O processo de evolução das técnicas de gestão de risco de crédito que vem ocorrendo no mercado financeiro nos últimos anos levou ao desenvolvimento de diversas metodologias de mensuração de risco de carteiras de crédito. Os principais modelos de risco de portfólio que se difundiram no setor bancário internacional têm aplicação restrita no Brasil, devido às características do nosso mercado de crédito. O objetivo desta pesquisa é propor um conjunto de procedimentos para mensurar o risco de portfólios de créditos concedidos por instituições financeiras a empresas, considerando a disponibilidade de dados do mercado de crédito brasileiro. O estudo foi realizado em duas etapas. Na primeira etapa foi desenvolvido um modelo de risco de crédito do tipo credit scoring, utilizando a técnica estatística da Regressão Logística. O modelo foi construído com base em uma amostra de empresas categorizadas como solventes ou insolventes. As variáveis explicativas que caracterizam a situação econômico-financeira das empresas são índices calculados a partir dos seus demonstrativos contábeis. Na segunda parte do trabalho foram apresentados os procedimentos para mensuração de risco de portfólios de crédito. Na abordagem proposta, as perdas das empresas são modeladas individualmente e os resultados são agregados para se obter as perdas totais do portfólio. Utilizando a técnica da simulação de Monte Carlo, são gerados milhares de cenários para a situação econômico-financeira futura das empresas da carteira. Os cenários gerados dão origem a possíveis valores de perda para as empresas e para o portfólio como um todo. O processo é ilustrado aplicando-se o modelo a um portfólio hipotético, construído com base nos dados das carteiras de crédito das instituições financeiras no Brasil. O modelo gera a distribuição das perdas da carteira de crédito, a partir da qual podem ser obtidas as medidas que quantificam o risco do portfólio e o capital econômico que deve ser alocado pela instituição. Os resultados obtidos indicam que o modelo proposto configura-se como uma alternativa que permite que o risco de carteiras de crédito de empresas seja mensurado no mercado brasileiro e ressaltam a importância da utilização de modelos de risco de crédito de portfólio na gestão de riscos das instituições financeiras. / The evolution of credit risk management techniques, which has occurred in the financial market in recent years, has led to the development of several methods to measure the credit risk of portfolios. The credit risk models that became popular in the international banking industry have limited application in Brazil due to the characteristics of our credit market. The objective of this research is to propose a set of procedures in order to measure the risk of banks\' corporate credit portfolios, considering the actual data available in the Brazilian credit market. The study was performed in two steps. In the first one, a credit scoring model was developed, using the statistical method of logistic regression. The model was based on a sample of companies classified either as solvent or insolvent. The variables that represent the financial situation of the companies are indices calculated from the financial statements. In the second step, the procedures defined to measure the credit portfolio risk were presented. In the proposed approach, the company losses are considered individually and then the results are consolidated to obtain the total loss of the portfolio. Using the Monte Carlo simulation, thousands of scenarios are generated in which the future financial situation of the companies belonging to the portfolio are considered. The scenarios generated give rise to possible loss values regarding the companies individually and the portfolio as a whole. The process is illustrated by applying the model to a hypothetical portfolio built based on the data of banks\' credit portfolios in Brazil. The model generates the loss distribution of the credit portfolio, from which measurements to quantify the risk of the portfolio, and the economic capital to be allocated by the financial institution can be obtained. The results indicate that the proposed model is an alternative to measure the credit risk of companies in the Brazilian market and highlight the importance of the application of credit risk portfolio modeling when performing risk managing in financial institutions.

Submitted by Matheus Secco (matheussecco@gmail.com) on 2017-03-30T14:44:36Z No. of bitstreams: 1 Dissertationv1.pdf: 1226979 bytes, checksum: b1c15064fcaca2155b2a32a2488012ac (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2017-04-06T14:26:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertationv1.pdf: 1226979 bytes, checksum: b1c15064fcaca2155b2a32a2488012ac (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-12T17:45:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertationv1.pdf: 1226979 bytes, checksum: b1c15064fcaca2155b2a32a2488012ac (MD5) Previous issue date: 2016-12-16 / We study statistical properties of the sample average approximation (SAA) of risk averse stochastic problems. We first introduce some background material, recalling important results for the continuation, such as the Delta Theorem, the Functional Central Limit Theorem, and asymptotics of risk-neutral problems. We also recall the concept of risk measures, focusing on two classes of risk measures: extended polyhedral risk measures (EPRMs) and law invariant coherent risk measures. We then provide central limit theorems for SAA estimators of the optimal values of stochastic programs expressed in terms of EPRMs or law invariant coherent risk measures, under certain assumptions on these risk measures. Numerical simulations illustrate the theoretical results. / Nós estudaremos propriedades estatísticas de aproximações pela média amostral (SAA) de problemas de otimização estocástica aversos ao risco. Inicialmente, discutimos alguns resultados teóricos importantes que serão úteis para a sequência, como o Teorema Delta, o Teorema Central do Limite Funcional e alguns resultados para o caso risco-neutro. Também lembramos a definição geral de medidas de risco, concentrando-nos nas medidas de risco poliedrais estendidas e nas medidas de risco coerentes ”law invariant”. Em seguida, obtemos teoremas centrais do limite para os estimadores SAA dos valores ótimos destes problemas, sob certas condições impostas a estas medidas de risco. Por fim, apresentamos resultados numéricos para ilustrar os resultados teóricos.

