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Modelo de Risco e DecisÃo de CrÃdito Baseado em Estrutura de Capital com InformaÃÃo AssimÃtrica / Model of Credit Risk and Decision Based on Capital Structure with Asymmetric information

RÃgis FaÃanha Dantas 01 November 2006 (has links)
nÃo hà / Este trabalho se inicia analisando os aspectos teÃricos relacionados ao financiamento das empresas e os riscos atrelados a esta atividade de emprÃstimo realizada pelo sistema financeiro bancÃrio. Dada uma estrutura Ãtima de capital buscada pelas empresas, passa-se a analisar se este parÃmetro ou conjunto de parÃmetros à um bom indicativo para discriminar as empresas quanto ao seu risco de crÃdito analisado pelo mercado financeiro. Em relaÃÃo à gestÃo de risco, serà testado um modelo, tendo como variÃvel explicativa principal a variÃvel(ou conjunto de variÃveis) utilizada como parÃmetro de sinalizaÃÃo ao mercado de limite de risco, dentro dos conceitos de seleÃÃo adversa e modelos de sinalizaÃÃo num ambiente em que impera a informaÃÃo assimÃtrica. Assim, o uso de um sinalizador Ãtimo da estrutura de capital pelos bancos levaria a um equilÃbrio de Nash1 com informaÃÃo assimÃtrica no mercado de fundos emprestÃveis. No desenvolvimento do modelo estatÃstico utilizamos um modelo Logit em virtude da nÃo normalidade e as condiÃÃes de nÃo linearidade do modelo de probabilidade linear, entretanto, a anÃlise discriminante e Probit serÃo testados concomitantemente para efeitos comparativos entre os modelos. Outro ponto importante à a incorporaÃÃo de um modelo de decisÃo de crÃdito com o uso de programaÃÃo Linear Inteira. O uso deste modelo incorpora cenÃrios prospectivos com a taxa de juros, qualificando o ponto de corte(limites de aceitaÃÃo) para tomada de decisÃo. Ressaltamos aqui a importÃncia do uso da anÃlise fatorial no tratamento e configuraÃÃo das variÃveis explicativas, ferramenta nÃo observada para modelagem de risco nas diversas referencias deste trabalho. Diversos mÃtodos estatÃsticos univariados e multivariados, assim como critÃrios qualitativos sÃo usados na discriminaÃÃo e classificaÃÃo do risco, no entanto, o uso da AnÃlise Fatorial qualifica ainda mas as variÃveis independentes usadas, colocando-as em grupos de explicaÃÃo que captam melhor os efeitos dos diversos indicadores econÃmicofinanceiros. Neste trabalho foram revisados os principais modelos de insolvÃncia para avaliaÃÃo de risco de crÃdito no Brasil, concluindo-se com uma proposta de adoÃÃo de um modelo estatÃstico com o uso do modelo Logit e ProgramaÃÃo Linear Inteira, com o objetivo de medir o risco associado ao financiamento e emprÃstimo a clientes. / This work to research the theory about enterprises financial, financial struture, risk of the borrowe (enterprises) to repay the loan, credit of banks. In views of the optimal capital struture, credit analyses examines factors that may lead to default in the repayment of a loan. As for the risk management the general kinds of risks are described, particularly the credit risc and the credit concession models are evaluated. The risc models will have the financial demonstrations of interprises, here can be viewed as a signal, about the concept of asymmetric information. Thus, the signal to leave a nash equilibrium in this credit market. In the development of the statistic model, using the Logit Model because the problems of functional form of the linear probability model, the resÃduos is heteroscedastic and not have normal distribuition. The discriminant analyse, probit e logit will be test. Another important point in this work is the decision model. This model have predtion of interest to improve the decision with the cutoff. Referring to the factorial analyse in the statistic of the independentes variable, the use of factorial analyses is not observations in the reference. Having this purpose in mind a statistic model was developed, using logit regression with factorial analyse in variable and linear programming. This project aims at evaluating the used models and proposing the adoption of new models, for the allowance for dobtful accounts, with the objetive of mensuring the risk related to customers financing and loan activities.

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