A presente tese tem como objetivo propor um modelo de previsão para estimar o lucro médio esperado na concessão de crédito para pessoas físicas em empresas comerciais, obtendo assim uma medida monetária para dar suporte à tomada de decisão. O modelo proposto foi desenvolvido em três grandes etapas: 1) pré-processamento; 2) modelos de classificação; e 3) modelo de previsão do risco monetário. A primeira etapa inclui três passos: (i) delimitação da população, (ii) seleção da amostra, e (iii) análise preliminar. Na segunda etapa mais dois passos são necessários: (i) construção dos modelos, e (ii) qualidade dos modelos. Por fim, a última etapa trata das definições para construção do modelo de previsão do risco monetário propriamente dito, que utilizou os seguintes métodos: (i) ensemble, (ii) hybrid, e (iii) regressão linear múltipla. A exequibilidade do modelo proposto foi testada em dados reais de concessão de crédito. São avaliados os resultados de utilização do modelo de previsão, de forma a verificar o potencial aumento nos ganhos a partir da concessão do crédito, comparando quatro cenários: (i) sem utilizar nenhum modelo de previsão de risco de crédito; (ii) utilizando o modelo de classificação obtido com a regressão logística; (iii) utilizando o modelo de classificação obtido com a rede neural; e (iv) utilizando o modelo proposto para previsão do risco monetário. O modelo construído demonstrou resultados promissores na previsão do lucro médio esperado, apresentando um aumento estimado de 94,97% em comparação com o cenário sem uso de modelo de previsão, e um aumento de 26,08% quando comparado com o cenário de uso do modelo de classificação obtido com regressão logística. Uma análise de sensibilidade dos resultados com variações na margem de lucro por transação também foi realizada, evidenciando sua robustez. Nesse sentido, o modelo proposto se mostra efetivo como ferramenta de apoio para gestão no processo de decisão de concessão de crédito. / This thesis aims to propose a forecasting model to estimate the expected average profit in lending to individuals in commercial companies, thus obtaining a monetary measure to support decision making. The proposed model was developed in three major stages: 1) preprocessing, 2) classification models, and 3) model to forecast the currency risk. The first stage includes three steps: (i) delimitation of the population, (ii) sample selection, and (iii) preliminary analysis. In the second stage two more steps are necessary: (i) construction of models, and (ii) quality of the models. Finally, the last stage is regarding to the definitions for the construction of model prediction of the currency risk itself, which used the following methods: (i) ensemble, (ii) hybrid, and (iii) multiple linear regressions. The feasibility of the proposed model was tested on real data of grant credit. Results are evaluated using the prediction model in order to verify the potential increase in profits from the grant credit, comparing four scenarios: (i) without using any prevision model of credit risk, (ii) using the classification model obtained by logistic regression, (iii) using the classification model obtained with the neural network, and (iv) using the model to forecast the currency risk. The constructed model showed promising results in predicting the expected average profits, with an estimated increase of 94.97% compared to the scenario without the use of forecasting model, and an increase of 26.08% compared with the scenario of the classification model obtained by logistic regression. A sensitivity analysis of the results with variations in the profit margin per transaction was also performed, demonstrating its robustness. Accordingly, the proposed model proved effective as a support tool for management in the decision to grant credit.

