Submitted by Bruno Bortoluzzo Pazzoto (brunopazzoto@hotmail.com) on 2012-10-01T13:52:54Z No. of bitstreams: 1 dissertacao bruno pazzoto - versão final.pdf: 1116879 bytes, checksum: 97b2413340bda7342a4871944c193ff1 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2012-10-01T14:37:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao bruno pazzoto - versão final.pdf: 1116879 bytes, checksum: 97b2413340bda7342a4871944c193ff1 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-10-01T15:10:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao bruno pazzoto - versão final.pdf: 1116879 bytes, checksum: 97b2413340bda7342a4871944c193ff1 (MD5) Previous issue date: 2012-08-30 / With the relevance of the credit market has been gaining in the economy this study set out to do a conceptual review of credit risk. Since the expected loss as the main component of credit risk, the work proposes a new way to calculate it. The way it is modeled usually presuppose that the input parameters PD and LGD are independent. Some authors have questioned this assumption and that if this dependence is not taken into account calculations of expected loss and capital should be allocated will be incorrect. An alternative to treat the correlation is modeling the two components together, comparing the results of the usual model with the new model the conclusion is that the error of estimate of expected loss with the second model has been smaller. We can not say that the smallest error in the estimate of loss is because of the correlation between PD and LGD, but modeling the parameters together retires this strong assumption. / Com a relevância que o mercado de crédito vem ganhando na economia o presente trabalho se propôs a fazer uma revisão conceitual do risco de crédito. Tendo a perda esperada como o principal componente do risco de crédito, o trabalho se aprofundou nesse tema propondo uma maneira nova para o cálculo da mesma. Da maneira que ela é modelada usualmente pressupoem que os parâmetros de PD e LGD são independentes. Alguns autores questionam essa pressuposição e que, se essa dependência não for levada em conta os cálculos de perda esperada e o capital que deveria ser alocado estarão incorretos. Uma alternativa para tratar a correlação é modelar os dois componentes conjuntamente, ao comparar os resultados do modelo usual com o modelo conjunto conclui-se que o erro da estimativa de perda esperada do modelo conjunto foi menor. Não se pode afirmar que o menor erro na estimativa de perda se deve a correlação entre a PD e LGD, porém ao modelar os parâmetros conjuntamente, retira-se essa forte pressuposição.

Instrumentos financeiros ativos estão diretamente expostos ao risco de inadimplência - nesse cenário, as instituições financeiras, a fim de manterem sua solvência, são obrigadas a estimarem certo montante capaz de suprir as perdas de crédito esperadas. Na crise financeira mundial de 2007-2008 os incumprimentos dos contratos imobiliários geraram grandes perdas de crédito - o tardio reconhecimento dessas perdas creditícias criou um cenário de insegurança e o questionamento por parte das instituições financeiras, que passaram a cobrar dos reguladores e emitentes das normas contábeis uma forma de provisionamento que melhor se adequasse ao mercado de crédito e que, de certa forma, proporcionasse melhores condições de preparação para as instituições financeiras, minimizando as perdas em épocas de crise. Nesse contexto, ocorre a emissão da norma internacional Financial Instruments do International Financial Reporting Standards (IFRS 9) que passa a vigorar, com adoção obrigatória a partir de 1º de janeiro de 2018. Esta norma prevê um provisionamento desde o início do contrato, ponderado pelo risco de crédito associado e uma revisão desse montante durante toda a vida do contrato, quando necessário. Essa nova dinâmica de cálculo requer tratamentos estatísticos específicos para que sejam corretamente tratadas as probabilidades de default, bem como os valores expostos passíveis de perda e suas variações no tempo. Dessa forma, tendo em mente os objetivos propostos, indica-se que: a) este trabalho abordou a nova dinâmica citada com o intuito de entender a relação da norma com os parâmetros de risco necessários para o cálculo do montante a ser provisionado, b) visando satisfazer a abordagem forward-looking e a incorporação de informações macroeconômicas, a partir da aplicação em dados simulados e através do tratamento estatístico da Análise de Sobrevivência e de modelos de stress testing, ofereceu tratamento para os parâmetros EAD e PD, respectivamente e c) como resultado dessas aplicações, observou-se que as estimações das perdas sob a IFRS9 são mais tempestivas quando comparadas à norma vigente, no sentido de que minimizam as perdas em épocas de crise dada a sua característica oportuna. Além disso, a abordagem sugerida através da Análise de Sobrevivência vai ao encontro do conceito de estágios pelo qual a nova norma é caracterizada. Para as análises realizadas foram utilizados dados simulados a partir de distribuições teóricas conhecidas dos parâmetros envolvidos no cálculo, a partir dos quais foram obtidos resultados que fornecem uma prévia do que se pode esperar na aplicação prática da IFRS9. / Active financial instruments are directly exposed to the risk of default - in this scenario, financial institutions, in order to maintain their solvency, are obliged to estimate a certain amount capable of supplying the expected credit losses. In the global financial crisis of 2007-2008, defaults on real estate contracts generated large losses of credit - the late recognition of these credit losses created a scenario of insecurity and the questioning of financial institutions, which started to charge regulators and issuers of accounting standards a form of provision that best suited the credit market and that, to a certain extent, provide better preparedness for financial institutions, minimizing losses in times of crisis. In this context, the Financial Instruments International Financial Reporting Standards (IFRS 9) will be issued, which will become effective, with mandatory adoption as of January 1, 2018. This provision provides for a provisioning from the beginning of the contract, weighted by the associated credit risk and a revision of that amount over the life of the contract, when necessary. This new dynamics of calculation requires