Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatistica, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2015-11-30T14:27:13Z No. of bitstreams: 1 2015_DiogoSuzartUzedaPicco.pdf: 3811016 bytes, checksum: 8d3678778d77e1f4b24a6609d2164abe (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2016-07-30T12:49:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_DiogoSuzartUzedaPicco.pdf: 3811016 bytes, checksum: 8d3678778d77e1f4b24a6609d2164abe (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-30T12:49:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_DiogoSuzartUzedaPicco.pdf: 3811016 bytes, checksum: 8d3678778d77e1f4b24a6609d2164abe (MD5) / A distribuição beta é muito versátil e flexível para modelar proporções, pois sua densidade pode assumir diferentes formas, dependendo dos valores dos parâmetros que a indexam. Nesse sentido, modelos com suporte na distribuição beta são candidatos naturais para modelagem da taxa de inadimplência das instituições financeiras. Neste trabalho propõe-se o uso de modelos com suporte na distribuição beta em testes de estresse para inadimplência de risco de crédito, por meio de estrutura de regressão como função de um conjunto de covariáveis macroeconômicas. As inferências desenvolvidas foram baseadas nas metodologias clássica e bayesiana. É apresentada discussão a respeito de sua definição, resultados de inferências, aplicação com dados reais em comparação a modelos tradicionais e simulações para avaliar a qualidade das aproximações utilizadas nas inferências sobre os parâmetros em amostras finitas. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The Beta distribution is a versatile and exible model to describe proportions and rates. Its density function assumes di erent shapes depending on the values of its parameters. Thus, Beta-type models are natural candidates to model default rates of nancial banks. In this work, as a function of macroeconomic covariates, Beta regression models are considered to t defaults in stress tests for credit risk. The inferences are based on classical and Bayesian approaches. Monte Carlo studies were performed in order to assess the parameters estimates on nite samples. As an application with real data, results provided by Beta models are compared with traditional models.