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[en] THE FUTURE BELONGS TO GOD: INDEBTEDNESS AMONG EMERGING MIDDLE-CLASS CONSUMERS / [pt] O FUTURO A DEUS PERTENCE: ENDIVIDAMENTO ENTRE CONSUMIDORES EMERGENTES

RENATA LUCIA CAVALCANTI CUNHA 29 October 2014 (has links)
[pt] A pesquisa procura identificar influências temporais nas tomadas de decisão de consumidores de baixa renda, relacionadas ao endividamento. Inseridos em uma sociedade cuja cultura exalta o consumo como forma de ser e pertencer, os indivíduos dessas classes vivem hoje a oportunidade de possuir bens antes inacessíveis. O incentivo dado pelo crédito facilitado e por um ambiente macroeconômico favorável, onde juros e taxa de desemprego corroboram para a sensação de estabilidade, pode se mostrar uma armadilha para esse grupo de indivíduos, que querem consumir, mas dependem do crédito como forma de ampliar seu poder de compra. A pesquisa é de natureza qualitativa, baseando-se em entrevistas em profundidade. Baseada em narrativas individuais, revelam-se sonhos e aspirações de um grupo de 16 indivíduos e a necessidade de decidir pelo consumo imediato ou poupar para atingir seus objetivos. Apesar de, racionalmente, concordarem com a importância de se pensar e planejar o futuro, a experiência de vida própria, ou de familiares e amigos, testemunha contra qualquer previsibilidade e reforça o pensamento de que o futuro, a Deus pertence. / [en] The research seeks to identify temporal influences in decision making of low-income consumers, relating to indebtedness. Living in a society whose culture glorifies consumption as a way of being and belonging, those individuals have today the opportunity to buy goods previously inaccessible. The encouragement given by easy credit and a favorable macroeconomic environment, where interest and unemployment rates corroborate the sense of stability, may prove a trap for this group of individuals who want to consume, but depend on the credit as a way to expand your purchasing power. The research is qualitative in nature, based on in-depth interviews. Based on individual narratives that reveal the dreams and aspirations of a group of 16 individuals and their need to decide between immediate consumption or saving for achieving your goals. Although rationally agree on the importance of thinking and planning for the future, the experience of life itself, or from family and friends, witness against any predictability and reinforces the thought that the future belongs to God.
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[en] HOUSEHOLD INCOME AND STRATEGIC DEFAULT DECISION IN THE SUBPRIME CRISIS / [pt] RENDA FAMILIAR E DECISÃO DE DEFAULT ESTRATÉGICO NA CRISE DO MERCADO IMOBILIÁRIO

07 December 2021 (has links)
[pt] Entre 2006 e 2010, os preços de imóveis nos EUA caíram cerca de 30 por cento, fazendo com que o principal de um grande número de contratos de hipoteca ficasse abaixo do valor do imóvel. A teoria de default estratégico prediz que devedores nessa situação - chamada de negative equity value - deveriam entregar o imóvel e abandonar o contrato. Entretanto, a taxa de default em hipotecas com negative equity value, além de ser surpreendentemente baixa. Esta dissertação explica a baixa taxa de default no mercado americano de hipotecas a partir de preocupações dos credores em conseguir crédito imobiliário no futuro. O modelo mostra que tal preocupação é mais grave para devedores de baixa renda que se beneficiaram do crédito facilitado advindo da explosão de preços dos imóveis, mas que estão cientes de que tais facilidades provavelmente não estarão presentes no futuro. Os credores de baixa renda, portanto, têm mais incentivos a evitar default em hipotecas de negative equity value do que credores de mais alta renda, que antecipam facilidades em obter novo crédito imobiliário. Utilizando um painel de estados dos EUA para testar a existência deste efeito, mostramos que a inadimplência é mais sensível à queda no preço dos imóveis em áreas com maior renda per capita. / [en] Between 2006 and 2010, the price of houses in the United States fell by 30 percent, implying that a large number of mortgage contracts had negative equity value, that is, a debt outstanding higher than the house value. In these mortgage contracts, it pays for the borrowers to exchange their homes for the write-off of the debt. And yet, the delinquency rate among negative equity mortgages is surprisingly low. This paper argues that the fear of losing access to the credit markets explains why the delinquency rate remained relatively low in the U.S. after the Subprime crises. Our model shows that, with the end of the bubble in the housing market, low-income families are unlikely to qualify for the mortgage contracts they hold. Hence, fear of losing access to credit market lowers their incentive to walk away from their current mortgage contracts, even if they have negative equity value. Using a panel of US states to test the existence of this effect, we show that delinquency is more sensible to a decrease of house prices in areas with higher per capita income.
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[en] BANKING SPREAD DECOMPOSITION THROUGH A STRUCTURAL MACROECONOMIC MODEL / [pt] DECOMPOSIÇÃO DO SPREAD BANCÁRIO ATRAVÉS DE UM MODELO MACROECONÔMICO ESTRUTURAL