specific statistical treatments so that the probability of default, as well as the exposed values of loss and its variations in time, are correctly treated. In this way, considering the proposed objectives, it is indicated that: a) this work addressed the new dynamics mentioned in order to understand the relation of the standard with the necessary risk parameters for the calculation of the amount to be provisioned, b) aiming to satisfy the forward-looking approach and the incorporation of macroeconomic information, from the application in simulated data and through the statistical treatment of Survival Analysis and stress testing models, offered treatment for the parameters EAD and PD, respectively, and c) as a result of these applications, it was observed that the estimates of the losses under IFRS9 are more timely when compared to the current norm as they minimize losses in times of crisis given its characteristics of anticipating losses. In addition, the approach suggested through Survival Analysis meets the concept of stages by which the new standard is characterized. For analyzes, simulated data from known theoretical distributions (of the parameters involved in the calculation) were used - the obtained results provides a preview of what can be expected in the practical application of IFRS9.

Instrumentos financeiros ativos estão diretamente expostos ao risco de inadimplência - nesse cenário, as instituições financeiras, a fim de manterem sua solvência, são obrigadas a estimarem certo montante capaz de suprir as perdas de crédito esperadas. Na crise financeira mundial de 2007-2008 os incumprimentos dos contratos imobiliários geraram grandes perdas de crédito - o tardio reconhecimento dessas perdas creditícias criou um cenário de insegurança e o questionamento por parte das instituições financeiras, que passaram a cobrar dos reguladores e emitentes das normas contábeis uma forma de provisionamento que melhor se adequasse ao mercado de crédito e que, de certa forma, proporcionasse melhores condições de preparação para as instituições financeiras, minimizando as perdas em épocas de crise. Nesse contexto, ocorre a emissão da norma internacional Financial Instruments do International Financial Reporting Standards (IFRS 9) que passa a vigorar, com adoção obrigatória a partir de 1º de janeiro de 2018. Esta norma prevê um provisionamento desde o início do contrato, ponderado pelo risco de crédito associado e uma revisão desse montante durante toda a vida do contrato, quando necessário. Essa nova dinâmica de cálculo requer tratamentos estatísticos específicos para que sejam corretamente tratadas as probabilidades de default, bem como os valores expostos passíveis de perda e suas variações no tempo. Dessa forma, tendo em mente os objetivos propostos, indica-se que: a) este trabalho abordou a nova dinâmica citada com o intuito de entender a relação da norma com os parâmetros de risco necessários para o cálculo do montante a ser provisionado, b) visando satisfazer a abordagem forward-looking e a incorporação de informações macroeconômicas, a partir da aplicação em dados simulados e através do tratamento estatístico da Análise de Sobrevivência e de modelos de stress testing, ofereceu tratamento para os parâmetros EAD e PD, respectivamente e c) como resultado dessas aplicações, observou-se que as estimações das perdas sob a IFRS9 são mais tempestivas quando comparadas à norma vigente, no sentido de que minimizam as perdas em épocas de crise dada a sua característica oportuna. Além disso, a abordagem sugerida através da Análise de Sobrevivência vai ao encontro do conceito de estágios pelo qual a nova norma é caracterizada. Para as análises realizadas foram utilizados dados simulados a partir de distribuições teóricas conhecidas dos parâmetros envolvidos no cálculo, a partir dos quais foram obtidos resultados que fornecem uma prévia do que se pode esperar na aplicação prática da IFRS9. / Active financial instruments are directly exposed to the risk of default - in this scenario, financial institutions, in order to maintain their solvency, are obliged to estimate a certain amount capable of supplying the expected credit losses. In the global financial crisis of 2007-2008, defaults on real estate contracts generated large losses of credit - the late recognition of these credit losses created a scenario of insecurity and the questioning of financial institutions, which started to charge regulators and issuers of accounting standards a form of provision that best suited the credit market and that, to a certain extent, provide better preparedness for financial institutions, minimizing losses in times of crisis. In this context, the Financial Instruments International Financial Reporting Standards (IFRS 9) will be issued, which will become effective, with mandatory adoption as of January 1, 2018. This provision provides for a provisioning from the beginning of the contract, weighted by the associated credit risk and a revision of that amount over the life of the contract, when necessary. This new dynamics of calculation requires specific statistical treatments so that the probability of default, as well as the exposed values of loss and its variations in time, are correctly treated. In this way, considering the proposed objectives, it is indicated that: a) this work addressed the new dynamics mentioned in order to understand the relation of the standard with the necessary risk parameters for the calculation of the amount to be provisioned, b) aiming to satisfy the forward-looking approach and the incorporation of macroeconomic information, from the application in simulated data and through the statistical treatment of Survival Analysis and stress testing models, offered treatment for the parameters EAD and PD, respectively, and c) as a result of these applications, it was observed that the estimates of the losses under IFRS9 are more timely when compared to the current norm as they minimize losses in times of crisis given its characteristics of anticipating losses. In addition, the approach suggested through Survival Analysis meets the concept of stages by which the new standard is characterized. For analyzes, simulated data from known theoretical distributions (of the parameters involved in the calculation) were used - the obtained results provides a preview of what can be expected in the practical application of IFRS9.