O processo de evolução das técnicas de gestão de risco de crédito que vem ocorrendo no mercado financeiro nos últimos anos levou ao desenvolvimento de diversas metodologias de mensuração de risco de carteiras de crédito. Os principais modelos de risco de portfólio que se difundiram no setor bancário internacional têm aplicação restrita no Brasil, devido às características do nosso mercado de crédito. O objetivo desta pesquisa é propor um conjunto de procedimentos para mensurar o risco de portfólios de créditos concedidos por instituições financeiras a empresas, considerando a disponibilidade de dados do mercado de crédito brasileiro. O estudo foi realizado em duas etapas. Na primeira etapa foi desenvolvido um modelo de risco de crédito do tipo credit scoring, utilizando a técnica estatística da Regressão Logística. O modelo foi construído com base em uma amostra de empresas categorizadas como solventes ou insolventes. As variáveis explicativas que caracterizam a situação econômico-financeira das empresas são índices calculados a partir dos seus demonstrativos contábeis. Na segunda parte do trabalho foram apresentados os procedimentos para mensuração de risco de portfólios de crédito. Na abordagem proposta, as perdas das empresas são modeladas individualmente e os resultados são agregados para se obter as perdas totais do portfólio. Utilizando a técnica da simulação de Monte Carlo, são gerados milhares de cenários para a situação econômico-financeira futura das empresas da carteira. Os cenários gerados dão origem a possíveis valores de perda para as empresas e para o portfólio como um todo. O processo é ilustrado aplicando-se o modelo a um portfólio hipotético, construído com base nos dados das carteiras de crédito das instituições financeiras no Brasil. O modelo gera a distribuição das perdas da carteira de crédito, a partir da qual podem ser obtidas as medidas que quantificam o risco do portfólio e o capital econômico que deve ser alocado pela instituição. Os resultados obtidos indicam que o modelo proposto configura-se como uma alternativa que permite que o risco de carteiras de crédito de empresas seja mensurado no mercado brasileiro e ressaltam a importância da utilização de modelos de risco de crédito de portfólio na gestão de riscos das instituições financeiras. / The evolution of credit risk management techniques, which has occurred in the financial market in recent years, has led to the development of several methods to measure the credit risk of portfolios. The credit risk models that became popular in the international banking industry have limited application in Brazil due to the characteristics of our credit market. The objective of this research is to propose a set of procedures in order to measure the risk of banks\' corporate credit portfolios, considering the actual data available in the Brazilian credit market. The study was performed in two steps. In the first one, a credit scoring model was developed, using the statistical method of logistic regression. The model was based on a sample of companies classified either as solvent or insolvent. The variables that represent the financial situation of the companies are indices calculated from the financial statements. In the second step, the procedures defined to measure the credit portfolio risk were presented. In the proposed approach, the company losses are considered individually and then the results are consolidated to obtain the total loss of the portfolio. Using the Monte Carlo simulation, thousands of scenarios are generated in which the future financial situation of the companies belonging to the portfolio are considered. The scenarios generated give rise to possible loss values regarding the companies individually and the portfolio as a whole. The process is illustrated by applying the model to a hypothetical portfolio built based on the data of banks\' credit portfolios in Brazil. The model generates the loss distribution of the credit portfolio, from which measurements to quantify the risk of the portfolio, and the economic capital to be allocated by the financial institution can be obtained. The results indicate that the proposed model is an alternative to measure the credit risk of companies in the Brazilian market and highlight the importance of the application of credit risk portfolio modeling when performing risk managing in financial institutions.

