo mundo sabe disso, portanto um trabalho especializado pode ser uma solução para sair das dívidas de forma assertiva”, comenta a especialista.

Ana Oliveira indica algumas modalidades de crédito mais tradicionais para quem deseja ter cautela, como o financiamento imobiliário e o consórcio.

“Em um cenário onde a maior parte dos brasileiros não possui casa própria e se aposenta sem conseguir manter-se somente com o INSS, adquirir um imóvel , mesmo que financiado, é o que chamamos de ter uma ‘boa dívida’”.

Ela também sinaliza para outras modalidades menos populares no Brasil como o home equity (Crédito Com Garantia de Imóvel) que pode auxiliar na recuperação da saúde financeira de quem já possui um bem. Segundo a Associação Brasileira das Entidades de Crédito Imobiliário e Poupança (ABECIP), em 2024 o número de operações de home equity no Brasil cresceu 54%, e há uma expectativa de ampliação em 2025 após novas regras que reduziram incertezas do modelo.

 

 

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