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Classificação de risco de crédito: modelos estruturais, modelos não estruturais, ratings das agências de classificação: convergências e/ou divergências?

Pires, Vanessa Martins 11 January 2011 (has links)
Submitted by Mariana Dornelles Vargas (marianadv) on 2015-03-19T13:35:22Z No. of bitstreams: 1 classificacao_risco.pdf: 1102040 bytes, checksum: 33359db86cf7431ae0f650e9d54aa9d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-19T13:35:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 classificacao_risco.pdf: 1102040 bytes, checksum: 33359db86cf7431ae0f650e9d54aa9d8 (MD5) Previous issue date: 2011-01-11 / Nenhuma / O risco de crédito empresarial é o risco ao qual a instituição credora está exposta caso alguma de suas contrapartes venha a falhar no cumprimento de suas obrigações contratuais de crédito. No mundo acadêmico, duas metodologias têm sido utilizadas para estimar o risco de crédito das empresas: os modelos estruturais e os modelos não estruturais. Esta pesquisa contempla o modelo estrutural KMV e os modelos não estruturais de Kanitz (1976), Altman, Baidya e Dias (1979), Minussi (2008) e Brito e Assaf Neto (2008), com o objetivo de verificar o nível de convergência entre os resultados estimados pelas referidas metodologias e comparar as classificações obtidas pelas mesmas com os ratings concedidos pelas agências de rating Moody?s e Standard & Poor?s. O estudo, realizado por meio de uma pesquisa explicativa, abrange o período de 2006 a 2009. Estimaram-se regressões lineares simples e múltiplas, a fim de verificar a convergência entre os modelos e realizou-se uma análise comparativa entre as classificações estimadas pelos modelos e os ratings das referidas agências. Concluiu-se que os resultados estimados pelo modelo não estrutural de Altman, Baidya e Dias (1979) são convergentes com os resultados obtidos pelo modelo estrutural KMV. Os resultados estimados pelo modelo de Brito e Assaf Neto (2008) apresentaram-se convergentes com o modelo KMV, quando analisados conjuntamente com os resultados dos demais modelos. Os resultados obtidos pelos modelos de Kanitz (1976) e Minussi (2008) não apresentaram convergência. No que tange à comparação entre os resultados estimados pelos modelos e os ratings das agências, o modelo estrutural KMV e os modelos não estruturais de Minussi (2008) e Altman, Baidya e Dias (1979) destacaram-se por terem os resultados mais semelhantes. / The corporate credit risk is the risk which the lending institution is exposed if some of its counterparties fail in fulfilling the contractual obligations for credit. For academics, a couple of methodologies have been used to estimate the credit risk of companies: the structural and the non structural models. This research focuses the KMV structural model and the non structural models from Kanitz (1976), Altman, Baidya and Dias (1979), Minussi (2008) and Brito & Assaf Neto (2008), in order to verifying the level of convergence between the results estimated through these methodologies and compare the classification obtained for them with the rating given by the Moody?s and Standart & Poor?s rating agencies. The study was developed through an explanatory research within the period of 2006 to 2009. Simple and multiples linear regressions were estimated in order to verify the convergence between the models and a comparative analysis between the classifications obtained through the models and the ratings from those agencies. It was concluded that the results estimated through non structural model of Altman, Baidya and Dias (1979) are convergent with the results obtained through the KMV structural model. The results estimated through the Brito and Assaf Neto (2008) model were convergent with the KMV model when analyzed together with the results from another models. The results obtained through the Kanitz (1976) and Minussi (2008) models did not show convergence. Regarding to the comparisons between the results obtained for the models and the ratings of agencies, the KMV structural model and the non structural models of Minussi (2008) and Altman, Baidya and Dias (1979) stood out for having the most similar results.

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