Submitted by Felipe Montenegro (fsmontenegro@bol.com.br) on 2018-09-30T16:50:09Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Felipe Santiago Montenegro VF.pdf: 1151283 bytes, checksum: 7f4de8e37ff17ff90e6925d9fc5ffc0a (MD5) / Approved for entry into archive by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br) on 2018-10-01T21:33:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Felipe Santiago Montenegro VF.pdf: 1151283 bytes, checksum: 7f4de8e37ff17ff90e6925d9fc5ffc0a (MD5) / Approved for entry into archive by Suzane Guimarães (suzane.guimaraes@fgv.br) on 2018-10-02T13:24:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Felipe Santiago Montenegro VF.pdf: 1151283 bytes, checksum: 7f4de8e37ff17ff90e6925d9fc5ffc0a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-02T13:24:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Felipe Santiago Montenegro VF.pdf: 1151283 bytes, checksum: 7f4de8e37ff17ff90e6925d9fc5ffc0a (MD5) Previous issue date: 2018-09-24 / O mercado de títulos de dívida offshore (bonds) é amplamente utilizado por empresas brasileiras a fim de obter recursos a taxas mais atraentes, melhorando seu perfil de endividamento assim como o retorno para o acionista. Outra vantagem neste tipo de captação é a possibilidade de as empresas mitigarem exposições cambiais inerentes ao seu negócio. O principal objetivo deste trabalho é entender como o mercado offshore avalia o risco de crédito das empresas brasileiras exportadoras de celulose. Foram utilizados dados de mercado da Bloomberg para avaliação do risco de crédito dos bonds, câmbio e risco-país. Como proxy para o risco de crédito foram utilizados dados de ZSpread de bonds com duration próxima. No caso do risco-país, foi utilizado o CDS do Brasil de 5 anos, inferior ao vencimento dos bonds analisados. Para o preço da celulose foi utilizada a mensuração da FOEX, amplamente reconhecida como referência de preço nesse mercado. O fator risco-país mostrou-se tão importante quanto o preço da celulose na avaliação do risco de crédito das empresas pelo mercado, conclusão que é condizente com os modelos reduced form. O câmbio mostrou ter uma relação positiva com o Z-Spread. / The bond market is widely used by Brazilian companies in order to obtain resources at attractive rates, improving their debt profile as well as the return to the shareholder. Another advantage in this type of funding is the ability of companies to mitigate currency exposures inherent in their business. The main objective of this work is to understand how the offshore market evaluates the credit risk of Brazilian pulp exporters. Bloomberg market data were used to assess the credit risk of bonds, foreign exchange and country risk. As proxy for credit risk the Z-Spread bond data was used, considering assets with similar durations. In the case of sovereign risk, Brazil’s 5-year CDS was used, lower than the maturity of the bonds analyzed. For the price of pulp, the measurement of FOEX, widely recognized as the reference price in this market, was used. The sovereign risk factor was as important as the price of pulp in the assessment of the companies' credit risk in the market, a conclusion that is consistent with the reduced form models. The exchange rate showed a positive relation with the ZSpread.