A presente tese tem como objetivo propor um modelo de previsão para estimar o lucro médio esperado na concessão de crédito para pessoas físicas em empresas comerciais, obtendo assim uma medida monetária para dar suporte à tomada de decisão. O modelo proposto foi desenvolvido em três grandes etapas: 1) pré-processamento; 2) modelos de classificação; e 3) modelo de previsão do risco monetário. A primeira etapa inclui três passos: (i) delimitação da população, (ii) seleção da amostra, e (iii) análise preliminar. Na segunda etapa mais dois passos são necessários: (i) construção dos modelos, e (ii) qualidade dos modelos. Por fim, a última etapa trata das definições para construção do modelo de previsão do risco monetário propriamente dito, que utilizou os seguintes métodos: (i) ensemble, (ii) hybrid, e (iii) regressão linear múltipla. A exequibilidade do modelo proposto foi testada em dados reais de concessão de crédito. São avaliados os resultados de utilização do modelo de previsão, de forma a verificar o potencial aumento nos ganhos a partir da concessão do crédito, comparando quatro cenários: (i) sem utilizar nenhum modelo de previsão de risco de crédito; (ii) utilizando o modelo de classificação obtido com a regressão logística; (iii) utilizando o modelo de classificação obtido com a rede neural; e (iv) utilizando o modelo proposto para previsão do risco monetário. O modelo construído demonstrou resultados promissores na previsão do lucro médio esperado, apresentando um aumento estimado de 94,97% em comparação com o cenário sem uso de modelo de previsão, e um aumento de 26,08% quando comparado com o cenário de uso do modelo de classificação obtido com regressão logística. Uma análise de sensibilidade dos resultados com variações na margem de lucro por transação também foi realizada, evidenciando sua robustez. Nesse sentido, o modelo proposto se mostra efetivo como ferramenta de apoio para gestão no processo de decisão de concessão de crédito. / This thesis aims to propose a forecasting model to estimate the expected average profit in lending to individuals in commercial companies, thus obtaining a monetary measure to support decision making. The proposed model was developed in three major stages: 1) preprocessing, 2) classification models, and 3) model to forecast the currency risk. The first stage includes three steps: (i) delimitation of the population, (ii) sample selection, and (iii) preliminary analysis. In the second stage two more steps are necessary: (i) construction of models, and (ii) quality of the models. Finally, the last stage is regarding to the definitions for the construction of model prediction of the currency risk itself, which used the following methods: (i) ensemble, (ii) hybrid, and (iii) multiple linear regressions. The feasibility of the proposed model was tested on real data of grant credit. Results are evaluated using the prediction model in order to verify the potential increase in profits from the grant credit, comparing four scenarios: (i) without using any prevision model of credit risk, (ii) using the classification model obtained by logistic regression, (iii) using the classification model obtained with the neural network, and (iv) using the model to forecast the currency risk. The constructed model showed promising results in predicting the expected average profits, with an estimated increase of 94.97% compared to the scenario without the use of forecasting model, and an increase of 26.08% compared with the scenario of the classification model obtained by logistic regression. A sensitivity analysis of the results with variations in the profit margin per transaction was also performed, demonstrating its robustness. Accordingly, the proposed model proved effective as a support tool for management in the decision to grant credit.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, FACE, Departamento de Economia, MESP, 2010. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2011-11-29T11:42:53Z No. of bitstreams: 1 2010_DanielGerstenReiss.pdf: 2196600 bytes, checksum: 92460ae84d4114ac6028a14564ebe31c (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2012-01-03T15:39:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2010_DanielGerstenReiss.pdf: 2196600 bytes, checksum: 92460ae84d4114ac6028a14564ebe31c (MD5) / Made available in DSpace on 2012-01-03T15:39:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2010_DanielGerstenReiss.pdf: 2196600 bytes, checksum: 92460ae84d4114ac6028a14564ebe31c (MD5) / O objetivo do estudo é o estabelecimento das linhas de crédito concedidas no Convênio de Pagamentos e Créditos Recíprocos, acordo internacional firmado por doze bancos centrais da América Latina para o comércio entre as partes na década de 1980. Faz-se uma descrição do sistema de pagamentos multilateral e se estudam as características das linhas de crédito concedidas bilateralmente. Propõe-se um modelo que considera as características basilares de atendimento ao comércio entre os países explícitas no Convênio e as questões relacionadas à aversão ao risco. O modelo é estimado e são analisadas suas respostas aos dados disponíveis até o primeiro quadrimestre de 2010. Conclui-se pela redução do crédito total concedido no CCR, pela redução do limite de crédito de Argentina, Chile, México, Paraguai, República Dominicana e Uruguai e pelo incremento do limite de crédito de Bolívia, Peru e Venezuela. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The objective is the establishment of credit lines ruled on the Agreement on Reciprocal Payments and Credits, an international agreement signed by twelve Latin America central banks for trade in the early 1980s. A description of the multilateral system of payments and a study of the bilateral credit lines‟ characteristics are made. We propose a model that considers the basic characteristics of trade needs among countries expressed in the Agreement and issues related to risk aversion. The model is estimated and its answers to the data available until the first quarter of 2010. We conclude that the total credit line in CCR shall be reduced; the credit granted to Argentina, Chile, Mexico, Paraguay, and Uruguay shall be reduced; and the credit granted to Bolivia, Peru and Venezuela shall be increased.