Submitted by Diego Peterlevitz Frota (theairguitar@yahoo.com.br) on 2015-09-18T04:44:47Z No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado v2.2.1 FINAL.pdf: 702750 bytes, checksum: c584d69fa5b1e9246d10622f4fad5e64 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-09-22T13:51:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado v2.2.1 FINAL.pdf: 702750 bytes, checksum: c584d69fa5b1e9246d10622f4fad5e64 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-22T14:21:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado v2.2.1 FINAL.pdf: 702750 bytes, checksum: c584d69fa5b1e9246d10622f4fad5e64 (MD5) Previous issue date: 2015-08-24 / This paper covers the fundamentals of the relation between the risk-neutral measure and the real-world, exhibiting some known methods of transforming probability measure associated with each of these two contexts. We show how bonds can be used to estimate the probability of default by their issuers, explaining the reasons that cause it does not reflect, at first, the data observed historically. Using data from Brazilian companies, we estimate the ratio between the risk-neutral and actual probability of default. These results, when compared with other similar studies suggest that the risk premium of Brazilian companies is higher than that of American companies. / Este trabalho aborda os fundamentos da relação entre a medida neutra a risco e o mundo físico, apresentando algumas metodologias conhecidas de transformação da medida de probabilidade associada a cada um destes dois contextos. Mostramos como titulos de crédito podem ser utilizados para a estimação da probabilidade de inadimplência de seus emissores, explicitando os motivos que fazem com que ela não reflita, em um primeiro momento, os dados observados historicamente. Utilizando dados de empresas brasileiras, estimamos a razão entre a probabilidade de default neutra a risco e a probabilidade de default real. Tais resultados, quando comparados com outros trabalhos similares, sugerem que a razão do prêmio de risco de empresas brasileiras possui valor maior do que a de empresas americanas.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:03Z (GMT). No. of bitstreams: 4 Fabio Nunes Barja.pdf.jpg: 2268 bytes, checksum: 3ff1d834aa6bf6835efe6dd07835326c (MD5) Fabio Nunes Barja.pdf.txt: 144718 bytes, checksum: 86d161817200706186fc58ff0c7b1cd4 (MD5) license.txt: 4712 bytes, checksum: 4dea6f7333914d9740702a2deb2db217 (MD5) Fabio Nunes Barja.pdf: 920446 bytes, checksum: 547cbd04aa1355d329be524b2fe94b1d (MD5) Previous issue date: 2009-11-30T00:00:00Z / Este trabalho aplica a teoria de cópulas à mensuração do risco de mercado, através do cálculo do Value at Risk (VaR). A função de cópula oferece uma maior flexibilidade para a agregação de riscos quando comparada com abordagens tradicionais de mensuração de risco. A teoria de cópulas permite a utilização de distribuições de probabilidade diferentes da normal para a modelagem individual dos fatores de risco. Além disso, diferentes estruturas de associação entre eles podem ser aplicadas sem que restrições sejam impostas às suas distribuições. Dessa forma, premissas como a normalidade conjunta dos retornos e a linearidade na dependência entre fatores de risco podem ser dispensadas, possibilitando a correta modelagem de eventos conjuntos extremos e de assimetria na relação de dependência. Após a apresentação dos principais conceitos associados ao tema, um modelo de cópula foi desenvolvido para o cálculo do VaR de três carteiras, expostas aos mercados brasileiros cambial e acionário. Em seguida, a sua precisão foi comparada com a das metodologias tradicionais delta-normal e de simulação histórica. Os resultados mostraram que o modelo baseado na teoria de cópulas foi superior aos tradicionais na previsão de eventos extremos, representados pelo VaR 99%. No caso do VaR 95%, o modelo delta-normal apresentou o melhor desempenho. Finalmente, foi possível concluir que o estudo da teoria de cópulas é de grande relevância para a gestão de riscos financeiros. Fica a sugestão de que variações do modelo de VaR desenvolvido neste trabalho sejam testadas, e que esta teoria seja também aplicada à gestão de outros riscos, como o de crédito, operacional, e até mesmo o risco integrado. / This study applies the theory of copulas to the measurement of market risk by doing the Value at Risk (VaR) calculation. The copula function offers a greater flexibility to aggregate the risks as compared to traditional approaches of risk measurement. The theory of copulas enables the use of probability distributions different from the normal to the individual modeling of risk factors. Furthermore, different association structures between them can be applied with no restrictions being imposed to its distributions. Thus, premises such as joint normality of returns and linearity in the dependence between risk factors can be dismissed, what enables the correct modelling of extreme joint events and of asymmetry in the dependence relation. After presenting the main concepts associated to the theme, a copula model was developed in order to calculate the VaR for three portfolios which are exposed to the Brazilian foreign exchange and stock markets. Afterwards, its accuracy was compared with that of traditional methodologies, i.e., delta-normal and historic simulation. The results showed that the model based on the theory of copulas was superior to the traditional ones at forecasting extreme events, which are represented by VaR 99%. When it comes to VaR 95%, the delta-normal model presented the best results. Finally, it was possible to conclude that the theory of copulas study is of great relevance to financial risks management. For further research, a suggestion is testing variations of the VaR model developed in this work, as well as applying this theory to managing other risks, such as credit, operational or even integrated risk.