Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:38Z (GMT). No. of bitstreams: 3 pedrosecchesturma2004.pdf.jpg: 14615 bytes, checksum: e4e7af1dc17f0805d1a0b4ebe9e044e1 (MD5) pedrosecchesturma2004.pdf: 545566 bytes, checksum: 116046f6eb886d4433c6d4b88af9d9f1 (MD5) pedrosecchesturma2004.pdf.txt: 118509 bytes, checksum: f8d9b6fc52fcec66500dc07e9abfa0eb (MD5) Previous issue date: 2007-02-07T00:00:00Z / The main contribution of this work consists of including the liquidity risk among the factors that influence the pricing of Brazilian corporate bonds. Throughout this paper, we show that even though it is intuitive that the price of a given debenture may be a function of its own characteristics (tenor, rating, collateral, etc), the credit risk (risk of default by the issuer) and the liquidity risk (risk of not to being able to take or leave a position on any time at the market price) are the best two factors to define the risks involved in buying or issuing a debenture. The credit risk has been the focus of the efforts to model the price of corporate bonds, mainly because of banks' interest in pricing their credit positions. However, what this paper proposes is to incorporate to these models the liquidity risk inherent to debentures that were distributed to investors as a way to better price these bonds. The attempt to prove this hypothesis was made by monitoring the indicative prices of debentures on the secondary market against the prices obtained by a credit pricing model and a credit pricing model enhanced by a liquidity pricing model. Both chosen models were the ones with characteristics that could be easily adapted to the Brazilian market and/or that could be easily implemented despite of the Brazilian restrictions referring the database necessary to implement each model. For the credit pricing model, the chosen was the one suggested by MERTON (1974). For the liquidity pricing model, the chosen one was the liquidity spread modified VaR. The results obtained, even though indicates that the proposed model is not efficient when it comes to pricing debentures, points to the confirmation of the initial hypothesis, that the inclusion of the liquidity risk in the credit pricing models increase the explanation power of the resulting pricing model, and therefore, this would consist of an important tool to analyze the Brazilian debenture market. / A principal contribuição deste estudo consiste em incluir o risco de liquidez entre os fatores que influenciam o apreçamento dos títulos de renda fixa corporativos brasileiros. Ao longo do trabalho mostramos que, muito embora intuitivamente o preço de uma determinada debênture deva ser uma função das suas características (prazo, rating, garantias, etc), o risco de crédito (risco de inadimplemento do emissor) e o risco de liquidez (risco de não conseguir montar ou se desfazer de uma posição a qualquer momento no preço do mercado) são os dois fatores que melhor definem os riscos envolvidos ao se emitir/comprar uma debênture. O risco de crédito tem sido o foco dos esforços para modelar o preço de um título de renda fixa, principalmente por causa do interesse dos bancos em marcar suas posições de crédito. No entanto, o que se propõe neste trabalho é incorporar o prêmio de liquidez inerente às debêntures distribuídas aos investidores nesses modelos, como um meio de melhor apreçar esses títulos. A tentativa de comprovação dessa hipótese foi feita acompanhando-se os preços indicativos no mercado secundário de debêntures, contrapondo-os aos preços obtidos via modelo de crédito e via modelo de crédito acrescido de modelo de liquidez. Os modelos adotados foram os que possuem características mais adaptáveis ao mercado brasileiro e/ou que fossem de mais simples implementação dadas as restrições brasileiras no que diz respeito à base de dados necessária para a aplicação de cada modelo. No caso do modelo de crédito, após uma revisão detalhada, adotou-se o modelo sugerido por MERTON (1974). Para o modelo do risco de liquidez, o modelo adotado foi o do VaR modificado para contemplar o spread de liquidez. Os resultados obtidos, embora não indiquem que o modelo proposto é eficiente no apreçamento de debêntures, apontam para uma comprovação da hipótese inicial, ou seja, que a inclusão do risco de liquidez nos modelos de apreçamento de crédito aumentam o poder explicativo do modelo de apreçamento resultante e que, portanto, esse seria uma ferramenta importante na análise do mercado de debêntures brasileiro.