Submitted by Cyntia Yamada (cyntia.yyamada@gmail.com) on 2018-07-04T23:13:12Z No. of bitstreams: 1 TA - Cyntia Yamada_Ajustado_pos defesa.pdf: 922937 bytes, checksum: 7a7ba1679fce4e6dbe19ec019b91ad51 (MD5) / Approved for entry into archive by Simone de Andrade Lopes Pires (simone.lopes@fgv.br) on 2018-07-04T23:27:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TA - Cyntia Yamada_Ajustado_pos defesa.pdf: 922937 bytes, checksum: 7a7ba1679fce4e6dbe19ec019b91ad51 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzane Guimarães (suzane.guimaraes@fgv.br) on 2018-07-05T12:56:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TA - Cyntia Yamada_Ajustado_pos defesa.pdf: 922937 bytes, checksum: 7a7ba1679fce4e6dbe19ec019b91ad51 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-05T12:56:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TA - Cyntia Yamada_Ajustado_pos defesa.pdf: 922937 bytes, checksum: 7a7ba1679fce4e6dbe19ec019b91ad51 (MD5) Previous issue date: 2018 / A adoção das Normas Internacionais de Contabilidade ocorreu em diferentes momentos: Brasil a partir de 2008, Europa em 2005 e Chile em 2013. Entretanto, mesmo em momentos diferentes, a padronização das práticas contábeis internacionais foi resultado da exigência de informações que permitissem aos investidores e credores a comparação e convergência de resultados em nível global. Por essa razão, o presente estudo tem como objetivo identificar se a demanda por tal informação padronizada foi efetivamente atendida, especificamente no que tange ao IFRS 7 (Risco Operacional de Operações de Crédito). Para isso, serão analisados 45 bancos comerciais distribuídos no Brasil, Chile, Itália e Grã-Bretanha. O Índice de Divulgação foi determinado com base no Relatório 20-F (bancos com ações negociadas nas Bolsas de Valores Local e de Nova York - OTC e ADR NYSE) ou Demonstrações Financeiras IFRS (ações negociadas somente na Bolsa de Valores local) em 2016. Para diferentes índices de divulgação, consideramos: Estatística Descritiva e correlações de variáveis contínuas (Materialidade: Operações de Crédito / Ativos Totais e Provisão para Perdas com Operações de Crédito / Total de Operações de Crédito; Porte dos Bancos: Ativos Totais) e variáveis qualitativas com aplicação do teste t de Student (ações negociadas na Bolsa de Valores, Tradição Legal e Localização (região desenvolvida e em desenvolvimento)). Descobrimos que o Índice de Divulgação é mais alto nos países desenvolvidos e comerciais em Nova York (OTC ou ADR NYSE) e que os bancos com uma tradição legal common law tendem a ser mais transparente e fornecer mais informações do que os países civil law. Portanto, a adoção do IFRS é reforçada com variáveis culturais positivas e quando os bancos precisam atender ao mercado altamente exigente e com forte proteção para investidores e credores. / The adoption of International Accounting Standards was at different times: Brazil as of 2008, Europe in 2005 and Chile in 2013. However, even at different times, the standardization of international accounting practices was the result of the requirement for information that would allow investors and creditor comparisons and convergence of results at the global level. For this reason, the present study aims to identify whether the demand for such standardized information was actually met, specifically regarding the IFRS 7 (Operational Risk of Credit Operations).To do so, we will analyse 45 commercial banks distributed in Brazil, Chile, Italy and Great Britain. The Disclosure Index was determined based on the 20-F Report (banks with shares traded on the Local and New York Stock Exchange - OTC and ADR NYSE) or IFRS Financial Statements (shares traded on the local Stock Exchange only) in 2016. For different disclosure indexes we consider: Descriptive Statistics and correlations of continuous variables (Materiality: Credit Operations / Total Assets and Provision for Losses with Loan Operations / Total Credit Operations; Size of banks: Total Assets) and qualitative variables with application of Student's t test (shares traded only on the local Stock Exchange, Legal Tradition and Location (developed and developing region)).We have found that the Disclosure Index is higher in developed and trading countries in New York (OTC or ADR NYSE) and that banks with a common law tradition tend to be more transparent and provide more information than countries with civil law. Therefore, adoption of IFRS is strengthened with positive cultural variables and when banks need to attend to the highly demanding market and with strong protection for investors and creditors.

