Submitted by ramon silva vilarins (rsvilarins@gmail.com) on 2016-06-23T12:02:04Z No. of bitstreams: 1 tese_final.pdf: 914787 bytes, checksum: f76ebd195ce25157615f7f14bebdee55 (MD5) / Rejected by Pamela Beltran Tonsa (pamela.tonsa@fgv.br), reason: Bom dia Ramon, Para que possamos dar andamento a sua submissão é necessário um pequeno ajuste. RESUMO E ABSTRACT não pode ter borda. Apos o ajuste submeter novamente para analise. Qualquer duvida estamos a disposição. Att, Pâmela. Tonsa on 2016-06-23T14:25:04Z (GMT) / Submitted by ramon silva vilarins (rsvilarins@gmail.com) on 2016-06-23T14:43:13Z No. of bitstreams: 1 tese_final.pdf: 914257 bytes, checksum: c2720e7e809ab96d52c03e041847360c (MD5) / Approved for entry into archive by Pamela Beltran Tonsa (pamela.tonsa@fgv.br) on 2016-06-23T14:48:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tese_final.pdf: 914257 bytes, checksum: c2720e7e809ab96d52c03e041847360c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-23T14:49:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_final.pdf: 914257 bytes, checksum: c2720e7e809ab96d52c03e041847360c (MD5) Previous issue date: 2016-06-01 / This dissertation analyzes the impact of government bailout policies on the risk of the banking sector in OECD countries between 2005 and 2013. First, in line with the moral hazard hypothesis, I verify that financial institutions with high bailout expectations assume higher risks than others. Second, I find that, in normal times, rescue guarantees to large financial institutions distort competition in the sector and increase the risk of the other institutions. However, during the recent financial crisis, increases in the rescue expectation of competitors of an institution, to the extent that they represent a reduction in its chance of bailout, decrease its risk taking. Additionally, in a crisis period, I find that the deterioration in the countries’ sovereign capacity to bailout banks is associated with lower risk taking; on average, i.e., the increase in risk taking is higher in countries with a lower credit default swap spread. / Esta tese analisa, entre 2005 e 2013, o impacto das políticas governamentais de resgate sobre o risco do setor bancário nos países da OCDE. Primeiro, em linha com a hipótese de moral hazard, verifica-se que instituições financeiras com expectativa elevada de bailout, assumem riscos mais elevados do que as demais. Segundo, constata-se que, em períodos normais, garantias de socorro às grandes instituições distorcem a competição no setor e incrementa o risco das demais. Durante a crise, entretanto, mostra-se que elevações na expectativa de resgate dos concorrentes de uma instituição, à medida que representa uma redução em sua chance de eventual socorro governamental, diminuem sua tomada de riscos. Adicionalmente, em período de crise também é evidenciado que: reduções na capacidade financeira dos países estão associadas a menor assunção de riscos; em média, o aumento na tomada de riscos é maior nos países com menor spread de Credit Default Swap.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:18:32Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2000-04-24T00:00:00Z / A finalidade deste estudo é avaliar a reestruturação do sistema financeiro mexicano pós crise cambial e sua atual solidez bem como a reestruturação do sistema financeiro brasileiro pós- estabilização. Comparar-se-á, portanto, as políticas adotadas pelos governos mexicano e brasileiro para se evitar o risco sistêmico dos dois mercados financeiros e a eficácia das mesmas. A principal questão a ser analisada, remete-se a maior eficiência e solidez do sistema financeiro dos dois países após a sua reestruturação.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:19:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-09-23T00:00:00Z / A Tesouraria, de acordo com Hoji, é uma das áreas mais importantes de uma empresa, pois, praticamente todos os recursos financeiros transitam por ela. O autor ainda indica que a finalidade básica da Tesouraria é assegurar os recursos e instrumentos financeiros necessários para a manutenção e viabilização dos negócios da empresa