Submitted by FABIO MARUSSIG (fabio.marussig@gmail.com) on 2016-08-28T15:55:18Z No. of bitstreams: 3 Gestão de Risco de Crédito de Contraparte_Fabio Marussig_Rev_II.pdf: 347700 bytes, checksum: 79c44c5dbbe19eed747d9a5ddf1f4a65 (MD5) Ficha_Assinatura.pdf: 145045 bytes, checksum: e6e5b09ebe1ecda5a5becb9beb76ce3d (MD5) EPGE Ficha catalográfica.pdf: 23666 bytes, checksum: c6c687585c17e7cf4f6e3ed966ef6011 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-08-30T17:32:00Z (GMT) No. of bitstreams: 3 Gestão de Risco de Crédito de Contraparte_Fabio Marussig_Rev_II.pdf: 347700 bytes, checksum: 79c44c5dbbe19eed747d9a5ddf1f4a65 (MD5) Ficha_Assinatura.pdf: 145045 bytes, checksum: e6e5b09ebe1ecda5a5becb9beb76ce3d (MD5) EPGE Ficha catalográfica.pdf: 23666 bytes, checksum: c6c687585c17e7cf4f6e3ed966ef6011 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-08-30T17:32:35Z (GMT) No. of bitstreams: 3 Gestão de Risco de Crédito de Contraparte_Fabio Marussig_Rev_II.pdf: 347700 bytes, checksum: 79c44c5dbbe19eed747d9a5ddf1f4a65 (MD5) Ficha_Assinatura.pdf: 145045 bytes, checksum: e6e5b09ebe1ecda5a5becb9beb76ce3d (MD5) EPGE Ficha catalográfica.pdf: 23666 bytes, checksum: c6c687585c17e7cf4f6e3ed966ef6011 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-30T17:33:28Z (GMT). No. of bitstreams: 3 Gestão de Risco de Crédito de Contraparte_Fabio Marussig_Rev_II.pdf: 347700 bytes, checksum: 79c44c5dbbe19eed747d9a5ddf1f4a65 (MD5) Ficha_Assinatura.pdf: 145045 bytes, checksum: e6e5b09ebe1ecda5a5becb9beb76ce3d (MD5) EPGE Ficha catalográfica.pdf: 23666 bytes, checksum: c6c687585c17e7cf4f6e3ed966ef6011 (MD5) Previous issue date: 2015-05-18 / Este trabalho tem como objetivo expor os desafios a serem enfrentados pelas instituições participantes do mercado de derivativos no que diz respeito à gestão de risco de crédito de contraparte, levando em consideração o aumento no volume de operações de derivativos nos últimos anos, bem como a sofisticação destas e o enquadramento às novas regulamentações como Basiléia III e IFRS 13.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:08:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002-06-27T00:00:00Z / Hazard models, also known as time-to-failure or duration models, have been used to examine what independent variables have higher explanatory power in predicting bankruptcy. It is an alternative approach to binary logit, probit and discriminant analysis. Duration models should yield more efficient results than discrete choice models, since it takes into consideration the surviving time in the estimation ofthe instantaneous probability of failure for a given set of observations on the independent variables. Discrete choice models typically ignore information about the timing of failures, and provide an estimate only ofthe probability offailure within a given interval oftime. The question I address in this work is how to use hazard models to project default rates and construct migration matrix conditioned on the state ofthe economy. The concept of the model is pretty closed to the historical default and mortality rates used in the literature. I test the Cox proportional hazard model in Brazilian companies and fmd that the default probability reduces significantly after the third year after issuance date. Default probabilities mean and standard deviation are also affected by economic cycles. I discuss how to incorporate the Cox proportional hazard model to the four most popular credit risk models: CreditRisk +, KMV, CreditPortfolio View and CreditMetrics, and improve existing features. / Os modelos hazard, também conhecidos por modelos de tempo até a falência ou duração, são empregados para determinar quais variáveis independentes têm maior poder explicativo na previsão de falência de empresas. Consistem em uma abordagem alternativa aos modelos binários logit e probit, e à análise discriminante. Os modelos de duração deveriam ser mais eficientes que modelos de alternativas discretas, pois levam em consideração o tempo de sobrevivência para estimar a probabilidade instantânea de falência de um conjunto de observações sobre uma variável independente. Os modelos de alternativa discreta tipicamente ignoram a informação de tempo até a falência, e fornecem apenas a estimativa de falhar em um dado intervalo de tempo. A questão discutida neste trabalho é como utilizar modelos hazard para projetar taxas de inadimplência e construir matrizes de migração condicionadas ao estado da economia. Conceitualmente, o modelo é bastante análogo às taxas históricas de inadimplência e mortalidade utilizadas na literatura de crédito. O Modelo Semiparamétrico Proporcional de Cox é testado em empresas brasileiras não pertencentes ao setor financeiro, e observa-se que a probabilidade de inadimplência diminui sensivelmente após o terceiro ano da emissão do empréstimo. Observa-se também que a média e o desvio-padrão das probabilidades de inadimplência são afetados pelos ciclos econômicos. É discutido como o Modelo Proporcional de Cox pode ser incorporado aos quatro modelos mais famosos de gestão de risco .de crédito da atualidade: CreditRisk +, KMV, CreditPortfolio View e CreditMetrics, e as melhorias resultantes dessa incorporação

