Submitted by Cristiane Oliveira (cristiane.oliveira@fgv.br) on 2011-05-27T19:05:29Z No. of bitstreams: 1 68070200644.pdf: 703915 bytes, checksum: 9202bd2a2f744fa1d41f4cbf4eba4654 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel(gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-05-27T19:15:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 68070200644.pdf: 703915 bytes, checksum: 9202bd2a2f744fa1d41f4cbf4eba4654 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel(gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-05-27T19:17:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 68070200644.pdf: 703915 bytes, checksum: 9202bd2a2f744fa1d41f4cbf4eba4654 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-05-27T19:53:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 68070200644.pdf: 703915 bytes, checksum: 9202bd2a2f744fa1d41f4cbf4eba4654 (MD5) Previous issue date: 2010-04-14 / Studies that investigate the reasons about the cash holdings are gain importance around academicals and still are in early stage, according to global academic research. Additionally, empirical studies have found significant high levels of cash holdings among international companies. We found three theories that support academic explanation of the determinants of the cash holdings: tradeoff theory, pecking order theory and agency theory. This study has the purpose to investigate empirically the determinants of the cash holdings among Brazilian companies, as well investigate the existence of a pro-active cash management policy. We use panel data to evaluate 198 Brazilian companies, between 1998 and 2008, according to Economatica source of data. The evidences lead us to conclude that cash management is an important decision to be made in corporate level. Theories support the explanation of the determinants in a complementary way. / Estudos que investigam as razões do acumulo de caixa e a existência de uma política de gestão ativa do caixa têm ganhado evidência na literatura acadêmica internacional nos últimos anos. As pesquisas que consideram os determinantes do nível de caixa e suas implicações ainda encontram-se em um estágio inicial. Adicionalmente, pesquisas ao redor do mundo têm encontrado elevado nível de caixa acumulado pelas empresas. De acordo com as principais linhas de investigação empírica, três correntes teóricas podem explicar o nível de caixa a partir das variáveis denominadas determinantes: tradeoff theory, pecking order theory e a teoria de agência. Este estudo tem por objetivo investigar empiricamente os determinantes do caixa e identificar a existência ou não de uma política de gestão ativa nas empresas brasileiras. Foi realizada uma pesquisa com amostra de 198 empresas listadas na BOVESPA, no período de 1998 a 2008, totalizando 2178 observações. A pesquisa utilizou modelos econométricos de regressão linear e painel de dados. Com as evidências empíricas encontradas, podemos concluir que a gestão do nível de caixa acumulado é uma importante decisão a ser tomada pelas empresas brasileiras. As teorias que suportam as explicações dos determinantes do nível de caixa podem ser aplicadas de modo complementar ao invés de divergentes.

Submitted by Roberta Lorenzon (roberta.lorenzon@fgv.br) on 2011-05-30T14:26:15Z No. of bitstreams: 1 63080100015.pdf: 781749 bytes, checksum: 32dd660d87d63789ab4a0ee0600ce50d (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel(gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-05-30T14:47:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 63080100015.pdf: 781749 bytes, checksum: 32dd660d87d63789ab4a0ee0600ce50d (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel(gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-05-30T14:48:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 63080100015.pdf: 781749 bytes, checksum: 32dd660d87d63789ab4a0ee0600ce50d (MD5) / Made available in DSpace on 2011-05-31T15:39:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 63080100015.pdf: 781749 bytes, checksum: 32dd660d87d63789ab4a0ee0600ce50d (MD5) Previous issue date: 2010-05-28 / The present work aims to study the macroeconomic factors influence in credit risk for installment autoloans operations. The study is based on 4.887 credit operations surveyed in the Credit Risk Information System (SCR) hold by the Brazilian Central Bank. Using Survival Analysis applied to interval censured data, we achieved a model to estimate the hazard function and we propose a method for calculating the probability of default in a twelve month period. Our results indicate a strong time dependence for the hazard function by a polynomial approximation in all estimated models. The model with the best Akaike Information Criteria estimate a positive effect of 0,07% for males over de basic hazard function, and 0,011% for the increasing of ten base points on the operation annual interest rate, toward, for each R$ 1.000,00 on the installment, the hazard function suffer a negative effect of 0,28% , and an estimated elevation of 0,0069% for the same amount added to operation