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Risco de inadimplência em uma instituição de ensino fundamental e médio do Paraná : aplicação da resolução 2.682/99 do Banco Central do Brasil / Edson Erthal de Medeiros ; orientação Wesley Vieira da Silva

Medeiros, Edson Erthal de January 2007 (has links)
Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2007 / Bibliografia: f. 108-114 / As Instituições de ensino fundamental e médio privadas têm-se deparado com um grande desafio: diminuição da taxa de natalidade e com isso menos discentes disponíveis, aumento do número de estabelecimentos de ensino, acirrando a concorrência e taxas de ina
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Renegociação de dívidas e moral hazard: uma análise do efeito da política de descontos no pagamento de dívidas de cartões de crédito

Sousa, Felipe Félix Soares de 09 February 2015 (has links)
Submitted by Felipe Sousa (sousa.felipefelix@gmail.com) on 2015-03-06T18:09:54Z No. of bitstreams: 1 Tese EESP_Felipe Félix.pdf: 1321305 bytes, checksum: 7c11fc274b427fc083b4457d9fd818cc (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-03-06T18:11:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese EESP_Felipe Félix.pdf: 1321305 bytes, checksum: 7c11fc274b427fc083b4457d9fd818cc (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-06T18:14:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese EESP_Felipe Félix.pdf: 1321305 bytes, checksum: 7c11fc274b427fc083b4457d9fd818cc (MD5) Previous issue date: 2015-02-09 / Brazil has been experiencing an increase in demand for credit cards, especially in the lower economic classes. However, the population of lower income and less qualified represents greater risks to the operation, this fact is observed by the high rates of default. Hence, companies use debt renegotiation strategies in an attempt to recover some of the investment. However, few studies have studied the long-term consequence of these strategies. Using experiments performed by a credit card company, whose renegotiation campaigns varied from month to month, this study is looking for evidences that the renegotiation of debt offerings can affect the reputation of the firm. We conclude that increased discount on the negotiations has a significant effect on the costumer’s incentive to honor its obligations to the company. Therefore, as a consequence of peer effects, clients that had previously been in good standing also become delinquent, show us moral hazard evidence in their incentive to pay. / O Brasil vem vivenciando um aumento na demanda por cartões de crédito, principalmente nas classes baixas. Entretanto, a população de menor renda e menor qualificação representa maior riscos para a operação. Este fato é evidenciado pelas altas taxas de inadimplência. Exposto isso, empresas se utilizam de estratégias de renegociação de dívida na tentativa de recuperar parte do investimento realizado. Entretanto, poucos foram os estudos acerca da consequência no longo prazo destas estratégias. Utilizando os experimentos realizados por uma empresa de cartão de crédito, cujas campanhas de renegociação variavam mês a mês, este estudo, procurou evidências de que as ofertas de renegociação de dívidas podem afetar a reputação da firma, fazendo com que clientes da rede mesma rede social deste que recebeu a oferta de renegociação também fiquem inadimplentes. Concluímos que o aumento do desconto nas negociações tem um efeito significativo sobre o incentivo do cliente em honrar suas obrigações junto a empresa, ou seja, o aumento de 0,01 p.p. no desconto dado aos clientes aumenta em 0,05 sua probabilidade em atrasar sua fatura no próximo período.
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Avaliação do impacto da lei de aviso recebimento sobre o mercado de crédito

