Made available in DSpace on 2014-06-12T17:20:03Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo572_1.pdf: 1212560 bytes, checksum: 17195f6a9a419934856bdf5e4472d49e (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O ano de 2008 foi marcado pelo ápice da crise financeira mundial, iniciada no mercado imobiliário dos Estados Unidos. Também nesse período, constatou-se o aumento da produção de estudos teóricos e empíricos sobre os determinantes de crises no sistema financeiro e, especificamente, no sistema bancário. Embora diversos trabalhos desenvolvidos analisem os determinantes de falência bancária, buscando identificar quais variáveis econômicas causam desequilíbrios no sistema financeiro, as conclusões encontradas nem sempre convergem para modelos eficientes no processo de early warning. O presente trabalho tem por objetivo avaliar como os modelos de redes neurais artificiais podem ser utilizados enquanto ferramentas para previsão de insolvência bancária no Brasil. Para tanto, foram utilizados dados a respeito de liquidação bancária entre os anos de 1996 e 1999 associados a três processos distintos de amostragem dos bancos solventes. Os resultados mostram que o maior volume de variáveis explicativas (neurônios de entrada) no modelo de redes neurais torna o modelo melhor ajustado à série e com menor erro quadrado médio de previsão, ainda que seja possível verificar uma forte presença de multicolinearidade entre essas variáveis. Finalmente, verificou-se que os modelos de redes neurais artificiais apresentam bom desempenho na previsão de falência bancária no Brasil independentemente do processo de amostragem selecionado

Submitted by Cristiane Oliveira (cristiane.oliveira@fgv.br) on 2016-03-16T20:24:22Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Versao Final_pos Banca_v3.pdf: 1185057 bytes, checksum: feed2dbb84423bff900a25bdb3589ead (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-03-16T21:21:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Versao Final_pos Banca_v3.pdf: 1185057 bytes, checksum: feed2dbb84423bff900a25bdb3589ead (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-16T21:21:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Versao Final_pos Banca_v3.pdf: 1185057 bytes, checksum: feed2dbb84423bff900a25bdb3589ead (MD5) Previous issue date: 2016 / The intention of this work is to study how the level of capital as a percentage of riskweighted assets, i.e. the Basel Ratio, maintained by the financial intermediaries can serve as a predictor of the failure of these financial intermediaries. One of the challenges was the lack of availability of the Basel Ratio for each institution before 2009, while most of bank failures in Brazil occurred in the period between 1995 and 2005. Considering this, a Synthetic Basel Ratio (IBS) for the period from December 1995 to December 2014 was created, testing the assumption that a higher level of capital in relation to risk assets reduces the likelihood of such a failure. Both logit models with a discrete binary variable and a survival analysis are used, which allow an estimate to be made of how much of an increase in the level of capital brings in terms of life for the institution. The sample studied consist of 313 publicly and privately-owned financial intermediaries operating in Brazil, using semi-annually figures. In line with previous studies, empirical evidence was found pointing to an inverse relation between the level of capital and the likelihood of a failure, seen in the use of both the logit and survival models. / Este trabalho tem como proposta estudar se o nível de capital sobre os ativos ponderados pelo risco, o Índice de Basileia, mantido pelos intermediários financeiros, pode servir como preditor de falência dos intermediários financeiros. Um dos desafios apresentados foi o fato do Índice de Basileia reportado para cada instituição estar disponível ao público apenas a partir de 2009, ao passo que grande parte das falências bancárias no Brasil ocorreram no período entre 1995 e 2005. Dessa forma, construindo um Índice de Basileia Sintético (IBS) para o período de dezembro de 1995 a dezembro de 2014, testou-se a hipótese de que um nível mais alto de capital em relação aos ativos de risco diminui a probabilidade de falência da instituição. São utilizados modelos logit com variável binária discreta e análise survival, possibilitando estimar o quanto que um aumento no nível de capital proporciona em tempo de vida para a instituição. A amostra estudada é composta por 313 intermediários financeiros atuando no Brasil, tanto de controle público quanto privado, com dados semestrais. Em linha com estudos anteriores, foi encontrada evidência empírica apontando para uma relação inversa entre nível de capital e probabilidade de falência, tanto com o emprego de logit como de survival.