contracted value. For de macroeconomics factors, we find statistically significant effects for the unemployment rate (-0,12%) , for the one lag of the unemployment rate (0,12%), for the first difference of the industrial product index(-0,008%), for one lag of inflation rate (-0,13%) and for the exchange rate (-0,23%). We do not find statistic significant results for all other tested variables. / The present work aims to study the macroeconomic factors influence in credit risk for installment autoloans operations. The study is based on 4.887 credit operations surveyed in the Credit Risk Information System (SCR) hold by the Brazilian Central Bank. Using Survival Analysis applied to interval censured data, we achieved a model to estimate the hazard function and we propose a method for calculating the probability of default in a twelve month period. Our results indicate a strong time dependence for the hazard function by a polynomial approximation in all estimated models. The model with the best Akaike Information Criteria estimate a positive effect of 0,07% for males over de basic hazard function, and 0,011% for the increasing of ten base points on the operation annual interest rate, toward, for each R$ 1.000,00 on the installment, the hazard function suffer a negative effect of 0,28% , and an estimated elevation of 0,0069% for the same amount added to operation contracted value. For de macroeconomics factors, we find statistically significant effects for the unemployment rate (-0,12%) , for the one lag of the unemployment rate (0,12%), for the first difference of the industrial product index(-0,008%), for one lag of inflation rate (-0,13%) and for the exchange rate (-0,23%). We do not find statistic significant results for all other tested variables.

Submitted by Felipe Montenegro (fsmontenegro@bol.com.br) on 2018-09-30T16:50:09Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Felipe Santiago Montenegro VF.pdf: 1151283 bytes, checksum: 7f4de8e37ff17ff90e6925d9fc5ffc0a (MD5) / Approved for entry into archive by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br) on 2018-10-01T21:33:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Felipe Santiago Montenegro VF.pdf: 1151283 bytes, checksum: 7f4de8e37ff17ff90e6925d9fc5ffc0a (MD5) / Approved for entry into archive by Suzane Guimarães (suzane.guimaraes@fgv.br) on 2018-10-02T13:24:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Felipe Santiago Montenegro VF.pdf: 1151283 bytes, checksum: 7f4de8e37ff17ff90e6925d9fc5ffc0a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-02T13:24:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Felipe Santiago Montenegro VF.pdf: 1151283 bytes, checksum: 7f4de8e37ff17ff90e6925d9fc5ffc0a (MD5) Previous issue date: 2018-09-24 / O mercado de títulos de dívida offshore (bonds) é amplamente utilizado por empresas brasileiras a fim de obter recursos a taxas mais atraentes, melhorando seu perfil de endividamento assim como o retorno para o acionista. Outra vantagem neste tipo de captação é a possibilidade de as empresas mitigarem exposições cambiais inerentes ao seu negócio. O principal objetivo deste trabalho é entender como o mercado offshore avalia o risco de crédito das empresas brasileiras exportadoras de celulose. Foram utilizados dados de mercado da Bloomberg para avaliação do risco de crédito dos bonds, câmbio e risco-país. Como proxy para o risco de crédito foram utilizados dados de ZSpread de bonds com duration próxima. No caso do risco-país, foi utilizado o CDS do Brasil de 5 anos, inferior ao vencimento dos bonds analisados. Para o preço da celulose foi utilizada a mensuração da FOEX, amplamente reconhecida como referência de preço nesse mercado. O fator risco-país mostrou-se tão importante quanto o preço da celulose na avaliação do risco de crédito das empresas pelo mercado, conclusão que é condizente com os modelos reduced form. O câmbio mostrou ter uma relação positiva com o Z-Spread. / The bond market is widely used by Brazilian companies in order to obtain resources at attractive rates, improving their debt profile as well as the return to the shareholder. Another advantage in this type of funding is the ability of companies to mitigate currency exposures inherent in their business. The main objective of this work is to understand how the offshore market evaluates the credit risk of Brazilian pulp exporters. Bloomberg market data were used to assess the credit risk of bonds, foreign exchange and country risk. As proxy for credit risk the Z-Spread bond data was used, considering assets with similar durations. In the case of sovereign risk, Brazil’s 5-year CDS was used, lower than the maturity of the bonds analyzed. For the price of pulp, the measurement of FOEX, widely recognized as the reference price in this market, was used. The sovereign risk factor was as important as the price of pulp in the assessment of the companies' credit risk in the market, a conclusion that is consistent with the reduced form models. The exchange rate showed a positive relation with the ZSpread.

