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+.

Submitted by Matheus Fortes Bonelli (mfbonelli@gmail.com) on 2018-05-10T17:08:18Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_matheus_vfinal 20180504.pdf: 1822759 bytes, checksum: 919f9b54d955ad46d65a80d54a2f6d15 (MD5) / Rejected by Simone de Andrade Lopes Pires (simone.lopes@fgv.br), reason: Boa tarde Matheus, Para que possamos aprovar seu trabalho são necessários alguns ajustes conforme norma ABNT/APA. Seguir a ESTRUTURA abaixo: Capa (obrigatório) - (FUNDAÇÃO GET”U”LIO VARGAS NÃO TEM ACENTO) Contracapa (obrigatório) – Correto. Ficha catalográfica (obrigatório) - Correto. Folha de aprovação (obrigatório) - Correto - DEDICATÓRIA - AGRADECIMENTOS (A PALAVRA AGRADECIMENTO DEVE SER MAIUSCULO/NEGRITO E CENTRALIZADO) - RESUMO (A PALAVRA RESUMO DEVE SER MAIUSCULO/NEGRITO E CENTRALIZADO): espaçamento simples (150 a 500 palavras), com palavras-chave (obrigatório). - ABSTRACT (A PALAVRA ABSTRACT DEVE SER MAIUSCULO/NEGRITO E CENTRALIZADO) em língua estrangeira. A numeração só pode aparecer a partir da introdução, antes não pode. Após os ajustes você deve submete-lo novamente para analise e aprovação. Qualquer dúvida estamos à disposição, Atenciosamente, Simone de Andrade Lopes Pires SRA on 2018-05-10T20:42:58Z (GMT) / Submitted by Matheus Fortes Bonelli (mfbonelli@gmail.com) on 2018-05-10T21:14:44Z No. of bitstreams: 2 dissertacao_matheus_vfinal 20180504.pdf: 1822759 bytes, checksum: 919f9b54d955ad46d65a80d54a2f6d15 (MD5) dissertacao_matheus_vfinal 20180510.pdf: 1822289 bytes, checksum: df5576ca3d2e314dff5d002b339c29cf (MD5) / Rejected by Simone de Andrade Lopes Pires (simone.lopes@fgv.br), reason: Boa Noite Matheus, Segue algumas alterações que ainda são necessárias para aprovação do trabalho: 1º - Pagina do resumo não vai título do trabalho, vai somente a palavra RESUMO em letra maiúscula no centro. Excluir o tema do TA 2º - Pagina do ABSTRACT não vai título do trabalho, vai somente a palavra ABSTRACT em letra maiúscula no centro. Excluir o tema do TA. Se ficar na dúvida há um modelo na pagina 17 e 18 das normas ABNT enviada por e-mail. 3º - Pagina de agradecimentos vem antes do RESUMO. Acredito que com estas alterações, o trabalho será aprovado. Atenciosamente, Simone de Andrade Lopes Pires Secretaria de Registros Acadêmicos on 2018-05-10T23:32:02Z (GMT) / Submitted by Matheus Fortes Bonelli (mfbonelli@gmail.com) on 2018-05-11T13:08:30Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_matheus_vfinal 20180511.pdf: 1821920 bytes, checksum: 749b23e245f55beec786ee2a7e5180e3 (MD5) / Approved for entry into archive by Simone de Andrade Lopes Pires (simone.lopes@fgv.br) on 2018-05-11T17:23:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao_matheus_vfinal 20180511.pdf: 1821920 bytes, checksum: 749b23e245f55beec786ee2a7e5180e3 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzane Guimarães (suzane.guimaraes@fgv.br) on 2018-05-11T17:57:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao_matheus_vfinal 20180511.pdf: 1821920 bytes, checksum: 749b23e245f55beec786ee2a7e5180e3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-11T17:57:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_matheus_vfinal 20180511.pdf: 1821920 bytes, checksum: 749b23e245f55beec786ee2a7e5180e3 (MD5) Previous issue date: 2018-05 / Esse estudo aborda a assimetria de informação presente no mercado de crédito com duplicatas no Brasil. Foi analisado um conjunto de dados obtidos de uma empresa que desenvolveu uma ferramenta que permite a consulta de informações sobre o documento fiscal das transações comerciais junto às Secretarias de Fazenda estaduais, a formalização da documentação da operação de crédito, e o controle de unicidade dos títulos de crédito. Com o resultado, o estudo propõe indicadores que podem ser integrados aos processos de concessão de crédito dos agentes financeiros, como forma de melhorar a qualidade de suas carteiras de crédito, reduzir a necessidade de garantias adicionais, aumentar o volume de crédito disponível e permitir redução do spread das operações com estes títulos. Foram analisadas 129.381 notas fiscais eletrônicas de 3.459 empresas, que realizaram operações com 240 agentes financeiros, que resultaram em 171.249 duplicatas somando um valor de R$ 633 milhões. A consulta das notas fiscais eletrônicas retornou 12 diferentes tipos de eventos que informam qualquer ato relacionado por um agente envolvido na transação comercial, que foram combinados com os dados de valor, data de emissão, data de envio para desconto, prazo de pagamento e efetivação da operação de crédito. Os resultados sugerem que é possível utilizar as datas de emissão e envio, valor e prazo de pagamento como variáveis que explicam alguns eventos de cancelamento de Nota Fiscal, permitindo indicar maior ou menor segurança para o documento fiscal que serve de lastro para a duplicata. A análise também mostrou que o retorno do evento de cancelamento reduz em 29% as chances da efetivação de operação de crédito, enquanto o retorno dos eventos de ciência ou confirmação aumentam essas chances em 4%. O estudo contribui por trazer uma perspectiva de redução da seleção adversa, resultando em melhora do ambiente de crédito, principalmente para pequenas e médias empresas, tradicionalmente alijadas do processo de concessão de crédito dos agentes financeiros, em um cenário onde há recente mudança de legislação sobre o tema. / This study addresses the information asymmetry present in Brazilian trade receivable’s credit market, analyzing a set of data obtained from a company that developed a tool that allows checking the information of the commercial transactions’ invoice on the Departament of Taxation and Finance’s (Secretaria da Fazenda) database, the credit document’s formalization and receivable’s uniqueness control. With the result, the study proposes indicators that can be integrated to the processes financial agents’ credit granting, as a way to improve the quality of their loan portfolios, reduce the need for additional guarantees, increase the credit volume available and allow spread reduction. A total of 129,381 electronic invoices were analyzed from 3,459 companies, which carried out operations with 240 financial agents, resulting in 171,249 trade receivables and totaling R$ 633 million. By checking electronic invoices, I obtain 12 different types of events that inform any related act by an agent involved in the commercial transaction, which were combined with the data of value, date of issue, date of discount, payment term and effectiveness of the transaction. The results suggest that it is possible to use the dates of issuance and discount of invoices, value and payment deadline as variables that explain the cancellation of the invoice, which may indicate greater or smaller security to the invoice that serves as collateral for a trade receivable. The analysis also showed that the return of the cancellation event reduces 29% the chances of a credit operation, while the return of science or confirmation events increases those chances by 4%. The study contributes to the reduction of adverse selection, resulting in an improvement in the credit environment, especially for small and medium-sized companies, traditionally left out of the process of granting credit, in a scenario where there is a recent legal change on this subject.