Made available in DSpace on 2010-04-20T20:20:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2003-09-30T00:00:00Z / O trabalho apresenta análise e comentários sobre os critérios ideais para a tomada de decisão de viabilidade de um negócio imobiliário. Inicia comparando e elegendo os indicadores financeiros mais adequados. Posteriormente trata a decisão diante do risco e incerteza do mercado de incorporações imobiliárias utilizando como ferramentas a gestão dinâmica e a simulação para estimar a velocidade de vendas e obter probabilidade dos resultados. O modelo desenvolvido confere e recomenda um tratamento mais técnico e apurado ao processo de tomada de decisão e expõe suas vantagens diante da realidade mais simplista na análise de fluxo de caixa que é característica dominante do mercado atual

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 4 Rogério Iwao Iuamoto.pdf.jpg: 21733 bytes, checksum: ae70a53595d899882e7ba53ca13884a0 (MD5) Rogério Iwao Iuamoto.pdf.txt: 67544 bytes, checksum: 3e291295919739fbe2d1506ddab4a8be (MD5) Rogério Iwao Iuamoto.pdf: 304944 bytes, checksum: aef90c7ce7bd85f177dea09ced7d2fe2 (MD5) license.txt: 4886 bytes, checksum: f01ffe1ad8c15363c7d17b344d55ba8f (MD5) Previous issue date: 2009-02-02T00:00:00Z / O presente estudo demonstra que o mercado brasileiro cambial de forward reflete adequadamente a visão dos economistas – obtida junto a pesquisas de mercado realizadas periodicamente pelo Banco Central do Brasil – quando se modela o prêmio pelo risco cambial através de modelos auto-regressivos condicionais generalizados de heteroscedasticidade na Média (GARCH-M).

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:04Z (GMT). No. of bitstreams: 4 Angela Sayuri Cristofoli Ueno.pdf.jpg: 3172 bytes, checksum: cee83d936530b3fbd5bbd2e1e33630f0 (MD5) Angela Sayuri Cristofoli Ueno.pdf.txt: 101059 bytes, checksum: 8aed03cbd2b118345bf95e9de842bd8b (MD5) license.txt: 4712 bytes, checksum: 4dea6f7333914d9740702a2deb2db217 (MD5) Angela Sayuri Cristofoli Ueno.pdf: 1282852 bytes, checksum: f569242d1dee8eb86948ddc7774f30c9 (MD5) Previous issue date: 2010-02-08T00:00:00Z / The operational risk management and measurement is an increasing concern throughout the community of financial institutions. The adequate choice of the operational risk capital calculation model can become a competitive differential. This study presents the advantages of adopting causal models for operational risk management and measuring. The investigation of the Artificial Neural Networks application for this purpose shows that the causal model results in capital amounts more aligned to the financial institution’s risk exposure. Furthermore, there is the advantage that, as more risk sensible the capital calculation methodology is, higher will be the incentive for an appropriate risk management in the day-today institution’s business. This not only reduces the needs for capital allocation, but also decreases the expected losses. Therefore, the results are positive and encourage future researches about this subject. / A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:37Z (GMT). No. of bitstreams: 3 marceloferreirasantos.pdf.jpg: 18994 bytes, checksum: 6ed4621da38fff28ddcbe493a614c144 (MD5) marceloferreirasantos.pdf: 594325 bytes, checksum: 5a8a7414557d37e5a6d7f21f9a190d47 (MD5) marceloferreirasantos.pdf.txt: 84863 bytes, checksum: 64ea5d2052e93075b4d3e1a6a2ff8b86 (MD5) Previous issue date: 2008-02-08T00:00:00Z / The goal of this work was to show alternatives models to the traditional way of measuring market risk for Brazilian financial assets. In order to cover the maximum possible risk factors