Submitted by Melissa Forti (melissaforti@gmail.com) on 2018-09-03T12:07:02Z No. of bitstreams: 1 Melissa_Forti_dissertacao.pdf: 2661806 bytes, checksum: a588904f04c4b3d523f82e716231ffd6 (MD5) / Approved for entry into archive by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br) on 2018-09-03T17:14:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Melissa_Forti_dissertacao.pdf: 2661806 bytes, checksum: a588904f04c4b3d523f82e716231ffd6 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzane Guimarães (suzane.guimaraes@fgv.br) on 2018-09-04T13:30:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Melissa_Forti_dissertacao.pdf: 2661806 bytes, checksum: a588904f04c4b3d523f82e716231ffd6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-04T13:30:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Melissa_Forti_dissertacao.pdf: 2661806 bytes, checksum: a588904f04c4b3d523f82e716231ffd6 (MD5) Previous issue date: 2018-08-08 / A necessidade de conhecer o cliente sempre foi um diferencial para o mercado e nestes últimos anos vivenciamos um crescimento exponencial de informações e técnicas que promovem a avaliação para todas as fases do ciclo de crédito, desde a prospecção até a recuperação de dívidas. Nesse contexto, as empresas estão investindo cada vez mais em métodos de Machine Learning para que possam extrair o máximo de informações e assim terem processos mais assertivos e rentáveis. No entanto, essas técnicas possuem ainda alguma desconfiança no ambiente financeiro. Diante desse contexto, o objetivo desse trabalho foi aplicar as técnicas de Machine Learning: Random Forest, Support Vector Machine e Gradient Boosting para um banco de dados real de cobrança, a fim de identificar os clientes mais propensos a quitar suas dívidas (Collection Score) e comparar a acurácia e interpretação desses modelos com a metodologia tradicional de Regressão Logística. A principal contribuição desse trabalho está relacionada com a comparação das técnicas em um cenário de recuperação de crédito considerando as principais características, vantagens e desvantagens. / The need to know the customer has always been a differential for the market, and in currently years we have experienced an exponential growth of information and techniques that promote this evaluation for all phases of the credit cycle, from prospecting to debt recovery. In this context, companies are increasingly investing in Machine Learning methods, so that they can extract the maximum information and thus have more assertive and profitable processes. However, these models still have a lot of distrust in the financial environment. Given this need and uncertainty, the objective of this work was to apply the Machine Learning techniques: Random Forest, Support Vector Machine and Gradient Boosting to a real collection database in order to identify the recover clients (Collection Score) and to compare the accuracy and interpretation of these models with the classical logistic regression methodology. The main contribution of this work is related to the comparison of the techniques and if they are suitable for this application, considering its main characteristics, pros and cons.

