Thesis (Ph. D.)--Syracuse University, 2005. / "Publication number AAT 3186478."

Thesis (Ph. D.)--University of Wisconsin, 1963. / Typescript. Vita. eContent provider-neutral record in process. Description based on print version record. Includes bibliographical references (leaves 362-364).

Um sistema de classificação de risco de crédito eficiente é fundamental para que uma instituição financeira (IF) possa realizar uma boa gestão de risco de crédito. No Brasil, as operações de crédito de IFs devem ser classificadas em nove níveis de risco que, em ordem crescente, são: \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\", \"F\", \"G\" e \"H\". As provisões para créditos de liquidação duvidosa, um dos maiores itens de despesa das IFs, são constituídas em função destas classificações. Também no Novo Acordo de Capital da Basiléia as classificações de risco de crédito são relevantes na determinação do capital exigido das IFs para absorver perdas inesperadas em seus portfolios de crédito. Esta pesquisa teve como objetivo verificar, no período compreendido entre dezembro de 2005 e dezembro de 2006, o comportamento dos sistemas de classificação das IFs brasileiras no que diz respeito a um dos principais aspectos a serem observados nos procedimentos de validação de sistemas de classificação de risco de crédito, a saber, o poder discriminante do sistema. A literatura sobre validação de sistemas de classificação de crédito define poder discriminante como sendo a habilidade do sistema em diferenciar, ex ante, casos \"bons\" de casos \"ruins\". Existem diversos métodos para realizar a medição do poder discriminante. Neste estudo, o método utilizado foi uns dos mais citados na literatura, qual seja, o Receiver Operating Characteristic (ROC) cujo índice é a Area under an ROC Curve (AUROC). Utilizando uma amostra aleatória com 488.318 operações de crédito das 14.185.929 operações disponíveis no Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil (SCR) cujos montantes, na data-base de dezembro de 2005, eram iguais ou superiores a R$ 5.000,00, foram estimadas as AUROCs de 261 IFs que, para garantir a qualidade da estimação, possuíam em dezembro de 2006 um número mínimo de operações consideradas normais, assim entendidas as operações classificadas como \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", e consideradas anormais, as classificadas como \"E\", \"F\", \"G\" e \"H\" incluindo as baixas como prejuízo. Realizadas as estimações de AUROCs, foi possível verificar se existem relações significantes entre o poder discriminante observado e algumas das características das IFs, quais sejam, tipo de controle da IF: público, privado nacional e privado estrangeiro; porte da IF: grande, médio, pequeno e micro; e tipo de IF: bancária, não-bancária cooperativa de crédito e não-bancária outras; e modalidade de crédito operada pelas IFs: crédito pessoal, capital de giro, aquisição de veículos, financiamento rural e arrendamento mercantil. Os resultados alcançados, utilizando testes de Qui-quadrado, ANOVA para dois fatores e regressão linear múltipla, mostraram que os sistemas de classificação de risco de crédito da grande maioria das IFs pesquisadas, aproximadamente 79,7% do total, possuíam poder discriminante. Os resultados mostraram também que não havia relação entre o tipo de controle da IF e o poder discriminante de seu sistema, nem entre o poder discriminante e a modalidade de crédito operada pela IF. Entretanto, foi verificada a existência de relação entre poder discriminante e porte da IF. A proporção de IFs de micro porte, normalmente cooperativas de crédito, cujos sistemas não apresentaram poder discriminante, aproximadamente 39,6%, foi significativamente maior que o valor esperado, cerca de 9,3%, enquanto que todas as IFs classificadas como sendo de grande porte apresentaram sistemas de classificação com poder discriminante. / An efficient credit rating system is essential for a financial institution (FI) achieve sound management of credit risk. In Brazil, the credit operations of FIs are classified into nine ratings that, in ascending risk order, are: \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\", \"F\", \"G\" and \"H\". Provisions for doubtful borrowers, one of the major items of expenditure of FIs, are formed according to these ratings. Also in the New Basel Capital Accord the credit ratings are relevant in determining the required capital from FIs to absorb unexpected losses on their credit portfolios. This study aimed to verify, between December 2005 and December 2006, the behavior of the credit rating systems of