Submitted by Thiago de Freitas Cardoso (thiago.freitas.cardoso@gmail.com) on 2014-02-27T01:33:19Z No. of bitstreams: 1 Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2014-02-27T11:48:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-27T12:32:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) Previous issue date: 2014-02-05 / The credit market is constantly gaining more space in the Brazilian economy. Credit risk, which attempts to measure the loss on loans, is paramount and in this context, the expected loss is undoubtedly key issue. Usually, the relative expected loss, EL (%), is modeled with the product of the risk parameters PD (probability of default) and LGD (loss given default), assuming their independence. Recently, studies have showed that could be opportunities to improve the fit with the joint modeling of the loss, and the removal of the strong assumption of independence of these factors. This work uses the inflated beta distribution, model BEINF of the GAMLSS class, to adjust the relative expected loss through a real database provided by Serasa Experian. / O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).

Submitted by RICARDO MEDEIROS DOS SANTOS DA SILVA (rmedeiros@gmail.com) on 2015-09-21T23:50:40Z No. of bitstreams: 1 Implied Hazard Rates Analysis Through Brazilian Corporate Debt.pdf: 1429524 bytes, checksum: f2517a6c1a79a440b38d24a6957278bf (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-09-21T23:57:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Implied Hazard Rates Analysis Through Brazilian Corporate Debt.pdf: 1429524 bytes, checksum: f2517a6c1a79a440b38d24a6957278bf (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-22T14:02:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Implied Hazard Rates Analysis Through Brazilian Corporate Debt.pdf: 1429524 bytes, checksum: f2517a6c1a79a440b38d24a6957278bf (MD5) Previous issue date: 2015-08-26 / The Brazilian corporate debt market is mostly underdeveloped. Most of the participants do not explore and trade in the secondary market, which is specially the case for debentures. In spite of this fact, there are a myriad of tools that could help market participants analyze credit risk, which could make them more willing to trade these risks in the secondary market. This dissertation provides an arbitrage-free model that extracts the implied Risk- Neutral Mean Loss Rates from market prices. It is a reduced form version of the model proposed by Duffie and Singleton (1999) and defines the term-structure of interest rates as a Piece-Wise Constant Function. Through this model, we were able to analyze the implied Risk-Neutral Mean Loss curve through different instruments of Brazilian corporate issuers, using bonds, CDS and debentures. We were able to compare the different curves and decide, in each case analyzed, which of them are best to take on the company’s credit risk, via bonds, CDS or debentures. / No Brasil, o mercado de crédito corporativo ainda é sub-aproveitado. A maioria dos participantes não exploram e não operam no mercado secundário, especialmente no caso de debêntures. Apesar disso, há inúmeras ferramentas que poderiam ajudar os participantes do mercado a analisar o risco de crédito e encorajá-los a operar esses riscos no mercado secundário. Essa dissertação introduz um modelo livre de arbitragem que extrai a Perda Esperada Neutra ao Risco Implícita nos preços de mercado. É uma forma reduzida do modelo proposto por Duffie and Singleton (1999) e modela a estrutura a termo das taxas de juros através de uma Função Constante por Partes. Através do modelo, foi possível analisar a Curva de Perda Esperada Neutra ao Risco Implícita através dos diferentes instrumentos de emissores corporativos brasileiros, utilizando Títulos de Dívida, Swaps de Crédito e Debêntures. Foi possível comparar as diferentes curvas e decidir, em cada caso analisado, qual a melhor alternativa para se tomar o risco de crédito da empresa, via Títulos de Dívida, Debêntures ou Swaps de Crédito.