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[en] QUANTIFICATION OF CREDIT RISK: AN APPROACH USING MERTONS STRUCTURAL MODEL / [pt] QUANTIFICAÇÃO DO RISCO DE CRÉDITO: UMA ABORDAGEM UTILIZANDO O MODELO ESTRUTURAL DE MERTON

JOSE CARLOS FRANCO DE ABREU NETO 19 February 2009 (has links)
[pt] Mensurar o risco de default justo para uma empresa sempre foi uma tarefa crucial para uma instituição financeira na hora de emprestar, principalmente, hoje em dia, com o aumento da competitividade e a redução dos spreads. Por outro lado, as empresas também precisam ser críticas e devem saber determinar o seu grau de risco com a mesma exatidão das instituições financeiras.Todos os agentes de mercado devem possuir as melhores ferramentas para mensurar o risco de crédito. Com esse intuito será apresentado nesta dissertação uma metodologia de análise de risco de crédito que está sendo muito discutida no momento. O foco será no modelo teórico de equilíbrio de Merton, 1974, que foi amplamente difundido pela KMV Corporation, que desenvolveu um modelo baseado nas premissas de Merton para fazer previsão de default. A dissertação começará com uma abordagem sobre o cenário que levou ao desenvolvimento de novos modelos para quantificar o risco de crédito. Em seguida, será feita uma revisão da modelagem KMV e da modelagem DLI (baseada na teoria de Merton, 1974). Após, será estimado o valor dos ativos a partir do valor do equity e calculada a probabilidade de default de empresas brasileiras, negociadas em bolsa, e que realmente entraram em default. Serão discutidas as vantagens e desvantagens apresentadas por estes dois modelos e as diferenças que existem entre a modelagem da KMV e a DLI. / [en] Measuring the fair default risk for a company, has always been a crucial task for a financial institution when it comes to granting loans, especially nowadays, with the rise in competitiveness and the reduction of the spreads. On the other hand, companies need to be analytical and must know how to determine their level of risk with the same accuracy as the financial institutions. Every market agent must possess the best tools to measure the credit risk, and with this purpose, the most discussed subject of the moment will be presented in this dissertation. The focus will be on the theoretical model of equilibrium by Merton, 1974, which was widely spread by KMV Corporation, who developed a model based on Merton`s premises in order to be able to predict default. The dissertation will start with an approach over the scenario that led to the development of new models to quantify the credit risk. Next, a review over the KMV model and the DLI model (based on Merton, 1974) will be done. After that, we will estimate the asset value starting from the equity value, and calculate the probability of default of Brazilian companies that are negotiated on the stock exchange, and who`ve really gone into default. We will discuss the advantages and disadvantages presented by these two models and the existing difference between the KMV and the DLI models.
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[en] CREDIT RISK MODEL IN B2B RELATIONS / [pt] UM MODELO DE ANÁLISE DE RISCO DE CRÉDITO DE CLIENTES EM RELAÇÕES B2B

EDUARDA MACHADO LOWNDES CARPENTER 22 May 2006 (has links)
[pt] Este trabalho visa analisar os modelos atuais de avaliação de risco de crédito aplicados a empresas não-financeiras e desenvolver um modelo estatístico com o emprego da ferramenta LOGIT - Regressão Logística com base nos clientes jurídicos de uma empresa do ramo industrial. Este modelo tem como objetivo principal determinar a probabilidade de um cliente ser considerado como adimplente ou inadimplente. Com esta ferramenta o analista de crédito pode definir até que ponto se torna interessante para a empresa efetuar uma venda a prazo para o cliente. / [en] This dissertation has the objective of analyzing the current models of credit risk in non financial companies and to develop a statistical model with Logistic Regression. The main purpose of this model is to determine the probability of a client (business company) being considered a good or bad risk. This model will allow the credit analyst to measure the credit risk involved with credit sales.

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