Brazilian FIs regarding one of the main issues to be observed in the procedures for the credit rating system validation: the discriminant power of the system. The literature on the credit rating system validation techniques defines discriminant power as the system ability to differentiate, ex ante, \"good\" cases from \"bad\" cases. Although there are several methods to perform the measurement of discriminant power, the study used the most cited in the literature: the Receiver Operating Characteristic (ROC) whose index is the Area Under a ROC Curve (AUROC). Using a random sample with 488,318 credit operations from the 14,185,929 available operations in the Credit Information System of the Central Bank of Brazil (SCR) whose amounts, at December 2005, were equal to or greater than R$ 5,000,00, were estimated the AUROCs of 261 IFs that, to ensure the quality of the estimate, in December 2006 had a minimum number of operations considered normal, as well understood as the credit operations classified as \"AA\", \"A\", \"B\", \"C,\" or \"D\", and a minimum number of operations considered abnormal, the operations classified as \"E\", \"F\", \"G\" and \"H\" including write-offs. After calculating the AUROC estimative for each FI, was verified whether there are significant relationships between the discriminant power and some of the observed characteristics of the FIs, which were FI control: public, private, national and foreign private; FI size: large, medium, small and micro; FI type: banking, non-banking credit union and other non-bank; and credit types operated by FIs: personal credit, working capital, auto loan, rural credit and leasing. The results achieved by using chi-square tests, two-factors ANOVA and multiple linear regression showed that the credit rating system from the vast majority of the FIs surveyed, approximately 79.7%, had discriminant power. The results also shown that there was no relationship between the FI control and the discriminant power, and neither between the discriminant power and the credit type operated by FI. However, it has been verified that there was a significant relationship between discriminant power and the FI size. The proportion of FIs of micro size, commonly credit union, whose systems hadn\'t discriminant power, approximately 39.6%, was significantly greater than the expected value, about 9.3%, while all FIs classified as large size had ratings systems with discriminant power.

Um sistema de classificação de risco de crédito eficiente é fundamental para que uma instituição financeira (IF) possa realizar uma boa gestão de risco de crédito. No Brasil, as operações de crédito de IFs devem ser classificadas em nove níveis de risco que, em ordem crescente, são: \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\", \"F\", \"G\" e \"H\". As provisões para créditos de liquidação duvidosa, um dos maiores itens de despesa das IFs, são constituídas em função destas classificações. Também no Novo Acordo de Capital da Basiléia as classificações de risco de crédito são relevantes na determinação do capital exigido das IFs para absorver perdas inesperadas em seus portfolios de crédito. Esta pesquisa teve como objetivo verificar, no período compreendido entre dezembro de 2005 e dezembro de 2006, o comportamento dos sistemas de classificação das IFs brasileiras no que diz respeito a um dos principais aspectos a serem observados nos procedimentos de validação de sistemas de classificação de risco de crédito, a saber, o poder discriminante do sistema. A literatura sobre validação de sistemas de classificação de crédito define poder discriminante como sendo a habilidade do sistema em diferenciar, ex ante, casos \"bons\" de casos \"ruins\". Existem diversos métodos para realizar a medição do poder discriminante. Neste estudo, o método utilizado foi uns dos mais citados na literatura, qual seja, o Receiver Operating Characteristic (ROC) cujo índice é a Area under an ROC Curve (AUROC). Utilizando uma amostra aleatória com 488.318 operações de crédito das 14.185.929 operações disponíveis no Sistema de Informações de Crédito do Banco Central do Brasil (SCR) cujos montantes, na data-base de dezembro de 2005, eram iguais ou superiores a R$ 5.000,00, foram estimadas as AUROCs de 261 IFs que, para garantir a qualidade da estimação, possuíam em dezembro de 2006 um número mínimo de operações consideradas normais, assim entendidas as operações classificadas como \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", e consideradas anormais, as classificadas como \"E\", \"F\", \"G\" e \"H\" incluindo as baixas como