in Brazil, we have used the main proxies for Fixed Income products. In times of volatility, market risk management is highly criticized for working in models based on normal distribution. Here it is the best contribution of the VaR and also the greatest criticism of it. In addition, our financial market is characterized by extreme illiquidity in the secondary market in spite of certain governmental bonds. The first stage was to research academic production about the theme in Brazil or worldwide. To our surprise, little has been said in country about stable distribution applied to financial market, whether in risk management, options pricing, or portfolio management. After this step, we selected a set of variables to be used aiming to cover a large part of Brazilian financial assets. Thus, we were able to identify or not a presence of normality condition so that we could model risk measure, VaR and ES, for chosen assets. The theoretical and practical conditions were created: market demand (heavy criticisms of Gausian approach), ample selection of assets (in spite of eventual doubts about liquidity), academic experience, and international knowledge (by means of detailed and meticulous study of the production about the theme in the main circles). In this way, four principal approaches have been analyzed in order to calculate risk measures whether they be coherent or not. It is important to mention that this work might be useful for large initiatives, for example, those which incorporate several assets within linear risk portfolios or, even, for non-linear portfolios. / O objetivo deste trabalho foi mostrar modelagens alternativas à tradicional maneira de se apurar o risco de mercado para ativos financeiros brasileiros. Procurou-se cobrir o máximo possível de fatores de risco existentes no Brasil; para tanto utilizamos as principais proxies para instrumentos de Renda Fixa. Em momentos de volatilidade, o gerenciamento de risco de mercado é bastante criticado por trabalhar dentro de modelagens fundamentadas na distribuição normal. Aqui reside a maior contribuição do VaR e também a maior crítica a ele. Adicionado a isso, temos um mercado caracterizado pela extrema iliquidez no mercado secundário até mesmo em certos tipos de títulos públicos federais. O primeiro passo foi fazer um levantamento da produção acadêmica sobre o tema, seja no Brasil ou no mundo. Para a nossa surpresa, pouco, no nosso país, tem se falado em distribuições estáveis aplicadas ao mercado financeiro, seja em gerenciamento de risco, precificação de opções ou administração de carteiras. Após essa etapa, passamos a seleção das variáveis a serem utilizadas buscando cobrir uma grande parte dos ativos financeiros brasileiros. Assim, deveríamos identificar a presença ou não da condição de normalidade para, aí sim, realizarmos as modelagens das medidas de risco, VaR e ES, para os ativos escolhidos, As condições teóricas e práticas estavam criadas: demanda de mercado (crítica ao método gausiano bastante difundido), ampla cobertura de ativos (apesar do eventual questionamento da liquidez), experiência acadêmica e conhecimento internacional (por meio de detalhado e criterioso estudo da produção sobre o tema nos principais meios). Analisou-se, desta forma, quatro principais abordagens para o cálculo de medidas de risco sendo elas coerentes (ES) ou não (VaR). É importante mencionar que se trata de um trabalho que poderá servir de insumo inicial para trabalhos mais grandiosos, por exemplo, aqueles que incorporarem vários ativos dentro de uma carteira de riscos lineares ou, até mesmo, para ativos que apresentem risco não-direcionais.