Pansonato, Fabiana 16 February 2016 (has links)
Submitted by Fabiana Pansonato (fabipansonato@gmail.com) on 2016-03-16T02:31:24Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Fabiana Pansonato.pdf: 489798 bytes, checksum: e89393315ec21c53e15a5d00673190f6 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-03-16T16:14:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Fabiana Pansonato.pdf: 489798 bytes, checksum: e89393315ec21c53e15a5d00673190f6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-16T16:37:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Fabiana Pansonato.pdf: 489798 bytes, checksum: e89393315ec21c53e15a5d00673190f6 (MD5) Previous issue date: 2016-02-16 / In Brazil, many credit bureaus have the role of providing the exchange of default information of consumers to the financial market. Such an exchange benefits banks and financial instituitions by reducing information asymmetry between the latter and borrowers. Recently, Laws 15.659 / 15 and 10.272 / 15 were implemented in two Brazilian states to protect consumers as they don’t allow inclusion of negative information in the case customers are unaware of their debt. As a result, the market could suffer a credit contraction and the consumer could take advantage of the law, failing to pay off debt. This paper proposes to develop an empirical strategy to verify if there is an increased adverse selection and moral hazard in the states in which the law has been applied. We conclude that the effect is small but consistent with the expected increase of default rates / No Brasil, diversos bureaux de crédito têm o papel de proporcionar a troca de informações de inadimplência dos consumidores para o mercado financeiro. Tal troca beneficia o mercado no sentido de reduzir a assimetria de informação entre tomadores de empréstimo e instituições financeiras. Recentemente as leis 15.659/15 e 10.272/15 de dois estados brasileiros passaram a proteger o consumidor no sentido de impedir inclusão de informação negativa dos mesmos em bureaux caso desconhecessem suas dívidas. O consumidor poderia apropriar-se de seus benefícios para deixar de honrar suas dívidas e consequentemente o mercado poderia sofrer uma retração no crédito. Diante disso, este trabalho propõe desenvolver uma estratégia empírica para verificar se há aumento de seleção adversa e risco moral para os estados em que a lei foi aplicada. Concluímos que o efeito tem sinal consistente com o esperado no sentido de aumento de inadimplência, mas não apresentou significância estatística.
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A utilização de modelos de duração para gerenciar risco de crédito

Minardi, Andrea Maria Accioly Fonseca 27 June 2002 (has links)
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
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O modelo de collection scoring como ferramenta para a gestão estratégica do risco de crédito

Souza, Ródnei Bernardino de 03 July 2000 (has links)
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
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Retenção de clientes na renegociação de créditos inadimplentes: um estudo em uma grande instituição financeira brasileira

Salione, Gustavo Camasmie Curiati 29 May 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2010-04-20T20:20:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 68060200597.pdf: 1004265 bytes, checksum: 7d29f5bd8f4bd6e54b8209a6b201be84 (MD5) Previous issue date: 2009-05-29T00:00:00Z / This work analyses, under a quantitative aproach, customer retention during the renegotiation process of defaulted credits. The main focus is to understand which variables explain those customers’ retention and, therefore, improve collection processes of a financial institution in Brazil. The theme becomes relevant since many factors make competitiveness harder inside the credit industry in the country: last decade’s banking concentration, credit offer’s increase in the past years, bank’s spreads reduction, and the global economic crisis that affects specially the financial institutions industry. The research aims to investigate which variables better explain the retention phenomenon. Therefore, customers projected as profitable were selected through the Markov chain methodology. Then, register and contractual variables’ adherences were tested against the dependent variable 'retention', following two methodologies: the CHAID algorithm from decision trees and the stepwise from logistics regression. Results indicate that CHAID method selected 7 and stepwise 8 variables, some being of a register nature and others come from the own renegotiation contract. Given that contract clauses have influence over retention and therefore over customer’s value, it is suggested that the credit offer considers, operationally, retention concepts in the collection activity. / Este trabalho analisa, sob uma perspectiva quantitativa, a retenção de clientes durante o processo de renegociação de créditos inadimplentes. O foco principal é entender quais são as variáveis que explicam a retenção destes clientes e, portanto, aprimorar o processo de cobrança de uma instituição financeira no Brasil. O tema se torna relevante à medida em que vários fatores tornam a competitividade mais difícil no ambiente de crédito no país: a concentração bancária vivida na última década, o aumento da oferta de crédito nos últimos anos, a redução dos spreads bancários, e por fim a crise econômica global que afeta em especial o setor financeiro. A pesquisa procura investigar quais variáveis melhor explicam o fenômeno da retenção. Para tanto, foram segregados clientes projetados como rentáveis pela cadeia de Markov. Em seguida, testou-se a aderência de variáveis cadastrais e contratuais à variável-resposta retenção, por duas metodologias: o algoritmo CHAID da árvore de decisão e o método stepwise da regressão logística. Os resultados indicam que o método CHAID selecionou 7 e o stepwise 8 variáveis, sendo algumas de natureza cadastral e outras que vêm do próprio contrato de renegociação. Dado que as condições do contrato influenciam a retenção e portanto o valor do cliente, sugere-se que o processo de oferta incorpore operacionalmente a noção de retenção na atividade da cobrança.
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Predição do bom e do mau pagador no Programa Minha Casa, Minha Vida