20 September 2021 (has links)
[pt] Este artigo objetiva decompor o spread bancário utilizando um modelo macroeconômico estrutural. Nós enriquecemos um arcabouço de equilíbrio geral com empréstimos para indivíduos e firmas que podem inadimplir, um setor bancário em competição monopolística e sujeito a custos administrativos e também acrescentamos uma estrutura de impostos relacionadas a intermediação bancária. Essas características da composição do spread estão em linha com a literatura empírica dos determinantes do spread bancário e com a decomposição contábil do spread realizada pelo Banco Central do Brasil (BCB). Nossa análise quantitativa revela que a redução do spread para indivíduos é maior quando aumentamos a competição no mercado bancário (3.77 p.p. trimestral ou 54 porcento comparado a calibração baseline). Ademais, redução do custo administrativo é a maneira mais eficaz para reduzir o spread para firmas (1.35 p.p. trimestral ou 46 porcento comparado a calibração baseline) e também é capaz de reduzir o spread para indivíduos (2.5 p.p. trimestral ou 36 porcento comparado a calibração baseline). Resultados também sugerem cuidado na formulação de políticas econômicas somente baseadas na decomposição contábil realizada pelo BCB e sem um modelo econômico fundamentando a análise. Esta dissertação também revela alguns desafios relacionados à inclusão da inadimplência juntamente com um mercado bancário em competição imperfeita e sua contribuição para formação do spread. / [en] This paper aims to decompose the banking spread using a structural macroeconomic model. We embedded a general equilibrium framework with loans to households and entrepreneurs that may be in default, a banking sector in monopolistic competition and subject to administrative costs, and we also added a tax structure related to bank intermediation. These characteristics for the composition of the spread are in line with the empirical literature on banking spread determinants in Brazil and with the accounting decomposition of the spread made by the Banco Central do Brasil (BCB). Our quantitative findings reveal that household spread reduction is greater when we increase competition in the banking sector (3.77 p.p. quarterly or 54 percent decrease compared to baseline calibration). Furthermore, reducing administrative cost is the most effective way of diminishing entrepreneur spread (1.35 p.p. quarterly or 46 percent decrease compared to baseline) and it is also capable of diminishing household spread (2.5 p.p. quarterly or 36 percent decrease compared to baseline). Results also suggest some careful actions by policy makers only supported by BCB accounting decomposition without an economic model underpinning the analysis. This dissertation also reveals some challenges regarding the inclusion of credit default with a banking sector in imperfect competition and its contribution to the spread formation.
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[en] TWO ESSAYS ON LIQUIDITY AND STRATEGIC INTERACTION / [pt] DOIS ENSAIOS SOBRE LIQUIDEZ E INTERAÇÃO ESTRATÉGICA

