Made available in DSpace on 2010-04-20T20:48:27Z (GMT). No. of bitstreams: 3 98345.PDF.jpg: 15539 bytes, checksum: c691fce421ba6df7652aa2f7fa6738e6 (MD5) 98345.PDF: 2342425 bytes, checksum: 9d0ca2782168d80911cc8e702bca7465 (MD5) 98345.PDF.txt: 277721 bytes, checksum: 94200102d3f23c511522c0a51ea02d21 (MD5) Previous issue date: 2004-08-17T00:00:00Z / Esta tese apresenta o desenvolvimento conceitual, estimação de parâmetros e aplicação empírica de um Modelo de Risco de Portfólio cujo objetivo é realizar previsões da distribuição estatística da perda de crédito em carteiras de crédito ao consumidor. O modelo proposto é adaptado às características do crédito ao consumidor e ao mercado brasileiro, podendo ser aplicado com dados atualmente disponíveis para as Instituições Financeiras no mercado brasileiro. São realizados testes de avaliação da performance de previsão do modelo e uma comparação empírica com resultados da aplicação do Modelo CreditRisk+.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:48:27Z (GMT). No. of bitstreams: 3 86627.PDF.jpg: 24656 bytes, checksum: 64d2275af3770d23e7062f9fedb68c40 (MD5) 86627.PDF: 1108037 bytes, checksum: 6d0b49ce06a0e7455cd5e14e98f365ab (MD5) 86627.PDF.txt: 395821 bytes, checksum: 5f7a71a525c45e2f184d856fe24db86d (MD5) Previous issue date: 2003-06-11T00:00:00Z / The fixed investments decisions of firms operating in capital markets facing imperfections are sensitive to the availability of internal funds (investment-cashflow sensitivity), rather than just depending on the availability of projects with positive net present values. This occurs since, in these environments, the cost of external capital exceeds that of internal funds (this cost difference is called financial constraints). This study describes the main concepts, the intuition of some models and shows the current debate regarding the topic – the studies diverge regarding the influence of financial constraints in the investment-cashflow sensitivity. The relationship of financial constraints and investment-cashflow sensitivity is examined empirically with Brazilian firm-level data for the period 1992 to 2001 using CLEARY’s methodology. A new measure of total investments is proposed. The main result obtained with this sample, and considering the total investment model, is that investment decisions of firms with less financial constraints are sensitive to the availability of internal funds, but firms with higher financial constraints are not. This may be explained by the fact that these firms face financial distress problems and are in a situation where only the absolutely essential investments are taken. / Em ambientes de mercados de capitais imperfeitos, as decisões de investimento das empresas em ativo fixo são sensíveis à disponibilidade de recursos internos (a chamada sensibilidade investimento fluxo de caixa), em vez de somente depender da disponibilidade de projetos com valor presente líquido positivo. Isso ocorre porque os recursos internos apresentam menor custo em relação aos recursos externos (chama-se esse diferencial de custo de restrições financeiras). Este estudo expõe os principais conceitos, a base intuitiva de alguns modelos e o debate que atualmente ocorre na literatura com relação ao tema: os resultados empíricos apresentam divergências quanto à influência das restrições financeiras na sensibilidade do investimento a variações da disponibilidade de recursos internos (fluxo de caixa). Utilizando a metodologia de CLEARY (1999), ainda não testada no Brasil, este trabalho investiga empiricamente a relação entre restrições financeiras e a sensibilidade investimento fluxo de caixa das empresas no Brasil no período de 1992 a 2001, introduzindo uma nova medida para o investimento total. A principal conclusão com a amostra deste estudo, considerando os modelos de investimento total, é a de que as empresas com menores restrições financeiras apresentam sensibilidade investimento fluxo de caixa, mas nas empresas com maiores restrições o mesmo não ocorre. Uma possível explicação para isso é que tais empresas apresentam fortes problemas financeiros e possivelmente estejam em uma situação em que apenas os investimentos absolutamente essenciais continuem sendo feitos.