Vieira, José Rômulo de Castro 08 December 2016 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Administração, Economia, Contabilidade e Gestão Pública, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2016. / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2017-01-24T17:31:54Z No. of bitstreams: 1 2016_JoséRômulodeCastroVieira.pdf: 2255741 bytes, checksum: 57c6f2f4036147b5ad153870340ed2e6 (MD5) / Rejected by Ruthléa Nascimento(ruthleanascimento@bce.unb.br), reason: Altere o título por favor? Você colocou tudo em mínuscula, mas há nomes próprios nele e, conforme a língua portuguesa, devem começar com letra maiúscula. Altere também a formatação do abstract, as palavras estão sem espaçamento. Obrigada! on 2017-02-13T18:04:19Z (GMT) / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2017-02-14T15:22:37Z No. of bitstreams: 1 2016_JoséRômulodeCastroVieira.pdf: 2255741 bytes, checksum: 57c6f2f4036147b5ad153870340ed2e6 (MD5) / Approved for entry into archive by Ruthléa Nascimento(ruthleanascimento@bce.unb.br) on 2017-02-15T17:31:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_JoséRômulodeCastroVieira.pdf: 2255741 bytes, checksum: 57c6f2f4036147b5ad153870340ed2e6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-15T17:31:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_JoséRômulodeCastroVieira.pdf: 2255741 bytes, checksum: 57c6f2f4036147b5ad153870340ed2e6 (MD5) / Este trabalho tem como objetivo principal implementar diferentes modelos de previsão da inadimplência,a partir de métodos de creditscoring e técnicas computacionais com algoritmos deMachine Learning (Análise discriminante, regressão logística, DecisionTree, Random Forest,BootstrapAggregating e AdaptiveBoosting) e comparar a adequação dos modelos de previsão da inadimplência que melhor identifiquem o bom e o mau pagador no Programa Minha Casa, Minha Vida. Para avaliar a adequação dos modelos de Machine Learning, foram realizados três testes com a obtenção dos índices Area Under ROC Curve (AUROC), Kolmogorov–Smirnov (KS) eBRIER Score com o intuito de validar os modelos em diferentes intervalos de tempo para variável dependente default (30, 60, 90, 120 dias), validar os modelos, considerando um número menor de observações (300.000) e validar os modelos sem o uso de variáveis discriminatórias (gênero,idade e estado civil). Verifica-se que a capacidade de predição dos modelos melhorou, à medida que o número de dias de atrasos utilizados para definir a variável default, aumentava. Os melhores resultados foram obtidos com Bootstrap Aggregating (Bagging), Random Forest (RF) e Adaptive Boosting (AdaBoost). Observa-se um impacto negativo considerável nos resultados quando utilizado um número menor de observações. Verificou-se também que a retirada de variáveis discriminatórias dos modelos preserva o poder discriminatório do sistema de classificação de riscode crédito. Aplicando o algoritmo Bagging no Programa Minha Casa, Minha Vida (PMCMV) a taxa de inadimplência que é de 11,80% poderia ser reduzida para 2,95%. Logo, 197.905 mil contratos inadimplentes deixariam de existir no PMCMV resultando em uma redução nas perdas com inadimplência de aproximadamente R$ 9,8 bilhões. / The main objective of this work is to implement different models of forecasting of default, from credit scoring methods and computational techniques with Machine Learning algorithms (discriminant analysis, logistic regression, decision tree, random forest, bootstrap aggregating and adaptive boosting) and compare The adequacy of the default models that best identify the good and the bad payer in the "Programa Minha Casa, Minha Vida"(PMCMV). In order to evaluate the suitability of the Machine Learning models, three tests were carried out to obtain the Area Under ROC curve (AUROC), Kolmogorov-Smirnov (KS) and BRIER Score indices with the aim of validating the models at different time intervals for variable (30, 60, 90, 120 days), validate the models, considering a smaller number of observations (300,000) and validate the models without the use of discriminatory variables (gender, age and marital status). It is verified that the prediction capacity of the models improved, as the number of days of delays used to define the default variable increased. The best results were obtained with bootstrap aggregating (Bagging), random forest (RF) and adaptive boosting (AdaBoost). A considerable negative impact on results is observed when a smaller number of observations are used. It was also found that the removal of discriminatory variables from the models preserves the discriminatory power of the credit risk classification system. Applying the Bagging algorithm in the "Programa Minha Casa, Minha Vida"(PMCMV) program, the default rate of 11.80% could be reduced to 2.95%. Therefore, 197,905 thousand defaulted contracts would cease to exist in the PMCMV resulting in a reduction in losses with delinquencies of approximately 9.8 billion of real.
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Risco soberano e probabilidade de default implícita em swaps de crédito

