Submitted by Cristiane Shirayama (cristiane.shirayama@fgv.br) on 2011-05-24T14:18:55Z No. of bitstreams: 1 61090100009.pdf: 1153288 bytes, checksum: 454d2660dc911b8aa8ea907d58f36e7a (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel(gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-05-24T14:33:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 61090100009.pdf: 1153288 bytes, checksum: 454d2660dc911b8aa8ea907d58f36e7a (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel(gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-05-24T14:36:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 61090100009.pdf: 1153288 bytes, checksum: 454d2660dc911b8aa8ea907d58f36e7a (MD5) / Made available in DSpace on 2011-05-24T15:30:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 61090100009.pdf: 1153288 bytes, checksum: 454d2660dc911b8aa8ea907d58f36e7a (MD5) Previous issue date: 2011-04-15 / Vários estudos foram realizados pela academia brasileira sobre desenvolvimento e aplicabilidade de modelos estatísticos de credit scoring e portfólio de crédito. Porém, faltam estudos relacionados sobre como estes modelos são empregados pelas empresas brasileiras. Esta dissertação apresenta uma pesquisa, até então inédita, sobre como as instituições financeiras brasileiras administram seus sistemas de credit scoring e suas carteiras de crédito. Foram coletados dados, por meio de um questionário, dos principais bancos e financeiras do mercado brasileiro. Para a análise dos resultados, as repostas foram divididas em dois grupos: bancos e financeiras. Os resultados mostraram empregos de métodos diferentes entre os grupos devido a suas características operacionais.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:48:27Z (GMT). No. of bitstreams: 3 98345.PDF.jpg: 15539 bytes, checksum: c691fce421ba6df7652aa2f7fa6738e6 (MD5) 98345.PDF: 2342425 bytes, checksum: 9d0ca2782168d80911cc8e702bca7465 (MD5) 98345.PDF.txt: 277721 bytes, checksum: 94200102d3f23c511522c0a51ea02d21 (MD5) Previous issue date: 2004-08-17T00:00:00Z / Esta tese apresenta o desenvolvimento conceitual, estimação de parâmetros e aplicação empírica de um Modelo de Risco de Portfólio cujo objetivo é realizar previsões da distribuição estatística da perda de crédito em carteiras de crédito ao consumidor. O modelo proposto é adaptado às características do crédito ao consumidor e ao mercado brasileiro, podendo ser aplicado com dados atualmente disponíveis para as Instituições Financeiras no mercado brasileiro. São realizados testes de avaliação da performance de previsão do modelo e uma comparação empírica com resultados da aplicação do Modelo CreditRisk+.