prejuízo. Realizadas as estimações de AUROCs, foi possível verificar se existem relações significantes entre o poder discriminante observado e algumas das características das IFs, quais sejam, tipo de controle da IF: público, privado nacional e privado estrangeiro; porte da IF: grande, médio, pequeno e micro; e tipo de IF: bancária, não-bancária cooperativa de crédito e não-bancária outras; e modalidade de crédito operada pelas IFs: crédito pessoal, capital de giro, aquisição de veículos, financiamento rural e arrendamento mercantil. Os resultados alcançados, utilizando testes de Qui-quadrado, ANOVA para dois fatores e regressão linear múltipla, mostraram que os sistemas de classificação de risco de crédito da grande maioria das IFs pesquisadas, aproximadamente 79,7% do total, possuíam poder discriminante. Os resultados mostraram também que não havia relação entre o tipo de controle da IF e o poder discriminante de seu sistema, nem entre o poder discriminante e a modalidade de crédito operada pela IF. Entretanto, foi verificada a existência de relação entre poder discriminante e porte da IF. A proporção de IFs de micro porte, normalmente cooperativas de crédito, cujos sistemas não apresentaram poder discriminante, aproximadamente 39,6%, foi significativamente maior que o valor esperado, cerca de 9,3%, enquanto que todas as IFs classificadas como sendo de grande porte apresentaram sistemas de classificação com poder discriminante. / An efficient credit rating system is essential for a financial institution (FI) achieve sound management of credit risk. In Brazil, the credit operations of FIs are classified into nine ratings that, in ascending risk order, are: \"AA\", \"A\", \"B\", \"C\", \"D\", \"E\", \"F\", \"G\" and \"H\". Provisions for doubtful borrowers, one of the major items of expenditure of FIs, are formed according to these ratings. Also in the New Basel Capital Accord the credit ratings are relevant in determining the required capital from FIs to absorb unexpected losses on their credit portfolios. This study aimed to verify, between December 2005 and December 2006, the behavior of the credit rating systems of Brazilian FIs regarding one of the main issues to be observed in the procedures for the credit rating system validation: the discriminant power of the system. The literature on the credit rating system validation techniques defines discriminant power as the system ability to differentiate, ex ante, \"good\" cases from \"bad\" cases. Although there are several methods to perform the measurement of discriminant power, the study used the most cited in the literature: the Receiver Operating Characteristic (ROC) whose index is the Area Under a ROC Curve (AUROC). Using a random sample with 488,318 credit operations from the 14,185,929 available operations in the Credit Information System of the Central Bank of Brazil (SCR) whose amounts, at December 2005, were equal to or greater than R$ 5,000,00, were estimated the AUROCs of 261 IFs that, to ensure the quality of the estimate, in December 2006 had a minimum number of operations considered normal, as well understood as the credit operations classified as \"AA\", \"A\", \"B\", \"C,\" or \"D\", and a minimum number of operations considered abnormal, the operations classified as \"E\", \"F\", \"G\" and \"H\" including write-offs. After calculating the AUROC estimative for each FI, was verified whether there are significant relationships between the discriminant power and some of the observed characteristics of the FIs, which were FI control: public, private, national and foreign private; FI size: large, medium, small and micro; FI type: banking, non-banking credit union and other non-bank; and credit types operated by FIs: personal credit, working capital, auto loan, rural credit and leasing. The results achieved by using chi-square tests, two-factors ANOVA and multiple linear regression showed that the credit rating system from the vast majority of the FIs surveyed, approximately 79.7%, had discriminant power. The results also shown that there was no relationship between the FI control and the discriminant power, and neither between the discriminant power and the credit type operated by FI. However, it has been verified that there was a significant relationship between discriminant power and the FI size. The proportion of FIs of micro size, commonly credit union, whose systems hadn\'t discriminant power, approximately 39.6%, was significantly greater than the expected value, about 9.3%, while all FIs classified as large size had ratings systems with discriminant power.