A presente tese tem como objetivo propor um modelo de previsão para estimar o lucro médio esperado na concessão de crédito para pessoas físicas em empresas comerciais, obtendo assim uma medida monetária para dar suporte à tomada de decisão. O modelo proposto foi desenvolvido em três grandes etapas: 1) pré-processamento; 2) modelos de classificação; e 3) modelo de previsão do risco monetário. A primeira etapa inclui três passos: (i) delimitação da população, (ii) seleção da amostra, e (iii) análise preliminar. Na segunda etapa mais dois passos são necessários: (i) construção dos modelos, e (ii) qualidade dos modelos. Por fim, a última etapa trata das definições para construção do modelo de previsão do risco monetário propriamente dito, que utilizou os seguintes métodos: (i) ensemble, (ii) hybrid, e (iii) regressão linear múltipla. A exequibilidade do modelo proposto foi testada em dados reais de concessão de crédito. São avaliados os resultados de utilização do modelo de previsão, de forma a verificar o potencial aumento nos ganhos a partir da concessão do crédito, comparando quatro cenários: (i) sem utilizar nenhum modelo de previsão de risco de crédito; (ii) utilizando o modelo de classificação obtido com a regressão logística; (iii) utilizando o modelo de classificação obtido com a rede neural; e (iv) utilizando o modelo proposto para previsão do risco monetário. O modelo construído demonstrou resultados promissores na previsão do lucro médio esperado, apresentando um aumento estimado de 94,97% em comparação com o cenário sem uso de modelo de previsão, e um aumento de 26,08% quando comparado com o cenário de uso do modelo de classificação obtido com regressão logística. Uma análise de sensibilidade dos resultados com variações na margem de lucro por transação também foi realizada, evidenciando sua robustez. Nesse sentido, o modelo proposto se mostra efetivo como ferramenta de apoio para gestão no processo de decisão de concessão de crédito. / This thesis aims to propose a forecasting model to estimate the expected average profit in lending to individuals in commercial companies, thus obtaining a monetary measure to support decision making. The proposed model was developed in three major stages: 1) preprocessing, 2) classification models, and 3) model to forecast the currency risk. The first stage includes three steps: (i) delimitation of the population, (ii) sample selection, and (iii) preliminary analysis. In the second stage two more steps are necessary: (i) construction of models, and (ii) quality of the models. Finally, the last stage is regarding to the definitions for the construction of model prediction of the currency risk itself, which used the following methods: (i) ensemble, (ii) hybrid, and (iii) multiple linear regressions. The feasibility of the proposed model was tested on real data of grant credit. Results are evaluated using the prediction model in order to verify the potential increase in profits from the grant credit, comparing four scenarios: (i) without using any prevision model of credit risk, (ii) using the classification model obtained by logistic regression, (iii) using the classification model obtained with the neural network, and (iv) using the model to forecast the currency risk. The constructed model showed promising results in predicting the expected average profits, with an estimated increase of 94.97% compared to the scenario without the use of forecasting model, and an increase of 26.08% compared with the scenario of the classification model obtained by logistic regression. A sensitivity analysis of the results with variations in the profit margin per transaction was also performed, demonstrating its robustness. Accordingly, the proposed model proved effective as a support tool for management in the decision to grant credit.

Submitted by (edna.saturno@ufrpe.br) on 2016-05-24T14:42:10Z No. of bitstreams: 1 Evelyne Ruiz.pdf: 530462 bytes, checksum: 724e20f36c304403d905d9e1ef1b05f7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-24T14:42:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Evelyne Ruiz.pdf: 530462 bytes, checksum: 724e20f36c304403d905d9e1ef1b05f7 (MD5) Previous issue date: 2011-04-28 / In recent years the increase in the volume of credits for rural activities have required the use of risk assessment models, such as credit scoring, form lenders in their credit policies that provide them, more precisely, an assessment effective regarding to the possibility of default. The objective of this research is to investigate the default among borrowers benefited from the rural Project Fund for the Development of Family Agriculture - FUNDAF Project, seeking to establish a relationship between the characteristics of borrowers and defaults. Using the method of exploratory and descriptive research, data from side to acquire the characteristics of the population investigated was collected. This collection was made in the loan portfolio consisted of 216 National Agency of Enterprise Development ANDE borrowers in the rural community of Jucuri / RN. Five groups of characteristics relating to borrowers were used to develop this work,: Status, Personal profile of borrowers, financial profile of borrowers, credit profile of the operation, the Default Profile. To achieve the proposed