Submitted by Guilherme Candido (gui0488@hotmail.com) on 2018-03-07T00:37:23Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Amaral Candido.pdf: 2626690 bytes, checksum: 1e894027eeaf3360d910fb69a4a1f0b2 (MD5) / Approved for entry into archive by Thais Oliveira (thais.oliveira@fgv.br) on 2018-03-07T23:11:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Amaral Candido.pdf: 2626690 bytes, checksum: 1e894027eeaf3360d910fb69a4a1f0b2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-08T13:03:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Amaral Candido.pdf: 2626690 bytes, checksum: 1e894027eeaf3360d910fb69a4a1f0b2 (MD5) Previous issue date: 2018-02-07 / Extensa literatura existe acerca de apreçamento de derivativos de crédito, em especial Credit Default Swaps, porém pouco foi discutido sobre o caso peculiar brasileiro, com convenções de taxas de juros e legislação específicas. Este trabalho foca na implementação de um modelo de intensidade, em particular o modelo padrão da ISDA, adaptado à um contrato de CDS no Brasil sobre um emissor corporativo. Spreads de Credit Default Swaps negociados no mercado offshore, yields de bonds e yields de debêntures foram utilizados como insumos para obtenção das taxas implícitas de intensidade de default e backtesting do modelo. Os dados utilizados compreendem o período de 2015 a 2017, englobando momentos de estresse relacionados à crise política brasileira. Algumas aplicações são, então, apresentadas, entre elas hedging, basis trading e estruturação de Credit Linked Notes. / Extensive literature exists on the pricing of credit derivatives, particularly Credit Default Swaps, yet little has been discussed about the distinctive Brazilian case, with specific legislation and interest rate conventions. This work aims to implement an intensity model, in particular the standard ISDA model, adapted to a CDS contract in Brazil on a corporate issuer. Spreads of Credit Default Swaps traded in the offshore market, offshore bond yields and local bond yields were used as inputs for obtaining the implicit hazard rates and for back testing the model. The data used cover the period from 2015 to 2017, including relevant moments of stress related to the Brazilian political crisis. Some applications are then presented, including hedging, basis trading and Credit Linked Notes structuring.