[pt] O mercado de capitais das grandes economias mundiais já incorporou o conceito de rating, ou seja, a classificação de risco de crédito, utilizada amplamente nos Estados Unidos há muitos anos. A existência de agências de rating capazes de fornecer classificações de risco de crédito totalmente independentes é uma condição imprescindível para o desenvolvimento de qualquer mercado de dívida. Este estudo tem como objetivo avaliar se as variáveis definidas no contrato de um bônus corporativo afetam o rating determinado por estas instituições para determinada emissão. Foram analisadas as variáveis cupom, preço de emissão, volume de emissão, maturidade e a presença de garantia. Além disso, analisou-se também a influência do risco país representado pelo EMBI +. Quanto ao método de análise, optou-se por comparar o método dos mínimos quadrados ordinários (MQO) com o probit ordenado. Os resultados mostram que não houve diferença de desempenho entre os dois modelos. E quanto às variáveis analisadas, apenas o cupom demonstrou exercer influência sobre o rating da emissão. / [en] The financial markets in the largest economies of the world often utilize rating agencies as a tool for credit risk classification, following the concept introduced in the USA a long time ago. The existence of independent institutions capable of classifying credit risk is a vital condition for the development of debt market. This study aims at analysing whether the variables defined in the indenture of the bond issue affect the rating assigned by rating agencies. The following variables were investigated: coupon, price, issued amount, maturity and the existence of collateral. Furthermore, it was analysed if the country risk, represented by the EMBI+ index, also affected the bond rating. Regarding the methodology, the ordinary least square (OLS) and ordered probit were chosen as the method of analysis. A comparative study was performed and the results indicated no major differences between both models. Concerning the variables analysed, only the coupon has shown some influence on the bond rating.

[pt] O presente trabalho analisa o movimento recente nos preços de eurobonds emitidos por empresas brasileiras e a sua relação com a evolução do risco soberano brasileiro. Com o objetivo de verificar possíveis assimetrias na reação dos preços desses títulos a novas informações sobre as empresas emissoras em diferentes níveis do CDS associado à dívida soberana brasileira, testamos o comportamento dos preços dos eurobonds à divulgação de informações indicadoras dos fundamentos específicos das firmas emissoras de dívida, a saber: (i) alterações do rating atribuído por agências especializadas e (ii) anúncio do lucro por ação trimestral das empresas de capital aberto. Em linha com a literatura sobre o assunto, encontramos evidências de uma relação importante entre risco soberano e corporativo para o caso brasileiro. / [en] The present work analyzes the recent movement in the prices of Eurobonds issued by Brazilian companies and its relationship with the evolution of Brazilian sovereign risk. To identify possible asymmetries in the price reaction of these securities to new information regarding the debt issuers at different levels of the CDS associated with Brazilian sovereign debt, we tested the behavior of eurobonds prices to the disclosure of information about the specific fundamentals of issuers (i) changes in the rating attributed by specialized rating agencies and (ii) announcement of the quarterly earnings per share of publicly traded companies. In line with the literature on the subject, we find evidence of an important relationship between sovereign and corporate risk for the Brazilian case.

[pt] O objetivo desta dissertação é analisar a relevância de um conjunto inicial de 18 atributos tais como Despesas Financeiras, Receitas e Liquidez Corrente, dentre outros, em relação à classificação de risco (grau) de uma empresa: especulação ou investimento, conforme classificação realizada pela agência Standard & Poor s. Avaliou-se comparativamente a eficácia de métodos lineares e não-lineares de seleção de atributos tais como Análise de Componentes Principais (PCA), Informação Mútua (IM) e Informação Mútua para Seleção de Atributos com Distribuição Uniforme (MIFS-U) e métodos lineares e não-lineares de predição tais como Regressão Múltipla Linear, Discriminante Linear de Fisher e Redes Neurais. Identificou-se através destes métodos e de conhecimento a priori, um conjunto de cinco fatores (atributos) capaz de estimar com alto índice de eficácia se o grau de uma empresa é de investimento ou especulação, a saber: Lucro Líquido, EBIT, Receitas, Valor de Mercado e Setor. / [en] The purpose of this thesis is to analyze and rank the relevancy of 18 variables to S&P corporate ratings grades assignment. Beyond, we predict (classify) the Corporate Grades into two groups - Investment or Speculative. To achieve this goal, we applied and compared linear and non-linear Statistics models and Machine Learning Techniques (Multiple Linear Regression, Linear Fisher´s Discriminant, Neural Networks MLP) and feature selection methods such as Principal Component Analysis (PCA), Correlation, Mutual Information (MI) and Mutual Information for Features Selection under Uniform Distribution MIFS-U). The 17 of the initial set of 18 variables are financial variables such as Net Income, Interest Expense and Market Capitalization but one was the corporation´s Sector. Combining linear and nonlinear models and a priori knowledge, we identified a subset of five features (Net Income, EBIT, Total Revenues, Market Capitalization and Sector) that together reached up to 94.32% of success rate for the S&P grade prediction.