Submitted by Marcos Tadeu Ferreira Montes (marcostadeumontes@yahoo.com.br) on 2010-08-03T20:57:11Z No. of bitstreams: 1 Variacoes do ativo e retorno das acoes no mercado de capitais brasileiro.pdf: 418226 bytes, checksum: 8a63eada37a2db0f2b20c49c29d7a5e6 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza(vitor.souza@fgv.br) on 2010-08-03T20:59:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Variacoes do ativo e retorno das acoes no mercado de capitais brasileiro.pdf: 418226 bytes, checksum: 8a63eada37a2db0f2b20c49c29d7a5e6 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-08-04T19:39:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Variacoes do ativo e retorno das acoes no mercado de capitais brasileiro.pdf: 418226 bytes, checksum: 8a63eada37a2db0f2b20c49c29d7a5e6 (MD5) Previous issue date: 2010-05-28 / The finance literature has been found many relations between financial multiples and stock returns. We test the relation between asset growth and stock returns for the Brazilian capital market. Panel regressions were made to verify if this relations still significant in an emerging market like Brazil. The ability of asset growth as a predictor of stock returns was compared with other relevant financial multiples known in literature. / A literatura de finanças tem encontrado diversas relações entre indicadores financeiros e o retorno de ações. Testamos a relação entre variação dos ativos totais e o retorno das ações para o mercado de capitais brasileiro. Foram realizadas regressões em painéis para testar se esta relação permanece válida mesmo em uma economia emergente como a do Brasil. Comparou-se a capacidade previsora da variação do ativo total com outros indicadores financeiros conhecidos na literatura

Submitted by Roberta Lorenzon (roberta.lorenzon@fgv.br) on 2011-05-30T14:26:15Z No. of bitstreams: 1 63080100015.pdf: 781749 bytes, checksum: 32dd660d87d63789ab4a0ee0600ce50d (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel(gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-05-30T14:47:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 63080100015.pdf: 781749 bytes, checksum: 32dd660d87d63789ab4a0ee0600ce50d (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel(gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-05-30T14:48:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 63080100015.pdf: 781749 bytes, checksum: 32dd660d87d63789ab4a0ee0600ce50d (MD5) / Made available in DSpace on 2011-05-31T15:39:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 63080100015.pdf: 781749 bytes, checksum: 32dd660d87d63789ab4a0ee0600ce50d (MD5) Previous issue date: 2010-05-28 / The present work aims to study the macroeconomic factors influence in credit risk for installment autoloans operations. The study is based on 4.887 credit operations surveyed in the Credit Risk Information System (SCR) hold by the Brazilian Central Bank. Using Survival Analysis applied to interval censured data, we achieved a model to estimate the hazard function and we propose a method for calculating the probability of default in a twelve month period. Our results indicate a strong time dependence for the hazard function by a polynomial approximation in all estimated models. The model with the best Akaike Information Criteria estimate a positive effect of 0,07% for males over de basic hazard function, and 0,011% for the increasing of ten base points on the operation annual interest rate, toward, for each R$ 1.000,00 on the installment, the hazard function suffer a negative effect of 0,28% , and an estimated elevation of 0,0069% for the same amount added to operation contracted value. For de macroeconomics factors, we find statistically significant effects for the unemployment rate (-0,12%) , for the one lag of the unemployment rate (0,12%), for the first difference of the industrial product index(-0,008%), for one lag of inflation rate (-0,13%) and for the exchange rate (-0,23%). We do not find statistic significant results for all other tested variables. / The present work aims to study the macroeconomic factors influence in credit risk for installment autoloans operations. The study is based on 4.887 credit operations surveyed in the Credit Risk Information System (SCR) hold by the Brazilian Central Bank. Using Survival Analysis applied to interval censured data, we achieved a model to estimate the hazard function and we propose a method for calculating the probability of default in a twelve month period. Our results indicate a strong time dependence for the hazard function by a polynomial approximation in all estimated models. The model with the best Akaike Information Criteria estimate a positive effect of 0,07% for males over de basic hazard function, and 0,011% for the increasing of ten base points on the operation annual interest rate, toward, for each R$ 1.000,00 on the installment, the hazard function suffer a negative effect of 0,28% , and an estimated elevation of 0,0069% for the same amount added to operation contracted value. For de macroeconomics factors, we find statistically significant effects for the unemployment rate (-0,12%) , for the one lag of the unemployment rate (0,12%), for the first difference of the industrial product index(-0,008%), for one lag of inflation rate (-0,13%) and for the exchange rate (-0,23%). We do not find statistic significant results for all other tested variables.

