Nesse trabalho desenvolvemos um modelo estatístico para estimação da probabilidade de empresas brasileiras inadimplirem em contratos de crédito junto aos bancos. Além disso, uma metodologia de validação denominada Accuracy Ratio será implementada ao modelo desenvolvido, a fim de que se possa compará-lo com outros modelos já consagrados na literatura de modelos quantitativos de risco, tais como Z-score, Moody s Model e Merton Model. A base de dados utilizada no nosso modelo foi construída a partir de informações contábeis de empresas brasileiras coletadas na Bloomberg e informações da estrutura de dívida das empresas no Sistema de Informações de Crédito do Banco Central (SCR). É desenvolvido um modelo de regressão logística na qual são escolhidas as variáveis explicativas do evento default visando estimar parâmetros significantes, com elevado grau de interpretabilidade econômico-financeira, bem como uma razoável aderência do modelo aos dados. Os dados possuem uma estrutura em painel e, por esse motivo, também será abordada a estratégia adotada para eliminar o efeito fixo temporal. Finalmente, a probabilidade de default será introduzida em um contexto prático que justificará a sua importância no processo de tomada de decisão nos bancos. A probabilidade de default será apresentada como uma variável do modelo que dimensiona a rentabilidade esperada das operações de crédito, conhecido como RAROC (Risk Adjusted Return on Capital).