Caratori, Bruno Melo 17 September 2008 (has links)
Submitted by Bruno Caratori (brunocaratori@gmail.com) on 2008-09-16T04:20:56Z No. of bitstreams: 1 CaratoriBruno_RiscoSoberanoProbDefaultSwapCredito_Dissertacao.pdf: 248674 bytes, checksum: bc30696a13b65f48bdcd0b0995b5a9bc (MD5) / Approved for entry into archive by Antoanne Pontes(antoanne.pontes@fgv.br) on 2008-09-17T13:20:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 CaratoriBruno_RiscoSoberanoProbDefaultSwapCredito_Dissertacao.pdf: 248674 bytes, checksum: bc30696a13b65f48bdcd0b0995b5a9bc (MD5) / Made available in DSpace on 2008-09-17T13:20:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CaratoriBruno_RiscoSoberanoProbDefaultSwapCredito_Dissertacao.pdf: 248674 bytes, checksum: bc30696a13b65f48bdcd0b0995b5a9bc (MD5) / Este trabalho propõe um modelo de forma reduzida livre de arbitragem para a extração de probabilidades de default a partir de spreads de Swaps de Crédito e aplica-o realizando uma análise da percepção de risco da dívida soberana brasileira confrontando dois momentos com contextos econômicos distintos. É utilizada uma modelagem paramétrica da estrutura temporal das probabilidades condicionais de default para a qual se testa duas formas funcionais distintas: Constante por Partes e Linear por Partes. Os resultados fornecem evidências que corroboram a aplicabilidade do modelo e indicam uma clara vantagem da modelagem Linear por Partes, por se ajustar melhor aos dados e possuir implicações convenientes na estrutura a termo das taxas de juros ajustadas ao risco de default.
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Modelo dinâmico de crédito utilizando análise de sobrevivência