objectives, three methods of analysis were used: descriptive statistics, Fisher test and Mann-Whitney U test. The results show that the characteristics that have significance in relation to default were those relating to the financial profile of the borrower's credit, revenue, expense and provision for the ANDE and the profile of credit: the value of the parcel. It can be seen as indicative of the high percentage of defaults in the portfolio of rural credit in that entity, non-observance of strict evaluation criteria relating to income and expenditure characteristics of borrowers indispensable prerequisite to the discharge of the provision stipulated. / Nos últimos anos o acréscimo no volume de concessão de créditos voltados às atividades rurais tem exigido das entidades de crédito, modelos de avaliação de riscos, tais como o credit scoring, em suas políticas de crédito que lhes proporcionem, de forma mais precisa, uma avaliação eficaz quanto à possibilidade de ocorrência de inadimplência. O objetivo desta pesquisa é investigar a inadimplência entre os tomadores de Crédito Rural beneficiados pelo Projeto Fundo para o Desenvolvimento da Agricultura Familiar - FUNDAF, buscando estabelecer uma relação entre as características dos tomadores de crédito e a inadimplência. Através do método de pesquisa exploratória e descritiva, foi feita uma coleta de dados secundários para a aquisição das características relativas à população investigada. Esta coleta foi realizada na carteira de crédito da Agencia Nacional do Desenvolvimento Empresarial - ANDE composta de 216 tomadores de crédito da comunidade rural de Jucuri/RN. Utilizou-se para o desenvolvimento deste trabalho cinco grupos de características relativas aos tomadores de crédito: Status, Perfil pessoal dos tomadores de crédito, Perfil financeiro dos tomadores de crédito, Perfil da operação de crédito, Perfil da Inadimplência. Para obtenção dos objetivos propostos utilizou-se como métodos de análise a estatística descritiva e os testes exato de Fisher e Mann-Whitney U. Os resultados obtidos revelam que as características que possuem significância em relação à inadimplência foram as relativas ao perfil financeiro do tomador de crédito: receita, despesa,prestação ANDE e as relativas ao perfil operação de crédito: valor da parcela. Percebe-se, como indicativo do elevado percentual da inadimplência na carteira de concessão de Crédito Rural naquela entidade, a não observância rigorosa de critérios de avaliação referentes às características receita e despesa dos tomadores de crédito imprescindíveis à condição necessária a quitação da prestação estipulada.

Submitted by Ivan Lopes (ilopes@opportunity.com.br) on 2017-10-09T14:41:59Z No. of bitstreams: 1 Ivan Lopes - Versão Completa Final.pdf: 1306277 bytes, checksum: cebb5ea871fc8ae1392d7e2bc350ec75 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2017-11-07T12:45:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Ivan Lopes - Versão Completa Final.pdf: 1306277 bytes, checksum: cebb5ea871fc8ae1392d7e2bc350ec75 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-29T13:31:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ivan Lopes - Versão Completa Final.pdf: 1306277 bytes, checksum: cebb5ea871fc8ae1392d7e2bc350ec75 (MD5) Previous issue date: 2017-09-22 / This paper aims to identify, with an econometric model, the main micro and macroeconomic variables that were responsible for the process of credit concession for individuals that took place in Brazil during 2004 and 2016, using quarterly data. The variables referred to bank spread, working population, confidence index, admission salary and country’s leverage, measured by credit as a percentage of product, were statistically significant. Finally, it was developed a prediction model based on VAR and the result shows that the model presented less uncertainty than a Randon Walk model, especially the prediction for the one quarter ahead. / Este trabalho busca identificar, através de um modelo econométrico, as principais variáveis micro e macroeconômicas que foram determinantes para o processo de concessão de crédito livre para pessoas físicas ocorrido no Brasil no período de 2004 a 2016, com dados trimestrais. As variáveis referentes ao spread bancário, população ocupada, índice de confiança, salário de admissão e alavancagem total, medida pelo crédito como percentual do PIB, se mostraram estatisticamente significativas. Por fim, foi desenvolvido um modelo de previsão baseado em VAR e os resultados apresentaram incerteza inferior ao de um modelo Randon Walk, principalmente para o primeiro trimestre à frente.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:15:04Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1989-08-15T00:00:00Z / Trata da utilização de modelos de tomada de decisão nos processos de análise de crédito. Enfoca particularmente o crédito direto ao consumidor, fazendo um estudo de caso e confrontando os resultados obtidos pelo emprego de um modelo misto, sequencial e ponderativo, com os resultados do método convencional de julgamento humano: Desenvolve a técnica de análise discriminante aplicada à avaliação de pedidos de com a finalidade de prever inadimplência.