O presente trabalho apresenta um estudo feito para a elaboração de um modelo de análise de crédito para micro, pequenas e médias empresas (MPME) utilizando Inteligência Artificial. Apresenta, também, uma contribuição de um novo método de raciocínio baseado em casos, denominado FISKNN, que utiliza medida de similaridade presente nos métodos KNN e KNN-Fuzzy, e um sistema de inferência Fuzzy para decidir se a classe de um determinado caso é a classe do elemento mais próximo ou a classe da maioria dos K elementos selecionados para análise. Compara-se o método FISKNN com os métodos tradicionais KNN e KNN-Fuzzy utilizando os dados do Machine Learning Repository da Universidade da Califórnia, e apresentam-se três estudos de casos com bases de dados selecionadas das informações provenientes de solicitações de financiamento através do Cartão BNDES. / This work presents an investigation of a model of credit analysis for micro, small and medium size enterprises based on artificial intelligence techniques. The novelty is a cases-based reasoning, denoted by FISKNN, which uses a measure of similarity present in the KNN and KNN-Fuzzy methods, and a Fuzzy Inference System to decide between the class of the nearest case and the class of the majority of K elements selected for the analysis. One compares the FISKNN methods with the more traditional ones, KNN and KNNFuzzy, using data from the Machine Learning Repository of the University of California, and one presents three study cases with data bases selected from the set of financing applications to the BNDES Card.

O presente trabalho apresenta um estudo feito para a elaboração de um modelo de análise de crédito para micro, pequenas e médias empresas (MPME) utilizando Inteligência Artificial. Apresenta, também, uma contribuição de um novo método de raciocínio baseado em casos, denominado FISKNN, que utiliza medida de similaridade presente nos métodos KNN e KNN-Fuzzy, e um sistema de inferência Fuzzy para decidir se a classe de um determinado caso é a classe do elemento mais próximo ou a classe da maioria dos K elementos selecionados para análise. Compara-se o método FISKNN com os métodos tradicionais KNN e KNN-Fuzzy utilizando os dados do Machine Learning Repository da Universidade da Califórnia, e apresentam-se três estudos de casos com bases de dados selecionadas das informações provenientes de solicitações de financiamento através do Cartão BNDES. / This work presents an investigation of a model of credit analysis for micro, small and medium size enterprises based on artificial intelligence techniques. The novelty is a cases-based reasoning, denoted by FISKNN, which uses a measure of similarity present in the KNN and KNN-Fuzzy methods, and a Fuzzy Inference System to decide between the class of the nearest case and the class of the majority of K elements selected for the analysis. One compares the FISKNN methods with the more traditional ones, KNN and KNNFuzzy, using data from the Machine Learning Repository of the University of California, and one presents three study cases with data bases selected from the set of financing applications to the BNDES Card.

Submitted by Cássio da Cruz Nogueira (cassionogueirakk@gmail.com) on 2017-03-06T13:48:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ContinuidadeDescontinuidadeAdministrativa.pdf: 1174697 bytes, checksum: 0a76bed7668a16a597d13cf34c02ae5e (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-03-08T14:50:19Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ContinuidadeDescontinuidadeAdministrativa.pdf: 1174697 bytes, checksum: 0a76bed7668a16a597d13cf34c02ae5e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-08T14:50:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_ContinuidadeDescontinuidadeAdministrativa.pdf: 1174697 bytes, checksum: 0a76bed7668a16a597d13cf34c02ae5e (MD5) Previous issue date: 2012-11-20 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabajo presenta algunos factores que se desarrollan en el ambiente de la gestión pública administrativa dando al aparecimiento del fenómeno de continuidad y discontinuidad administrativa, dentro de un conjunto de programas de microcréditos municipales que fueron impactados por la transición de los gobiernos municipales. A pesar del tema estar presente en el cotidiano de la gestión pública, sociedad, medico de comunicación y academias, hay pocos estudios que profundicen su problemática, convirtiéndose en un obstáculo en el desarrollo económico local, ya que cuando existen discontinuidades políticas se piensa que todo va a cambiar, pero su realidad se muestra contraria a ese pensamiento. La continuidad administrativa está presente en varias instituciones gubernamentales. Aquí se analiza el caso de los programas de microcrédito de Belém (PA) y Santo André (SP). El método aplicado corresponde a un estúdio comparativo de dos programas municipales de Microcrédito: Fundo Ver-O-Sol e o Banco do Povo Crédito Solidário. El estudio parte de la siguiente interrogante¿Cuáles son los factores que provocan la continuidad y discontinuidad administrativa en los programas de microcrédito de los gobiernos municipales? / Neste trabalho buscou-se determinar quais fatores, no ambiente da gestão pública e administrativa, provocam o fenômeno de continuidade e descontinuidade administrativa, em um universo de programas de microcrédito municipais que foram impactados na transição da gestão municipal. A pesquisa foi realizada por meio de em estudo comparativo com os programas de microcrédito: Fundo Ver-O-Sol, em Belém do Pará, e o Banco do Povo Crédito Solidário em Santo André, em São Paulo. O estudo partiu das seguintes questões que nortearam a análise dos casos estudados: quais são os fatores que provocam a continuidade e descontinuidade administrativa em programas de microcrédito em governos municipais? Como se deu a discussão e a implementação para a continuidade do programa? Quais são as principais modificações sofridas pelos programas de microcrédito com as mudanças político-partidária na gestão municipal?