Submitted by Jean Fontes (jeanrfontes@yahoo.com.br) on 2018-06-28T00:22:20Z No. of bitstreams: 1 MFEE_Dissertação_Jean_Fontes.pdf: 17252759 bytes, checksum: 5fa63ebb1abfe8902987b38b857d341c (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2018-07-06T13:43:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MFEE_Dissertação_Jean_Fontes.pdf: 17252759 bytes, checksum: 5fa63ebb1abfe8902987b38b857d341c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-16T18:54:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MFEE_Dissertação_Jean_Fontes.pdf: 17252759 bytes, checksum: 5fa63ebb1abfe8902987b38b857d341c (MD5) Previous issue date: 2018 / The post-2008 financial crisis intensified and improved risk management around the world. From 2014 to 2017, Brazil experienced a severe period of economic crisis culminating in the largest recession in history in 2016. The objective of this work is to measure the impact of this crisis on the credit spread in the secondary market of debentures and the consequent probability of default implicit of these assets. The work analyzes the data of the private credit curve in Brazil for the AAA, AA and A Ratings published daily by ANBIMA based on Nelson and Siegel (1987) parametric model with revision proposed by Diebold and Li (2006). Based on these data, we extracted the daily probability of default implicit using the reduced form of the Duffie and Singleton model (1999) proposed by Xu and Nencioni (2000). This study seeks to identify the perception of agents of the credit market in relation to the increase of risk in the current Brazilian economic scenario. The study concluded that there was a significant increase in the credit spread to the apex in 2016, decreasing during 2017 with the more favorable economic scenario and the fall in interest rates. However, the model data showed high daily volatility. Regarding Probability of Default, there was a great evolution in the perception of credit risk by agents, but there was a certain delay in the pricing of this risk when compared to other economic indicators. In the comparison of the model data with the calculated default probability data for each individual asset, a large difference was observed between assets with the same rating level and the average of the model data. The data of this model can be used in future work to set up portfolios with a better return risk ratio, besides attesting the usefulness of this tool to the economic agents to price their operations and to fulfill their expectations. / Os eventos pós-crise financeira de 2008 intensificaram e aperfeiçoaram o gerenciamento de risco em todo mundo. De 2014 a 2017, o Brasil vivenciou um grave período de crise econômica culminando na maior recessão da história em 2016. O objetivo deste trabalho é dimensionar o impacto dessa crise no spread de créditos no mercado secundário de debêntures e na consequente probabilidade de default implícita destes ativos. O trabalho analisa os dados da curva de crédito privado no Brasil para os Ratings AAA, AA e A divulgados diariamente pela ANBIMA com base na modelagem paramétrica de Nelson e Siegel (1987) com revisão proposta por Diebold e Li (2006). Com base nestes dados, extraiu-se a probabilidade de default implícita diária utilizando a forma reduzida do modelo de Duffie e Singleton (1999) proposta conforme Xu e Nencioni (2000). Este estudo busca identificar a percepção dos agentes do mercado de crédito privado em relação ao aumento do risco no atual cenário econômico brasileiro. O trabalho concluiu que houve relevante elevação do spread de crédito até o ápice em 2016, decrescendo ao longo de 2017 com o cenário econômico mais favorável e as quedas das taxas de juros. Porém, os dados do modelo passaram a apresentam alta volatilidade diaria. Em relação a Probabilidade de Default houve grande evolução da percepção de risco de crédito pelos agentes, porém houve um certo atraso na precificação deste risco quando comparado a outros indicadores econômicos. Na comparação dos dados do modelo com os dados de probabilidade de default calculado para cada ativo individualmente, observou-se grande diferença entre ativos com o mesmo nível de rating assim como em relação à média dos dados do modelo. Os dados deste modelo podem ser utilizados num trabalho futuro para montagem de carteiras com uma melhor relação de risco retorno, além de atestar a utilidade desta ferramenta para os agentes econômicos precificarem suas operações e balizarem suas expectativas.