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:48:33Z (GMT). No. of bitstreams: 3 107984.pdf.jpg: 12765 bytes, checksum: 5d4cdda4904fd3d64f1b98e1cce1c1f6 (MD5) 107984.pdf: 1037424 bytes, checksum: b58290ed3c6d905a1910ca947de28c79 (MD5) 107984.pdf.txt: 236519 bytes, checksum: fd11a827a48f7fb1f697282cb1d59511 (MD5) Previous issue date: 2007-01-24T00:00:00Z / This work develops an integrated model for optimal asset allocation in commercial banks that incorporates uncertain liquidity constraints that are currently ignored by RAROC and EVA models. While the economic profit accounts for the opportunity cost of risky assets, what may even incorporate a liquidity discount, it neglects the risk of failure due to the lack of sufficient funds to cope with unexpected cash demands arising from bank runs, drawdowns, or market, credit and operational losses, what may happen along with credit rationing episodes or systemic level dry ups. Given a liquidity constraint that can incorporate those factors, there is a probability Pf that there will be a fail and the liquidity constraint will not hold, resulting in a value loss for the bank, represented by a stochastic failure loss Lf. The total economic profit, given the possibility of loss due to the lack of liquidity, is then optimized, resulting in a short-term asset allocation scheme that integrates market, credit and operational risks in the liquidity management of banks. Even though a general approach is suggested through simulation, it is provided a closed form solution, under some simplifying assumptions, that is thoroughly discussed. An analysis of stylized facts about liquidity in Brazil suggests that the current decreasing trend in interest rates have some influence in the reduction of liquid assets as a proportion of deposits, increasing the relevance of liquidity management models such as the one proposed in this work. The model was then applied to Brazilian banks data resulting in an estimated 8.5% yearly gain over the optimization without liquidity considerations. Even though it is not possible to establish the significance of this result due to the approximations used, its sensibility to changes in the parameters is not high. After increasing and decreasing all parameters by 20%, the gain change ranged from 6.3% to 8.8%. Gains may reach 11.1% if the amount of liquid resources available for allocation is multiplied by four, and even if the loss given failure is reduced by 8.6 times there still are gains of about 0.5% a year in the return on equity, giving empirical indications that the model may have a relevant impact over the value creation in banks. / Neste trabalho é desenvolvido um modelo integrado para alocação ótima de ativos em bancos comerciais que incorpora restrições incertas de liquidez, atualmente ignoradas por modelos de RAROC e EVA. Se por um lado o lucro econômico considera o custo de oportunidade de ativos com risco, o que pode inclusive incorporar um prêmio de liquidez, por outro é negligenciado o risco de falha devido à falta de fundos suficientes para enfrentar demandas inesperadas de caixa, oriundas de corridas, saques excepcionais de linhas de crédito, ou perdas de crédito, de mercado, ou operacionais, o que pode ocorrer conjuntamente com episódios de racionamento de crédito interbancário ou crises sistêmicas de liquidez. Dada uma restrição de liquidez que pode incorporar tais fatores, há uma probabilidade Pf de que haja uma falha e a restrição de liquidez não seja obedecida, resultando em perda de valor para o banco, representada pela perda estocástica por falha Lf. O lucro econômico total, dada a possibilidade de perda devido à falta de liquidez, é então dinamicamente otimizado, resultando em um esquema de alocação de curto prazo capaz de integrar riscos de mercado, de crédito e operacionais na gestão de liquidez em bancos comerciais. Embora uma abordagem geral via simulação seja sugerida, também é apresentada uma solução fechada, válida sob certos pressupostos simplificadores, cuja otimização é discutida detalhadamente. Uma análise de fatos estilizados é apresentada a seguir, havendo indícios de que a tendência corrente de redução das taxas de juros no Brasil tem influenciado a queda no nível de ativos líquidos como proporção dos depósitos, aumentando a relevância dos modelos de gestão de liquidez, como o aqui proposto. Também foi feita uma implementação do modelo com dados de bancos brasileiros da qual estimou-se um ganho de cerca de 8,5% ao ano no retorno sobre o patrimônio líquido em relação à otimização que não leva em conta as perdas por falta de liquidez. Embora não seja possível estabelecer a significância do resultado em virtude das aproximações utilizadas, observou-se que a sensibilidade deste ganho não é alta em relação a variações nos parâmetros, que modificados de 20%, para mais e para menos, produziram ganhos entre 6,3% e 8,8% ao ano. Os ganhos chegam a 11,1% se o volume de recursos líquidos disponíveis para alocação for aumentado em quatro vezes e mesmo se a perda dada uma falha for reduzida de 8,6 vezes ainda há ganhos anuais de cerca de 0,5% no retorno sobre o patrimônio líquido, dando indícios empíricos de que o modelo possa ter impacto relevante na criação de valor em bancos.