Submitted by Thiago de Freitas Cardoso (thiago.freitas.cardoso@gmail.com) on 2014-02-27T01:33:19Z No. of bitstreams: 1 Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2014-02-27T11:48:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-27T12:32:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) Previous issue date: 2014-02-05 / The credit market is constantly gaining more space in the Brazilian economy. Credit risk, which attempts to measure the loss on loans, is paramount and in this context, the expected loss is undoubtedly key issue. Usually, the relative expected loss, EL (%), is modeled with the product of the risk parameters PD (probability of default) and LGD (loss given default), assuming their independence. Recently, studies have showed that could be opportunities to improve the fit with the joint modeling of the loss, and the removal of the strong assumption of independence of these factors. This work uses the inflated beta distribution, model BEINF of the GAMLSS class, to adjust the relative expected loss through a real database provided by Serasa Experian. / O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).

Submitted by Sarah Amorim Torres (sarahadm@hotmail.com) on 2016-03-10T10:01:48Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_ Sarah Amorim Torres - EAESP - 2016.pdf: 515544 bytes, checksum: ad52194d57d6599a00dc7cbd652e2fdc (MD5) / Approved for entry into archive by Pamela Beltran Tonsa (pamela.tonsa@fgv.br) on 2016-03-10T16:13:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_ Sarah Amorim Torres - EAESP - 2016.pdf: 515544 bytes, checksum: ad52194d57d6599a00dc7cbd652e2fdc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-10T16:30:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_ Sarah Amorim Torres - EAESP - 2016.pdf: 515544 bytes, checksum: ad52194d57d6599a00dc7cbd652e2fdc (MD5) Previous issue date: 2016-02-29 / This study investigates the existence of competition between retail government-owned and private banks in the event of federal government interventions imposed on the Brazilian bank lending market, such as the expansion of bank credit through the hike of public banks’ lending supply and the campaign aiming to reduce the banks’ spread levels led by state-owned banks. The Diff-in-Diff model predicts that public banks show higher loan growth, non-performing loans, lending returns, operational returns and cost of funding compared to private peers after the treatment. In addition, it finds evidence of differences in the asset allocation decisions of banks, as private banks preferred an asset portfolio with a higher proportion of liquid assets holdings and less loans compared to public banks after the treatment. These findings suggest that government-owned retail banks do not compete with private peers when their objective function is not only to maximize profits given risk. / O presente estudo investiga se há competição entre os bancos públicos e privados varejistas na presença de intervenções governamentais impostas ao mercado de crédito bancário brasileiro, tais como o aumento da oferta de crédito via bancos públicos e a campanha de redução dos spreads bancários capitaneada pelos bancos governamentais. Os resultados encontrados no modelo Diff-in-Diff indicam que os bancos públicos apresentam ritmo de crescimento do estoque de crédito, nível de aprovisionamento, rentabilidade da carteira de crédito, retorno operacional, bem como custo do funding superiores aos bancos privados após o tratamento. Ademais, há evidências de mudanças na estratégia de alocação de recursos dos bancos privados em relação aos pares públicos, tendo as instituições bancárias privadas preferido aumentar a participação de ativos líquidos no balanço em detrimento de operações de crédito após o tratamento. Esses resultados sugerem que os bancos privados não competem com os bancos públicos no segmento de varejo quando estes adotam estratégias de alocação de recursos difusas à maximização do lucro esperado para um dado risco.