FREITAS, Luiz Eduardo Magalhães de. Riscos operacionais: uma aplicação do método de distribuição de perdas agregadas: um estudo de caso em instituição financeira. 2005. 81f. Dissertação (mestrado profissional) - Programa de Pós-Graduação em Economia CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2005. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-11-20T22:22:27Z No. of bitstreams: 1 2005_dissert_lemfreitas.pdf: 512527 bytes, checksum: 0097faa146f705a84dda238c635e984e (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-11-20T22:22:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2005_dissert_lemfreitas.pdf: 512527 bytes, checksum: 0097faa146f705a84dda238c635e984e (MD5) / Made available in DSpace on 2013-11-20T22:22:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2005_dissert_lemfreitas.pdf: 512527 bytes, checksum: 0097faa146f705a84dda238c635e984e (MD5) Previous issue date: 2005 / This paper demonstrates the application of stochastic process Aggregate Loss Distribution Approach for measure of operational risk in a financial institution in according with the minimal requirement of Basel New Adequacy Capital Framework. The mesure uses the historical behaviour of specific operational losses wich happened in the period from 2001,jan to 2004, dec, caused by frauds in and out the company. The process involves the probability distributions fit to frequency and severity historic loss data, the adjustment validation through the application statistical tests and the compound of frequency and severity distributions for production of aggregate yearly loss distribution using Monte Carlo simulation. It approaches either a backtest model for result validation and the stress scenarios development for impacts verification in the capital allocation. This paper clarifies the application of Aggregate Loss Distribution Approach to mesure operational risks, with objective features of validation at every process stages as well as its use as a tool of evaluation from the extreme risk efects and focus in risks mitigation actions through the development scenarios for stresstesting. / Esta dissertação demonstra a aplicação do processo estocástico Método de Distribuição de Perdas Agregadas para mensuração de riscos operacionais em uma instituição financeira, segundo os requisitos mínimos do Novo Acordo de Capital da Basiléia. A mensuração tem por objeto o comportamento histórico de perdas operacionais específicas, ocorridas no período de jan/2001 a dez/2004 e decorrentes de fraudes de origem interna e externa à empresa. O processo envolve o ajuste de distribuições de probabilidade aos dados de perdas históricas, freqüência e severidade, a validação do ajuste mediante a aplicação de testes estatísticos e a composição de distribuições de freqüência e severidade para geração da distribuição das perdas anuais agregadas, através de simulação de Monte Carlo. Aborda, ainda, um modelo de backtest para validação dos resultados e o desenvolvimento de cenários de stress para verificação de impactos na alocação de capital. Evidencia-se, nesse trabalho, a aplicabilidade do Método de Distribuição de Perdas Agregadas na mensuração de riscos operacionais, com características objetivas de validação em todas as etapas do processo, e a sua utilização como instrumento de avaliação dos efeitos de riscos extremos e de direcionamento de ações mitigadoras de riscos – através do desenvolvimento de cenários para teste de stress.