Bibliografia: p. 46-48 / Dissertação (mestrado) - Faculdade de Economia e Finanças Ibmec, Rio de Janeiro, 2014. / Devido à crescente importância dos mercados financeiros nas últimas décadas, o risco de crédito tem se tornado um tema fundamental na tomada de decisões acerca de investimentos, taxas de financiamento, solvência corporativa, tendência e perspectivas etc. Os modelos de avaliação de risco de crédito, em geral, podem ser classificados em duas categorias: quantitativo e qualitativo. Modelos quantitativos buscam analisar informações de demonstrativos financeiros e seus indicadores, enquanto modelos qualitativos focam na análise de variáveis intangíveis que afetam os negócios globais. Estes modelos normalmente seguem uma estrutura "top-down" de análise setorial, competitividade e comparação de pares e gestão. O objetivo desta dissertação é apresentar um modelo de classificação de risco setorial com base em métodos de análise multicritério que possam mensurar a importância das variáveis que afetam os setores da economia brasileira, bem como a influência entre estas. O modelo é baseado, principalmente, no método Weighted Influence Non-Linear Gauge System. Acerca dos julgamentos sobre as variáveis, o modelo baseia-se na utilização do método Analytic Hierarchy Process. O resultado do modelo é apresentado através de níveis de risco, aplicado a quatorze setores da economia brasileira. A dissertação se encerra com uma discussão sobre os resultados, bem como com um esboço do direcionamento para futuras pesquisas. / Due to the increasing importance of the financial market over the past decades, credit risk has become a paramount issue in investment, loan spreads, corporate solvency, trends and prospetcs, etc. Credit risk evaluation models may be classified in two broad categories: quantitative and qualitative. Quantitative models seek to analyze information from financial statement and indexes, while qualitative models focus on the analysis of intangible variables that affect global business. These models typically follow a top-down approach by analyzing the industry risk, competitiveness and peer comparison and management. The aim of this thesis is to present an industry risk assessment model based on multicriteria analysis methods that can measure the strengh of variables that affect the industries of Brazilian economy, as well as the influence between them. The model is based primarily on the Weighted Influence Non-Linear Gauge System method. Concerning human judgements about the variables, the model is founded on the use of the Analytic Hierarchy Process method. The result from the model is presented through risk levels, applied to fourteen industries in the Brazilian economy. The thesis closes with a discussion of results, as well as with an outline to future research directions.

Made available in DSpace on 2016-12-23T13:44:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fabricio Bernardes Diniz.pdf: 1968324 bytes, checksum: a414358e7137c6dc9de7be80d0bcadb4 (MD5) Previous issue date: 2013-08-29 / Nas mais diversas áreas de negócios, é comum que um gestor busque conhecer o perfil de seus clientes para oferecer produtos e serviços mais adequados às necessidades desses clientes. Os gestores que atuam no mercado financeiro utilizam um instrumento para identificar o perfil do investidor e ao mesmo tempo adequar a oferta de produtos e serviços financeiros em conformidade com a capacidade e a propensão de assumir riscos desse investidor, sobretudo daquele inserido no contexto do mercado de ações. Esse instrumento, apesar de não ser padrão, segue recomendações de órgãos reguladores e de associações de entidades do mercado de capitais (no Brasil, a Anbima - Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais). Esses instrumentos utilizam, para a avaliação do perfil de risco, fatores como situação financeira do investidor, objetivo do investimento, horizonte de tempo para obtenção de resultados, tolerância ao risco e experiência em investimentos de risco. Não consideram fatores comportamentais que segundo a teoria, podem afetar a propensão a assumir riscos. Dentre esses fatores estão o senso de autocontrole, que ocasiona uma percepção distorcida de controle sobre os resultados esperados, e o grau de autoconfiança que no extremo pode levar ao excesso de confiança ou excesso de otimismo quanto a resultados esperados. Sendo assim, por meio de uma pesquisa realizada com 59 clientes de uma corretora de ações, o presente estudo se propôs a avaliar se o perfil de risco do investidor calculado segundo recomendações de órgãos reguladores do mercado financeiro, afeta o senso de autocontrole e o grau de confiança dos investidores em suas decisões de investimentos no mercado de ações. E avaliar se é possível segmentar os investidores de acordo com características pessoais e fatores que compõem o seu perfil de risco de forma a mais bem caracterizá-los quanto a riscos assumidos e retornos obtidos em seus investimentos em mercados de risco. Buscou identificar quais fatores que compõem a avaliação do perfil de risco são mais relevantes para discriminar os investidores segundo suas características