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:48:08Z (GMT). No. of bitstreams: 3 68479.pdf.jpg: 16047 bytes, checksum: e55a63085f1340eeed16cabe46f731aa (MD5) 68479.pdf: 840158 bytes, checksum: d13c12beedbf2f62a71d5574af83dfad (MD5) 68479.pdf.txt: 270876 bytes, checksum: 0af13fce10af7db2c36dcb34a90e0b79 (MD5) Previous issue date: 2004-04-07T00:00:00Z / Credit risk comes from the possibility of the debtor not paying its debt at the maturity date, and the promised amount. When the debtor doesn’t pay in full its debt, we say he or she is in default. In this case, the creditor gets a loss. However, the loss could be reduced if the debtor pays part of his or her debt. The measurement of a debtor’s probability of default has been the subject of studies for decades. However, the measurement of how much one can receive from a defaulted credit – the recovery rate – has been given attention only recently. And, most of the time, this measure has been calculated for huge companies in United States financial markets, only. We have defined recovery rate based on financial reports of Brazilian commercial banks, and tracked the path of this variable pari passu to default rate, defined from the same reports also. We established a theoretical framework, and made hypothesis on how such variables as default rates and other credit quality indicators, economic level indicators, nominal and real interest rates, and capital markets indicators could explain variations on the recovery rates we have defined. We gathered information from 46 Brazilian private commercial banks, semiannually, bracing the period between June of 1994 and December 2002. These institutions were segmented by their share on the amount of credit of the private banking industry in Brazil and by the origin of its capital. Statistical models were run on explanatory variables based on original data and on variables obtained from principal components analysis. The models were able to explain most of the variation observed on the recovery rate we have defined, for the segments we have studied. The best models have shown that variations on the recovery rate could be explained by default rates and other indicators of credit quality, economic activity indicators and capital markets indicators. / O risco de crédito decorre da possibilidade de o devedor não honrar sua dívida no montante e na data aprazada. Quando o devedor não liquida sua dívida nas condições contratadas, diz-se que se torna inadimplente. Neste caso, o credor incorre em prejuízo. A perda, entretanto, pode ser reduzida se o cliente pagar parcialmente o que deve. A mensuração da probabilidade de um devedor inadimplir tem sido objeto de estudos há décadas. Entretanto, a quantificação do quanto o credor recebe em caso de inadimplência – a taxa de recuperação –só recentemente tem recebido atenção da academia. E, na maioria das vezes, esta quantificação tem-se limitado aos títulos de grandes empresas, negociados no mercado de capitais dos Estados Unidos da América. Neste trabalho, definiu-se uma taxa de recuperação baseada em informações contábeis de instituições bancárias brasileiras e analisou-se o comportamento desta variável pari passu à taxa de inadimplência, também definida a partir de dados contábeis. Estabeleceu-se um arcabouço teórico capaz de explicar de que forma variáveis como a taxa de inadimplência e outros indicadores de qualidade das carteiras de crédito, indicadores da atividade econômica, níveis de juros nominais e reais e indicadores do mercado de capitais, poderiam explicar as variações na taxa de recuperação das carteiras de crédito. Foram obtidas informações de um conjunto de 46 instituições bancárias privadas brasileiras, semestralmente, para o período compreendido entre junho de 1994 e dezembro de 2002. Essas instituições foram segmentadas pela representatividade de suas carteiras de crédito no volume total de créditos das instituições comerciais brasileiras e por origem de seu capital acionário. Elaboraram-se modelos estatísticos baseados em regressões multivariadas tanto de variáveis originais como de variáveis obtidas através de análise de componentes principais, que se mostraram capazes de explicar parte considerável das variações observadas na taxa de recuperação no conceito contábil, para os vários segmentos de instituições estudados. Mostraram-se como variáveis explicativas relevantes, nos melhores modelos, indicadores de inadimplência, indicadores da atividade econômica e indicadores do mercado de capitais.