Submitted by Hommenig Scrivani (hommenig@gmail.com) on 2012-10-08T02:09:53Z No. of bitstreams: 1 Hommenig_Scrivani.pdf: 870552 bytes, checksum: c06423f74cc573bb37bf59957fe86e0e (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2012-10-08T13:01:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Hommenig_Scrivani.pdf: 870552 bytes, checksum: c06423f74cc573bb37bf59957fe86e0e (MD5) / Made available in DSpace on 2012-10-08T13:11:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Hommenig_Scrivani.pdf: 870552 bytes, checksum: c06423f74cc573bb37bf59957fe86e0e (MD5) Previous issue date: 2012-08-30 / The present work aims to propose a methodology for Stress Testing and hence calculation of additional capital buffer in credit risk, as required by the Committee on Banking Supervision. The methodology consists in using macroeconomic information to determine the behavior of default rate. This way, we can simulate possible economic scenarios and, thus, the associated default rate with it. For each economic scenario a default rate is obtained. Each default rate provides a curve of losses. By simulating several economic scenarios it was possible to obtain many curves of losses, and with them, the probability of expected losses and unexpected ones. The methodology was applied to a portfolio of personal loans to individuals. The results were very efficient to determine the probability of Allocated Capital. As a result of the test, given a level of confidence, it was possible to determine the Allocated Capital in order to face losses over the unexpected ones. / O presente trabalho visa propor uma metodologia para Teste de estresse e, consequentemente, cálculo do colchão adicional de capital em risco de crédito, conforme exigência do Comitê de Supervisão Bancária. A metodologia consiste em utilizar informações macroeconômicas para determinar o comportamento da taxa de inadimplência. Dessa forma, podemos simular possíveis cenários econômicos e, com isso, a taxa de inadimplência associada a esse cenário. Para cada cenário econômico é obtida uma taxa. Cada taxa de inadimplência fornece uma curva de perdas. Simulando diversos cenários econômicos foi possível obter diversas curvas de perda e, com elas, a probabilidade de ocorrência da perda esperada e inesperada. A metodologia foi aplicada a uma carteira de crédito pessoal para pessoa física. Os resultados se mostraram bastantes eficientes para determinar a probabilidade de ocorrência do Capital Alocado. Como consequência do teste, dado um nível de confiança, foi possível determinar qual deveria ser o Capital Alocado para fazer frente às perdas acima da perda inesperada.

Submitted by Marcelo Bonança (marcelo.bonanca@vale.com) on 2014-10-31T17:02:59Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Marcelo Bonança.pdf: 792001 bytes, checksum: 5a68a41e5ddebd68c372493c95f262a8 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza (vitor.souza@fgv.br) on 2014-11-25T17:15:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Marcelo Bonança.pdf: 792001 bytes, checksum: 5a68a41e5ddebd68c372493c95f262a8 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza (vitor.souza@fgv.br) on 2014-11-25T17:17:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Marcelo Bonança.pdf: 792001 bytes, checksum: 5a68a41e5ddebd68c372493c95f262a8 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-26T16:45:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Marcelo Bonança.pdf: 792001 bytes, checksum: 5a68a41e5ddebd68c372493c95f262a8 (MD5) Previous issue date: 2014-05-19 / This study analyses the effects of diversification in risk and return among the major global mining players. To evaluate the diversification, firstly, we created a ranking that relates risk, degree of diversification and return of the companies. It was mandatory to create a data base with a series of revenues and proxies of cash generation by business, which is not fully provided by Bloomberg, Economática or other public data bases. We estimated the effects of diversification by using the CAPM to calculate the companies’ beta and basic statistics of the historical return series to find the Sharpe Index. We looked through the financial statements to understand more profoundly their businesses for a sample equivalent to 50% of the market capitalization of the top 100 mining companies of the world for the period from 2002 to 2014. Finally, we approached, as a study case, essential issues in the diversification as efficiency and discipline in capital allocation. Our study confirmed the presence of a negative correlation between risk and diversification degree. It also showed evidences which suggest that focused companies have better discipline in capital allocation, and hence, generate more value to their shareholders. / Neste trabalho, medimos os efeitos da diversificação sob o aspecto de risco e retorno entre os grandes players globais de mineração. Para avaliar a diversificação, primeiramente, foi criado um ranking que relaciona risco, grau de diversificação e retorno das empresas. Foi necessário montar um banco de dados com séries de receita e de proxies de geração de caixa por negócios, o qual não se encontra prontamente disponível na Bloomberg, Economática ou em outras bases de dados públicas. Estimamos os efeitos da diversificação fazendo o uso do CAPM para calcular o beta das empresas e das estatísticas básicas das séries históricas de retornos para encontrar o Índice de Sharpe. Examinamos os demonstrativos financeiros das empresas para entender com maior profundidade seus negócios para uma amostra equivalente a 50% do valor de mercado das top 100 empresas de mineração do mundo para o período entre 2002 e 2014. Por fim, abordamos, sob a forma de estudo de caso, questões relevantes na diversificação como a eficiência e a disciplina na alocação de capital. Nosso estudo confirmou que existe uma correlação negativa entre o risco e o grau de diversificação e que há sinais que sugerem que as companhias mais focadas possuem maior disciplina na alocação do capital, e, com isso geram mais valor para seus acionistas.