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:15:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002-02-04T00:00:00Z / Apresenta métodos quantitativos próprios para a discriminação entre grupos, baseados em Análise Discriminante Linear, Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos, dentro do contexto do problema da análise de crédito.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:20:03Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1999-10-07T00:00:00Z / Analisa o mercado de telecomunicações no país. Aponta as principais empresas de telefonia. Realiza a análise de crédito das empresas de telefonia que surgiram da cisão das antigas empresas do Sistema Telebrás. Classifica, focando o conceito de risco e o desempenho financeiro, as empresas de telefonia fixa, telefonia celular da Banda A e a empresa de telefonia de longa distância

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:20:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-11-17T00:00:00Z / Este estudo pretendeu identificar, no sistema brasileiro, quais os principais fatores que dificultam a análise de risco de crédito para o sistema financeiro

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:20:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2000-07-03T00:00:00Z / Trata do gerenciamento da carteira de inadimplentes no mercado de crédito ao consumidor, em especial no de cartões de crédito. Foca a concepção, desenvolvimento e manutenção do modelo de collection scoring como ferramenta para a administração da carteira de inadimplentes, considerada fundamental na gestão estratégica e profissional do risco de crédito ao consumidor. Caracteriza o problema da inadimplência, tanto no mercado de crédito ao consumidor como no de cartões de crédito, e aponta tendências e alternativas para o seu gerenciamento estratégico

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:54:50Z (GMT). No. of bitstreams: 3 LuizFernandoZLins2003.pdf.jpg: 14148 bytes, checksum: b2dd47ec3cfd89b30b57d07c06624b6b (MD5) LuizFernandoZLins2003.pdf.txt: 177747 bytes, checksum: a53679717da94c959539a586e75b9b91 (MD5) LuizFernandoZLins2003.pdf: 705493 bytes, checksum: 9d0715b9b94c80eaef338c1bcdbb6987 (MD5) Previous issue date: 2003-12-23T00:00:00Z / A recente discussão sobre o impacto do risco de crédito sobre a oferta de financiamento a países emergentes é o motivador deste trabalho, que procura estimar modelos de apreçamento de ativos que levam em consideração as expectativas de investidores em relação à probabilidade de não cumprimento integral por parte do emissor das disposições estabelecidas na emissão do título. Estimam-se modelos com o objetivo de extrair de uma série de preços de títulos informações sobre a probabilidade de default e a expectativa de valor recuperado em caso de default. Estes dois fatores apresentam comportamento bastante volátil no período da amostra, indicando a fragilidade da arquitetura de contratos atuais de dívida soberana.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:06Z (GMT). No. of bitstreams: 3 leonardozago.pdf.jpg: 15861 bytes, checksum: c8779d38fde5b427b0a2bb1776baec3d (MD5) leonardozago.pdf.txt: 73279 bytes, checksum: b941e1925fefbef1bd86777bd72dccd5 (MD5) leonardozago.pdf: 383709 bytes, checksum: a91da81e0abe11c9497e8a77266f42fa (MD5) Previous issue date: 2008-02-07T00:00:00Z / Previous studies on pricing of Corporate Bonds have shown that prices for these securities in Brazil cannot be explained only by credit risk, but also by other factors, such as liquidity risk. On the other hand, other studies also have shown that neural networks models have been more successful than traditional models in explaining issues related to corporate bonds, such as modeling default probabilities and ratings from agencies such as Standard & Poors and Moodys. The purpose of this study is to test neural networks technique in pricing corporate bonds in Brasil and compare the results obtained with the ones obtained through linear regressions. To accomplish this, accounting variables and specific features of a bond such as time to maturity and calllable features were used as independent variables. Regarding dependent variables, ANDIMA’s daily rates were used as a reference for market value for corporate bonds. The variables described above were tested in several