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:14:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1990-12-12T00:00:00Z / Trata da apresentação da técnica estatística conhecida como Análise Discriminante e sua aplicação na classificação de empresas, quanto à condição de solvência, para fins de concessão de crédito. Aborda aspectos conceituais e teóricos dessa técnica estatística e os recentes estudos sobre sua aplicação e limitações em finanças.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:32:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daniel Gloria.pdf: 1779297 bytes, checksum: 9bd41fd468fe82dde5e3635f4ae28219 (MD5) Previous issue date: 2015-08-19 / The aim of this study is to identify the factors in determining credit for companies in judicial or extrajudicial rehabilitation or which are undergoing a period of financial crisis. This research is particularly relevant in the current scenario where the number of companies opting for the rehabilitation process is constantly increasing. Several causes can be attributed to companies showing poor performances and facing subsequent financial crises either as a result of internal factors or external ones. The lack of competent managerial decision-making, adoption of consistent strategies, poor management of the company's cash, among many other factors, cause loss of income and lowering of credit rating, thus leading to credit restrictions by commercial banks. Faced with this financial crisis, some companies end up taking advantage of the benefits provided by Statue 11.101/05 and opting for bankruptcy protection. Given the scarcity of credit, companies turn to factoring and FIDC, through which assignment of receivables helps to meet the need for raising funds and maintaining company operations. In this context, the present research proposes a study of the determining factors in granting credit to businesses in rehabilitation (turnaround), given the assumption of disparity between financial statements and the need for credit to keep the company going during the period of recovery from the crisis. The theoretical framework bases the survey on the causes of the financial crisis, followed by factoring, FIDC, securitization, Statute 11.101/05, the American Bankruptcy Code, credit and the role of trust. Qualitative, exploratory research was conducted at companies in the city and state of São Paulo. The results indicate two main trends in the credit-granting process; (i) the adoption of an agent who builds confidence and lowers the perceived risk for the funding entity; and (ii) the search for a partner to finance the company during the formal or informal rehabilitation process. / O objetivo deste estudo é identificar os determinantes de crédito para empresas em recuperação judicial, extrajudicial ou em crise financeira. Esta pesquisa está amplamente inserida no cenário atual em que os índices de empresas que optam pelo processo de recuperação se apresentam em constante elevação. Diversas causas podem levar as empresas ao desempenho desfavorável e, consequente, crise financeira, seja por fatores internos ou externos. A ausência de tomada de decisão gerencial, da adoção de estratégias consistentes, a má gestão do caixa da empresa, dentre tantas outras, ocasionam a perda de resultado e a deterioração do rating de crédito e, consequentemente, à restrição ao crédito por bancos comerciais. Diante da crise financeira, algumas empresas acabam recorrendo ao benefício da lei 11.101/05, optando pelo processo de recuperação judicial. Face à escassez do crédito, as empresas recorrem à factoring e Fundos de Investimentos em Direitos Creditórios (FIDC) para que, por meio da cessão de direitos creditórios possam suprir a necessidade de captação de recursos e manter o funcionamento da operação. Nesse contexto, a presente pesquisa propõe um estudo sobre os fatores determinantes na concessão do crédito para as empresas em recuperação (turnaround), dado o pressuposto da assimetria nas demonstrações financeiras e a necessidade de crédito para fomentar a empresa durante o período de recuperação da crise. O referencial teórico traz o levantamento a partir das causas da crise financeira, seguido do factoring, Fundos de Investimentos em Direitos Creditórios (FIDC), securitizadora, da lei 11.101/05, da lei americana Bankruptcy Code, do crédito, da confiança, do estudo de um caso real, chegando às conclusões. Realizou-se pesquisa qualitativa, do tipo exploratória, com 9 empresas da cidade de São Paulo e interior em que a soma do patrimônio líquido representa 33% do mercado. A aplicação do caso real de uma empresa em recuperação judicial com a adoção de um FIDC para fomentar o caixa a partir da contratação da empresa de consultoria permite compreender todo o processo. Os resultados obtidos através da análise de conteúdo indicam 2 vertentes no processo de concessão de crédito, sendo (i) a adoção de um agente que eleve a confiança e diminua a percepção do risco para o fomentador e (ii) a busca por parceiro para financiar a empresa durante o processo de recuperação judicial ou recuperação informal (acordo fora do tribunal). Constatou-se os seguintes determinantes de crédito: a competência da empresa em produzir resultados, o caráter da empresa, a qualidade das informações financeiras e a adoção de consultor, ainda que exerça o papel de agente, e mitigador de risco percebido.