CAIO RANGEL PRAES 29 July 2016 (has links)
[pt] Nessa dissertação de mestrado são desenvolvidos dois ensaios nos quais modelos clássicos de interação estratégica são expandidos para investigar relações entre liquidez e informação assimétrica. No primeiro ensaio, o objetivo é investigar a negociação de opções ilíquidas sujeitas a incerteza exógena. Em particular, desenvolve-se um modelo de barganha no qual a incerteza exógena subjacente é melhor prevista pelo comprador e mostra-se que a existência de uma opção de fora para o vendedor permite que este fixe um prazo para o fim da negociação, estratégia que se mostra ser parte do equilíbrio do jogo. Em outras palavras, o vendedor escolhe uma data para exercer sua opção de fora, o que acontece se não houver acordo até esta data. No segundo ensaio, o objetivo é investigar como corridas bancárias do lado do ativo se relacionam a uma fonte externa de liquidez na forma de um mercado secundário de empréstimos bancários. O principal resultado do segundo ensaio é que corridas bancárias no lado do ativo podem contribuir para existência do mercado secundário de empréstimos bancários, pois criam incentivos para a venda de empréstimos bancários, independentemente de informações privadas que o vendedor venha a adquirir. Esse resultado pode ser relevante no contexto de bancos de varejo. / [en] In this master s degree thesis, I present two essays based on classic models of strategic interaction. In both essays, the overarching theme is how liquidity relates to asymmetric information. On the first, the aim is to investigate bargaining over an illiquid option subject to exogenous uncertainty. In particular, I develop a bargaining model in which the underlying uncertainty is better predicted by the buyer and establish that the existence of the seller s exercise option allows deadline strategies that are shown to be part of the equilibrium of such game. In other words, the seller fixes a date to exercise her outside option, provided that the trade does not take place until that time. On the second essay, I seek to investigate how borrower runs relate to external funding thorough a market for bank loans. This essay s conclusion is that borrower runs may be a driver of the originate-to-distribute banking business model, for it induces the sale of loans irrespective of their quality, rendering the market for bank loans information insensitive. This result might be relevant in the context of relationship banking.
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[en] THE APPLICATION OF MACHINE LEARNING FRAMEWORK TO IDENTIFY STUDENTS AT RISK OF DEFAULT IN A HIGHER EDUCATION INSTITUTION / [pt] USO DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING NA PREVISÃO DO RISCO DE INADIMPLÊNCIA DE ALUNOS EM UMA INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR PRIVADA

GIOVANNA NISKIER SAADIA 26 May 2020 (has links)
[pt] Tão expressiva quanto a curva de crescimento do número de matrículas nas instituições de ensino superior (IES) privadas nos últimos anos é a respectiva curva da inadimplência, cujo aumento pode ser explicado, principalmente, pelo aprofundamento da crise econômica no país e pela redução do número de vagas ofertadas pelo FIES. A inadimplência apresenta-se como um desafio à gestão financeira das instituições de ensino, uma vez que impacta os seus custos operacionais e acaba sendo repassada aos alunos sob forma de aumento de mensalidade. Além disso, a evasão estudantil é também uma das principais consequências da inadimplência, à medida que alunos com dificuldades financeiras acabam por abandonar seus cursos, representando para as instituições de ensino não só uma perda econômica, como também acadêmica e social. As IES, em sua maioria, não utilizam qualquer tipo de técnica de credit scoring para prever o risco de seus alunos se tornarem inadimplentes. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma metodologia quantitativa para previsão de risco de inadimplência de alunos ativos. Baseado em dados históricos de alunos que estavam inadimplentes ou adimplentes, modelos gerados por algoritmos de machine learning foram estimados e comparados. Por fim, os resultados obtidos evidenciaram a relação entre a inadimplência e a variação do valor pago ao longo dos semestres analisados, quantidade média de disciplinas cursadas, natureza empregatícia ao aluno e existência de débitos em semestres anteriores. Com a aplicação dos modelos propostos, as IES seriam capazes de identificar alunos com maior risco de inadimplência e planejar ações preventivas específicas para este grupo. / [en] As impressive as the growth rate in the number of enrollments in private higher education institutions in recent years is the increase in the related default rate, driven by the deepening economic crisis in Brazil and by the reduction of the number of vacancies offered by the FIES. Default presents itself as a challenge to the financial management of educational institutions, since it impacts their operational costs and ends up being passed on to students in the form of an increase in tuition. In addition, student dropout is also one of the main consequences of default, since students with economic difficulties end up abandoning their courses. Most higher education institutions do not use any type of credit scoring analysis to predict the risk of their students becoming defaulters, failing to understand which factors cause it, and, therefore, refraining from planning preventive actions. Therefore, this study presents a quantitative methodology to predict the default risk of active students. Models generated by machine learning algorithms were analyzed based on a historical database of students who were in or not in default. The results showed a relationship between default and economic, academic and social characteristics of students. Thus, by employing models such as the ones proposed, higher education institutions should be able to identify those students who are at higher risk of defaulting and take specific preventive actions to prevent such an outcome.
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[en] DEFINING REGULATORY DEFAULT TARGETS FOR ELECTRICITY DISTRIBUTORS IN BRAZIL: PROPOSING A MODEL BASED ON FUZZY LOGIC / [pt] DEFINIÇÃO DAS METAS REGULATÓRIAS DE INADIMPLÊNCIA PARA AS DISTRIBUIDORAS DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL: PROPOSIÇÃO DE UM MODELO BASEADO EM LÓGICA FUZZY