Pereira, Karen Correia 06 August 2014 (has links)
Submitted by Karen Pereira (karen.estat@gmail.com) on 2014-09-01T01:56:10Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Final.pdf: 984140 bytes, checksum: 4ab727a73f17a49960bbcadba0a06b18 (MD5) / Approved for entry into archive by JOANA MARTORINI (joana.martorini@fgv.br) on 2014-09-01T12:29:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Final.pdf: 984140 bytes, checksum: 4ab727a73f17a49960bbcadba0a06b18 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-01T12:42:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Final.pdf: 984140 bytes, checksum: 4ab727a73f17a49960bbcadba0a06b18 (MD5) Previous issue date: 2014-08-06 / Dado a importância da gestão de risco associada às operações de crédito, modelos estatísticos que avaliam o risco de inadimplência tornaram-se fundamentais na mensuração do risco associado a um cliente. Neste contexto, foi desenvolvido um modelo dinâmico de crédito utilizando variáveis características dos clientes, comportamentais e macroeconômicas através da Análise de Sobrevivência aplicada a dados discretos. Os resultados obtidos indicam que a inclusão de variáveis macroeconômicas provoca um efeito significativo, porém baixo, no ajuste do modelo. Entretanto, nota-se uma melhora expressiva no poder de previsão da taxa de inadimplência do portfólio quando aplicado a um conjunto de dados de validação. / Statistical models became fundamental in risk measuring associated with a client, mainly when the risk management had grown up his importance associated to credit transactions. In this context, a dynamic credit model was developed using client characteristics, behavioral and macroeconomic variables applying survival analysis to a discrete data. The results indicated the macroeconomics variables inclusion lead to a significant, but low effect in model fit. However, there is a significant improvement in the default rate predictive power of the portfolio when applied to a validation dataset.
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Um estudo da inadimplência dos geradores no setor elétrico brasileiro à luz da teoria da regulação

Silva, Elisa Castilhos 06 March 2015 (has links)
Submitted by Elisa Castilhos Silva (elisa.castilhos@gmail.com) on 2015-03-10T16:43:16Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao Elisa_versão final.pdf: 1176509 bytes, checksum: 783204b043d598024c5f0367db6261a2 (MD5) / Rejected by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br), reason: Favor fazer nova submissão digital incluindo a Ficha Catalográfica (que está faltando nessa submissão) e a Folha de assinatura dos professores da banca com as devidas assinaturas. Aguardo seu contato para levar a versão impressa até a Biblioteca. Caso haja alguma dúvida, por favor, entre em contato. Cordialmente, Janete on 2015-03-13T19:15:18Z (GMT) / Submitted by Elisa Castilhos Silva (elisa.castilhos@gmail.com) on 2015-03-13T19:27:45Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Elisa Castilhos Silva.pdf: 1281212 bytes, checksum: c624d83cbf6c6158c8a0b18f4d287c45 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2015-03-13T19:49:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Elisa Castilhos Silva.pdf: 1281212 bytes, checksum: c624d83cbf6c6158c8a0b18f4d287c45 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2015-03-18T19:55:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Elisa Castilhos Silva.pdf: 1281212 bytes, checksum: c624d83cbf6c6158c8a0b18f4d287c45 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-18T19:56:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Elisa Castilhos Silva.pdf: 1281212 bytes, checksum: c624d83cbf6c6158c8a0b18f4d287c45 (MD5) Previous issue date: 2015-03-06 / Essa dissertação objetiva analisar, à luz da Teoria da Regulação, os principais problemas enfrentados pelo Setor Elétrico Brasileiro (SEB) quando ocorrem atrasos ou não entrega de novos empreendimentos de geração. Para tal estudo, serão apresentados os conceitos-chave do SEB, sua estrutura institucional e o funcionamento da Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE), além de detalhadas as regras vigentes para lidar com a inadimplência de agentes. Em seguida, serão apresentados dois casos recentes e importantes do setor elétrico: Bertin e Santo Antônio. Finalmente, os casos apresentados e seus impactos no setor serão analisados a partir da literatura de regulação econômica. / This dissertation analyzes, in the light of the Regulation Theory, the main problems in the Brazilian Electric Sector (SEB) related to the delays or non-delivery of new generation ventures. For this study, the key concepts of the SEB will be presented as well as its institutional structure and the functioning of the Electric Energy Trading Chamber (CCEE), in addition to detailing the existing rules to deal with the default of agents. Then, two recent and important cases of the electric sector will be presented: Bertin and Santo Antônio. Finally, the presented cases and their impact on the sector will be analyzed, within the framework of the literature of economic regulation.

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