Submitted by Alex Aaltonen (aaltonenalex@gmail.com) on 2012-11-13T15:27:19Z No. of bitstreams: 1 Tese_em_versão_final_20121113_Título_Curto.pdf: 1228034 bytes, checksum: d53581eb0c3b7a27074aabe3b5db3550 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2012-11-13T17:17:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_em_versão_final_20121113_Título_Curto.pdf: 1228034 bytes, checksum: d53581eb0c3b7a27074aabe3b5db3550 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-11-13T17:34:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_em_versão_final_20121113_Título_Curto.pdf: 1228034 bytes, checksum: d53581eb0c3b7a27074aabe3b5db3550 (MD5) Previous issue date: 2012-10-17 / Measuring operational risk is necessary as it affects the value and survival of companies. A central focus of researchers, professionals in the financial sector, regulators, and bank supervisors involves controlling this risk. For this study, we explored four applications of the loss distribution approach for quantifying operational risk. A set of operating losses spanning two years at a major Brazilian bank was used for the purpose of applying and testing this approach based on the four methods. The empirical distribution method was found to be the most appropriate for measuring operational risk and calculating economic capital from the available data. The operational risk quantification method based on fitting theoretical distibutions to losses revealed that the Johnson curves are particularly flexible and readily implemented. Further, the Johnson curves were fitted to the distribution of operational losses and to the empirical distribution of the economic capital amounts. Knowing the capital distribution provides us with a notion of the economic capital calculation accuracy and prepares the way for future theoretical studies on operational VaR. Rather than calculating a single capital amount, we determined the distribution of economic capital amounts. We compared two methods, used to establish capital amount distributions for the bank. Our study demonstrated the possibility of justifying verification points in internal audit procedures on the basis of operational risk data, modeling, and management. Based on these findings, we concluded by setting out recommendations for bank supervision and regulation. / Risco operacional precisa ser mensurado pois afeta o valor e a sobrevivência das empresas. Ocupa o foco de pesquisadores, profissionais do sistema financeiro, reguladores e supervisores bancários, no esforço de controlar esse risco. Pesquisamos quatro formas de utilizar a abordagem de distribuição de perdas para a quantificação do risco operacional. Utilizamos um conjunto de dois anos de perdas operacionais de um banco brasileiro de grande porte para fazermos a aplicação e o teste dessa abordagem em quatro variantes. A variante que utiliza exclusivamente distribuições empíricas foi a mais adequada para medir o risco operacional e calcular o capital econômico a partir dos dados disponíveis. Na variante que quantifica o risco operacional ajustando distribuições teóricas às perdas, mostramos que as curvas de Johnson são especialmente flexíveis e de pronta implementação. Também, ajustamos as curvas de Johnson à distribuição de perdas operacionais e à distribuição amostral dos valores de capital econômico. Conhecer a distribuição do capital permite que tenhamos ideia da precisão com que estimamos o capital econômico e abre o caminho para futuros estudos teóricos da distribuição do Var operacional. Encontramos a distribuição dos valores de capital econômico ao invés de calcularmos um valor único de capital. Comparamos dois métodos, utilizados para estabelecer distribuições de valores de capital. Ao conduzirmos a pesquisa, notamos ser possível justificarmos pontos de verificação da auditoria interna sobre a base de dados, a modelagem e a gestão de risco operacional. Com a pesquisa produzimos sugestões para a supervisão e regulação dos bancos.

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.

Submitted by João Miranda (joao.moraes.miranda@gmail.com) on 2013-09-23T13:58:17Z No. of bitstreams: 1 Um estudo sobre a probabilidade de default para bancos de médio e pequeno porte.pdf: 1263567 bytes, checksum: 4587c672711e5c3b9ae677b492e5f6c4 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-09-23T15:15:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Um estudo sobre a probabilidade de default para bancos de médio e pequeno porte.pdf: 1263567 bytes, checksum: 4587c672711e5c3b9ae677b492e5f6c4 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-09-23T15:41:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Um estudo sobre a probabilidade de default para bancos de médio e pequeno porte.pdf: 1263567 bytes, checksum: 4587c672711e5c3b9ae677b492e5f6c4 (MD5) Previous issue date: 2013-08-27 / This dissertation aims to find a primary risk metric for banks that can be a specific component in future models of cost of capital. As a secondary objective, this paper discloses a modeling process that can be extended to other banking segments. The set of contributions of this work consists in the vision application, the object of study (banks small and medium sized businesses with low diversification of products or segments in the Brazilian financial system) and the accessibility of the structured modeling process / Esta dissertação tem por objetivo primário encontrar uma métrica de risco para bancos elegível a ser uma componente específica em futuros modelos de custo de capital. Como objetivo secundário, este trabalho descreve um processo de modelagem passível de ser estendido a outros segmentos bancários. O conjunto de contribuições deste trabalho consiste na visão de aplicação, no objeto de estudo (bancos de pequeno e médio porte com baixa diversificação de produtos ou segmentos no sistema financeiro brasileiro) e na acessibilidade do processo de modelagem estruturado