NIVIA MARIA CELESTINO 24 June 2021 (has links)
[pt] A definição de metas regulatórias de inadimplência é um tema de extrema importância para as distribuidoras de energia elétrica, para a agência reguladora e para todos os consumidores, visto que tem forte impacto sobre as tarifas de energia. Encontrar uma metodologia de simples implantação e que atenda, simultaneamente, às necessidades de todos os envolvidos, é um grande desafio. A presente dissertação se propõe a testar a metodologia de inferência fuzzy, conforme proposta de ZADEH (1965), com vistas a propor um modelo para a definição das metas regulatórias de inadimplência de energia. No Brasil a atual metodologia proposta pela ANEEL para a definição de metas regulatórias de inadimplência está atrelada à metodologia de perdas não técnicas, a qual, por sua vez, tem sido alvo de críticas pelas distribuidoras e pelo meio acadêmico. Dessa forma, uma metodologia independente para a definição das metas regulatórias de inadimplência tende a beneficiar todos os agentes envolvidos. A metodologia de Inferência fuzzy trouxe resultados diretos, que ficaram muito próximos aos obtidos pela metodologia da ANEEL. Os resultados da utilização da Inferência fuzzy para a obtenção das metas regulatórias da inadimplência mostraram que é possível persistir nesse caminho, uma vez que a metodologia proposta se desvincula da metodologia de perdas não técnicas, mantendo os princípios da regulação por incentivo e captando a heterogeneidade das diversas áreas de concessão. / [en] Defining regulatory default targets is an extremely important issue for electricity distributors, the regulatory agency and all consumers, as it has a strong impact on energy tariffs. Finding a methodology that is easy to implement and that simultaneously meets the needs of everyone involved is a major challenge. This dissertation proposes to test the fuzzy inference methodology, as proposed by ZADEH (1965), with a view to proposing a model for the definition of regulatory energy default targets. In Brazil, the current methodology proposed by ANEEL for the definition of regulatory default targets is linked to the methodology of non-technical losses, which, in turn, has been the target of criticism by the distributors and the academic environment. Thus, an independent methodology for defining regulatory default targets tends to benefit all agents involved. The fuzzy Inference methodology brought direct results, which were very close to those obtained by the ANEEL methodology. The results of using fuzzy inference to achieve the regulatory goals of default showed that it is possible to persist in this path, since the proposed methodology is detached from the non-technical losses methodology, maintaining the principles of regulation by incentive and capturing the heterogeneity of the several concession areas.
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[en] HYBRID INTELLIGENT SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF NON-RESIDENTIAL ELECTRICITY CUSTOMERS PAYMENT PROFILES / [pt] SISTEMA INTELIGENTE HÍBRIDO PARA CLASSIFICAÇÃO DO PERFIL DE PAGAMENTO DOS CONSUMIDORES NÃO-RESIDENCIAIS DE ENERGIA ELÉTRICA