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 Rodrigo Botelho (rodrigobotelho@gmail.com) on 2013-01-15T13:24:36Z No. of bitstreams: 1 Tese Mestrado_RodrigoBotelho.pdf: 783241 bytes, checksum: 6ac3257d172dff384fca0c601e146aa4 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza (vitor.souza@fgv.br) on 2013-01-15T14:50:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese Mestrado_RodrigoBotelho.pdf: 783241 bytes, checksum: 6ac3257d172dff384fca0c601e146aa4 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-04T16:52:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Mestrado_RodrigoBotelho.pdf: 783241 bytes, checksum: 6ac3257d172dff384fca0c601e146aa4 (MD5) Previous issue date: 2013-11-27 / This paper explores the sovereign default due to the structure of Credit Default Swap spreads. These spreads show the default probability of a country. The methodology proposed in this paper applied for Argentina, Korea, Ecuador, Indonesia, Mexico, Peru, Turkey, Ukraine, Venezuela and Rússia. We could show that a single factor model following a lognormal process captures the probability of default. We also show that the macro economic variables like inflation, unemployment e growth do not explain the dependent variable of this study. Each country responds differently to the economic crisis that leads to don’t honor their commitments debts. / Este trabalho explora a realização de default soberano em função da estrutura de spreads de CDS (Credit Default Swap). Pode-se dizer que os spreads revelam a probabilidade de default de um país. Aplicamos a metodologia proposta neste trabalho para Argentina, Coreia, Equador, Indonésia, México, Peru, Turquia, Ucrânia, Venezuela e Rússia. Nós mostramos que um modelo de um único fator seguindo um processo lognormal captura a probabilidade de default. Também mostramos que as variáveis macro econômicas inflação, desemprego e crescimento não explicam a variável dependente do estudo (probabilidade de default). Cada país reage de maneira diferente a crise econômica que a leva a não honrar seus compromissos com as dívidas contraídas.

Submitted by Wagner Nishikawa (wagner.nishikawa@gmail.com) on 2014-02-17T17:57:42Z No. of bitstreams: 1 MODELO DE ESTRESSE MACROECONÔMICO DA INADIMPLÊNCIA PARA BANCOS DE ATACADO_vf.pdf: 863952 bytes, checksum: e148a874bc6fc9e727c493ba0d991d91 (MD5) / Rejected by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br), reason: Prezado Wagner, Página 2 vazia - contra capa. Modelo site da biblioteca. Att. Suzi 3799-7876 on 2014-02-17T19:15:44Z (GMT) / Submitted by Wagner Nishikawa (wagner.nishikawa@gmail.com) on 2014-02-18T01:38:29Z No. of bitstreams: 1 MODELO DE ESTRESSE MACROECONÔMICO DA INADIMPLÊNCIA PARA BANCOS DE ATACADO_vf.pdf: 862823 bytes, checksum: 57c3fca7ec048e0667d65a5856653afb (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2014-02-18T14:14:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MODELO DE ESTRESSE MACROECONÔMICO DA INADIMPLÊNCIA PARA BANCOS DE ATACADO_vf.pdf: 862823 bytes, checksum: 57c3fca7ec048e0667d65a5856653afb (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-18T14:31:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MODELO DE ESTRESSE MACROECONÔMICO DA INADIMPLÊNCIA PARA BANCOS DE ATACADO_vf.pdf: 862823 bytes, checksum: 57c3fca7ec048e0667d65a5856653afb (MD5) Previous issue date: 2014-02-05 / O presente trabalho visa propor uma metodologia de cálculo de estresse para cumprir as exigências regulatórias do Bank for International Settlements (BIS) e Comissão de Supervisão Bancária. A metodologia abordada utiliza as variáveis macroeconômicas para se determinar o comportamento da inadimplência de uma determinada carteira de crédito de uma instituição financeira. Para isso, foi dividida em dois estágios: o primeiro modelo responde como seria a inadimplência dada as variáveis macroeconômicas; o segundo modelo equilibra e correlaciona, proporcionalmente, as variáveis macroeconômicas entre si e suas respostas a um choque econômico. Com os dois modelos alinhados é possível simular cenários positivos e negativos e saber os pontos de máximo da inadimplência. Assim, as instituições financeiras podem determinar melhor suas políticas de gestão de risco e retorno. / This paper aims to propose a methodology of calculation of stress to meet the regulatory requirements of the Bank for International Settlements (BIS) and the Banking Supervision Commission. The methodology uses the macroeconomic variables to determine the behavior of the default of a specific portfolio of credit from a financial institution. Therefore, it was divided into two stages: the first model responds as would be the default with the macroeconomic variables; the second model balances and correlates proportionally macroeconomic variables with each other and their responses to an economic shock. With both models can simulate aligned positive and negative scenarios and know the points of maximum delinquency. Thus, financial institutions can better determine their policies for managing risk and return.