pessoais e sua propensão a assumir riscos. A partir de uma análise de conglomerados (cluster analysis) o estudo identificou três grupos distintos de investidores com diferentes níveis de conhecimento e experiência de investimentos no mercado de ações e relacionou esses grupos a riscos assumidos e retornos alcançados em seus investimentos / In several areas of business, it is common that a manager seeks to know the profile of their customers to offer products and services best suited to the needs of these customers. The managers who work in the financial market using a tool to identify the profile of the investor and at the same time adjust the supply of financial products and services in accordance with the capacity and willingness to take risks that investors, especially from that seen in the context of the stock market . This instrument, although not standard, following recommendations of regulatory bodies and associations of the capital market (in Brazil, Anbima - Brazilian Association of Financial and Capital). These instruments use for the evaluation of the risk profile, factors such as the investor s financial situation, investment objective, time horizon for achieving results, risk tolerance and investment experience of risk. Do not consider behavioral factors which according to theory, may affect the propensity to take risks. These factors include the sense of self, which leads to a distorted perception of control over outcomes, and the degree of confidence that in the end can lead to overconfidence or over-optimism about the expected results. Thus, through a survey of 59 customers of a stockbroker, the present study was to evaluate whether the risk profile of the investor calculated according to recommendations from regulatory agencies in the financial market, affects the sense of self and the degree of confidence of investors in their investment decisions in the stock market. And assess whether it is possible to target investors according to personal characteristics and factors that comprise its risk profile in order to better characterize them as the risks taken and returns from their investments in risky markets. Sought to identify factors that make up the assessment of the risk profile are most relevant for discriminating investors according to their personal characteristics and their propensity to take risks. From a cluster analysis (cluster analysis) the study identified three distinct groups of investors with different levels of knowledge and investment experience in the stock market and related groups such the risks assumed and achieved returns on their investments

Dissertação (mestrado) - Albert-Ludwig-Universität Freiburg i.Br. Juristische Fakultät, Alemanha, 1998. / Bibliografia: p. 53-56. / Inclui notas de rodapé.

A concessão de créditos garantidos pelo próprio ativo financiado responde por substancial fatia da atividade creditícia e permite o acesso a financiamentos de devedores mais arriscados com taxas de juros reduzidas. O financiamento de aeronaves é um nicho especialmente dependente desse tipo de estrutura e a investigação de um indicador que consolide os parâmetros quantitativos relevantes para sua análise amplia a robustez e organiza a subjetividade dos processos de tomada de decisão. Esse trabalho ilustra o desenvolvimento do indicador time to loss como um desdobramento prático dos fundamentos implícitos na formulação de perda esperada do Comitê de Basileia. São evidenciadas as três curvas que caracterizam a estimação do tempo para a perda: a exposição devida ao inadimplir, o valor residual da aeronave e os custos e encargos no período de recuperação do crédito. Calculado o indicador para o caso base de estudo, o trabalho explora ainda alternativas para a construção de escalas de referência que qualifiquem sua interpretação. Testes e estudos continuados são propostos como referência para futuras pesquisas e desenvolvimento do tema. / The concession of credit secured by the financed asset itself accounts for a substantial share of lending activity and allows access to finance for riskier borrowers with lower interest rates. The aircraft financing is a typical niche dependent on this type of structure and the investigation of an index that consolidates relevant quantitative parameters for its analysis extends the robustness and organizes the subjectivity of the decision-making process. This work illustrates the development of the indicator time to loss as a practical deployment of the implicit foundations in the expected loss formulation of the Basel Committee. Three curves are evidenced featuring the estimation of the time to loss: exposure due to defaults, the residual value of the aircraft and the cost and burden on the credit recovery period. After calculating the time to loss indicator for the base case study, the work also explores ways to build a reference scale which qualify its interpretation. Tests and continued studies are proposed as reference theme for future research and development. / Dissertação (mestrado) - Programa de Pós-Graduação e Pesquisa em Administração e Economia, Faculdades Ibmec, Rio de Janeiro, 2015. / Bibliografia: p. 76-77