NORMA ALICE DA SILVA CARVALHO 26 March 2018 (has links)
[pt] O objetivo desta pesquisa é classificar o perfil de pagamento dos consumidores não-residenciais de energia elétrica, considerando conhecimento armazenado em base de dados de distribuidoras de energia elétrica. A motivação para desenvolvê-la surgiu da necessidade das distribuidoras por um modelo de suporte a formulação de estratégias capazes de reduzir o grau inadimplência. A metodologia proposta consiste em um sistema inteligente híbrido composto por módulos intercomunicativos que usam conhecimentos armazenados em base de dados para segmentar consumidores e, então, atingir o objetivo proposto. O sistema inicia-se com o módulo neural, que aloca as unidades consumidoras em grupos conforme similaridades (valor fatura, consumo, demanda medida/demanda contratada, intensidade energética e peso da conta no orçamento), em sequência, o módulo bayesiano, estabelece um escore entre 0 e 1 que permite predizer o perfil de pagamento das unidades considerando os grupos gerados e os atributos categóricos (atividade econômica, estrutura tarifária, mesorregião, natureza jurídica e porte empresarial) que caracterizam essas unidades. Os resultados revelaram que o sistema proposto estabelece razoável taxa de acerto na classificação do perfil de consumidores e, portanto, constitui uma importante ferramenta de suporte a formulação de estratégias para combate à inadimplência. Conclui-se que, o sistema híbrido proposto apresenta caráter generalista podendo ser adaptado e implementado em outros mercados. / [en] The objective of this research is to classify the non-residential electricity customer payment profiles regarding the knowledge stored in electricity distribution utilities databases. The motivation for development of the work from the need of electricity distribution by a support model to formulate strategies for tackling non-payment and late payment. The proposed methodology consists of a hybrid intelligent system constituted by intercommunicating modules that use knowledge stored in database to customer segmentation and then achieve the proposed objective. The system begins with the neural module, which allocates the consuming units in groups according to similarities (bill amount, consumption, measured demand/contracted demand, energy intensity and share of the electricity bill in the customer s income), in sequence, the Bayesian module establishes a score between 0 and 1 that allows to predict what payment profile of the units considering the generated groups and categorical attributes (business activity, tariff type, business size, mesoregion and company s legal form) that characterize these units. The results showed that the proposed system provides a reasonable success rate when classifying customer profiles and thus constitutes an important tool in the formulation of strategies for tackling non-payment and late payment. In conclusion, the hybrid system proposed here is a generalist one and could usefully be adapted and implemented in other markets.
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[en] METHODOLOGY FOR INCORPORATING THE DEFAULT RISK ON THE RENEWABLE GENERATOR CONTRACTING MODEL IN THE BRAZILIAN ENERGY MARKET / [pt] METODOLOGIA PARA A INCORPORAÇÃO DO RISCO DE INADIMPLÊNCIA NO MODELO DE CONTRATAÇÃO DE GERADORES RENOVÁVEIS NO MERCADO BRASILEIRO DE ENERGIA

ANDREA MICHELI ALZUGUIR 29 June 2015 (has links)
[pt] Nesta dissertação será proposta uma metodologia que contabiliza o risco de inadimplência no mercado, decorrentes de débitos não pagos à câmara de comercialização de energia elétrica (CCEE) nas estratégias de contratação de geradores renováveis. As incertezas relacionadas à geração e ao preço de curto prazo são consideradas através da simulação de cenários exógenos ao modelo como habitual em otimização estocástica. A otimização robusta é empregada através de conjuntos de incerteza poliédricos a fim de modelar a inadimplência do mercado. Dessa maneira, a metodologia proposta se baseia em um modelo matemático híbrido, robusto e estocástico. De forma mais objetiva, um modelo de dois níveis é proposto com tantos problemas de segundo nível quanto o número de cenários considerados para a produção renovável. No primeiro nível, as decisões de contratação são feitas. Em seguida, para cada cenário de geração, o problema de segundo nível encontra a pior inadimplência com base na carteira de contratos encontrados pelo primeiro nível. Para resolver o problema, o modelo de dois níveis é reescrito como um problema linear equivalente de um único nível. O perfil de risco do agente é definido por meio do conhecido valor condicional em risco (conditional value-a-risk), uma medida coerente de risco. Para ilustrar a eficácia do modelo de contratação, são realizados estudos de casos com dados realistas do sistema de energia brasileiro. / [en] In this dissertation we propose a new methodology to account for the market default risk, arising from debts not paid to the market clearing house, in the renewable generators contracting strategy. Renewable generation and spot price uncertainties are considered through exogenous simulated scenarios as customary in stochastic optimization. Robust optimization with polyhedral uncertainty sets is employed to account for the market default. Thus, the proposed methodology is based on a hybrid robust and stochastic mathematical program. More objectively, a bi-level model is proposed with as many second-level problems as the number of scenarios considered for the renewable production. In the first level, contracting decisions are made. Then, for each generation scenario, a second-level problem finds the worst-case default based on the portfolio of contracts found by the first level. To solve the problem, the bi-level model is rewritten as a single-level equivalent linear problem. The agent s risk profile is defined by means of the well-known conditional value-at-risk coherent risk measure. To illustrate the effectiveness of the contracting model, case studies are performed with realistic data from the Brazilian power system.

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