Submitted by Thiago de Freitas Cardoso (thiago.freitas.cardoso@gmail.com) on 2014-02-27T01:33:19Z No. of bitstreams: 1 Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2014-02-27T11:48:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-27T12:32:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) Previous issue date: 2014-02-05 / The credit market is constantly gaining more space in the Brazilian economy. Credit risk, which attempts to measure the loss on loans, is paramount and in this context, the expected loss is undoubtedly key issue. Usually, the relative expected loss, EL (%), is modeled with the product of the risk parameters PD (probability of default) and LGD (loss given default), assuming their independence. Recently, studies have showed that could be opportunities to improve the fit with the joint modeling of the loss, and the removal of the strong assumption of independence of these factors. This work uses the inflated beta distribution, model BEINF of the GAMLSS class, to adjust the relative expected loss through a real database provided by Serasa Experian. / O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:20:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 68070200638.pdf: 1746289 bytes, checksum: f0346ef0059ceefcafb161ef506a8d08 (MD5) Previous issue date: 2009-12-14T00:00:00Z / Este estudo tem como objetivo descrever e detalhar importante ferramenta de transferência de risco de crédito já disponível no mercado securitário, e propor um processo para que a mesma possa ser avaliada por empresas no Brasil. Apesar de pouco explorado no meio acadêmico e pouco difundido no Brasil, o Seguro de Crédito é muito utilizado em países da Europa e Ásia e pode ter importância fundamental em épocas de crise e no novo cenário econômico mundial. Descreve-se como o seguro de crédito está inserido no contexto de gerenciamento ativo de risco, os tipos de seguro disponível no mercado e os complexos parâmetros de uma apólice dessa natureza, os quais são derivados da necessidade de mitigação de riscos de moral hazard e de assimetria de informações por parte da seguradora. Apresenta-se também um resumo das principais metodologias existentes para precificação de risco de crédito, apontando suas vantagens, desvantagens e adaptações necessárias para a aplicação em empresas não financeiras. Por fim, é proposto um processo para avaliação e contratação do seguro de crédito por empresas no Brasil, o qual considera diversos aspectos que envolvem a realidade das operações e os impactos previstos pelo uso do seguro. Com base na teoria e nas características das apólices de seguro de crédito interno, buscou-se também desenvolver um modelo para avaliação da precificação do prêmio e dos parâmetros da apólice, sendo que sua aplicação é exposta nos exemplos ao final do trabalho.

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.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:48:27Z (GMT). No. of bitstreams: 3 98345.PDF.jpg: 15539 bytes, checksum: c691fce421ba6df7652aa2f7fa6738e6 (MD5) 98345.PDF: 2342425 bytes, checksum: 9d0ca2782168d80911cc8e702bca7465 (MD5) 98345.PDF.txt: 277721 bytes, checksum: 94200102d3f23c511522c0a51ea02d21 (MD5) Previous issue date: 2004-08-17T00:00:00Z / Esta tese apresenta o desenvolvimento conceitual, estimação de parâmetros e aplicação empírica de um Modelo de Risco de Portfólio cujo objetivo é realizar previsões da distribuição estatística da perda de crédito em carteiras de crédito ao consumidor. O modelo proposto é adaptado às características do crédito ao consumidor e ao mercado brasileiro, podendo ser aplicado com dados atualmente disponíveis para as Instituições Financeiras no mercado brasileiro. São realizados testes de avaliação da performance de previsão do modelo e uma comparação empírica com resultados da aplicação do Modelo CreditRisk+.