models through ordinary least squares and the model which presented the best result was also tested in neural networks with two hidden layers. The neural networks with six and eight neurons presented better results than models estimated through pooling and ordinary least squares both in the training stage as in the testing one. Nonetheless, there’s still much room for improvement in the models considering the size of the database available is still small and the rates published by ANDIMA are averages of a small group of financial institutions and may not reflect the true market value of a corporate bond. / Estudos anteriores mostraram que a técnica de redes neurais tem sido mais bem sucedida que os modelos tradicionais em vários assuntos relacionados ao mercado de debêntures, tais como modelar a probabilidade de default e em explicar os ratings de agências classificadoras de risco, como Standard & Poors e Moodys. O objetivo deste trabalho é testar a técnica de redes neurais para precificar debêntures no Brasil e comparar os resultados obtidos com regressões lineares. Para isso, utilizaram-se como variáveis explicativas dados contábeis, características específicas das emissões, tais como prazo para vencimento e cláusulas de recompra antecipada. Em relação às variáveis dependentes, optou-se por utilizar as taxas divulgadas diariamente pela ANDIMA como valor de mercado para as debêntures. As variáveis acima foram testadas em diversos modelos pelo método dos mínimos quadrados ordinários e o modelo que apresentou o melhor resultado foi testado em redes neurais com duas camadas intermediárias. Os resultados obtidos com redes neurais com seis e oito neurônios apresentaram resultados superiores aos modelos estimados por mínimos quadrados ordinários tanto na fase de treinamento como na fase de testes. No entanto, ainda há bastante espaço para melhorias nos modelos dado que o tamanho da base de dados disponível para este tipo de testes no Brasil ainda não é a ideal e as taxas divulgadas pela ANDIMA são médias de um grupo pequeno de instituições e não necessariamente refletem o valor de mercado de uma debênture.

Submitted by Cintia Oliveira (cintiamro@yahoo.com.br) on 2012-08-28T17:14:18Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Cintia Oliveira.pdf: 691496 bytes, checksum: 00fd2b6fc3c814e04f69373838e54b55 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2012-08-28T18:41:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Cintia Oliveira.pdf: 691496 bytes, checksum: 00fd2b6fc3c814e04f69373838e54b55 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-08-28T19:05:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Cintia Oliveira.pdf: 691496 bytes, checksum: 00fd2b6fc3c814e04f69373838e54b55 (MD5) Previous issue date: 2012-08-13 / The aim of this study is to evaluate the factors which determine the spread of securitized assets in Brazil. Therefore, we chose to analyze issuances of Receivable Funds (FIDC). The analysis of 101 of issuances between 2004 and 2011 revealed that the remuneration of these funds is determined by rating and market conditions. Characteristics of service providers of the fund were also relevant. The characteristics of the loan originator were also analysed, but the results were not conclusive for these variables. This study also investigated the factors which determine the issuances’ rating. It was observed that the level of subordination, the concentration of originators and the fact of being-performing loans are important variables to define the grade given by the rating agencies. The negative relationship between the rating and the percentage of subordinated class indicates that issuers define the subordination level to get good ratings. / O objetivo deste trabalho é avaliar os fatores que afetam a determinação de spread de ativos securitizados no Brasil. Para tanto, optou-se pela análise de emissões de Fundos de Investimento em Direitos Creditórios (FIDC). Através da análise de 101 emissões realizadas entre 2004 e 2011, verificou-se que a remuneração desses fundos é determinada pelo rating e por condições de mercado; características dos prestadores de serviço do fundo também se mostraram relevantes. Procurou-se avaliar, também, se características do cedente são relevantes para definição dos spreads, mas não se obteve resultados conclusivos para essas variáveis. Abordaram-se, ainda, os fatores determinantes do rating dessas emissões. Observou-se que o nível de subordinação, a concentração de cedentes e o fato dos créditos serem performados são variáveis importantes para definição da nota atribuída pelas agências de risco. A relação negativa entre o rating e o percentual de cotas subordinadas indica que os emissores definem a subordinação para obter boas avaliações.