Orientador: Murilo Gaspardo / Resumo: Este trabalho objetiva investigar como a “colonialidade do poder” do mercado de classificação de risco de crédito limita a soberania brasileira, e a existência ou não de alternativas institucionais que possam contribuir para o enfrentamento desta questão. Para tanto, estuda de que modo as Três Grandes contaram com o domínio econômico e político dos Estados Unidos para se consolidarem no domínio do mercado, e como seus saberes impactam o preço dos ativos no mercado financeiro, configurando suas “autoridades epistêmicas”. Posteriormente, examina de que maneira seus saberes apresentam semelhanças prejudiciais ao Brasil e a outros países subdesenvolvidos em, pelo menos, dois campos: teto e rating soberanos. Dessa forma, analisa como há um enredamento entre domínio econômico-político e epistêmico, característicos da “matriz colonial de poder”, que limita ainda mais a soberania do Brasil e de outros países subdesenvolvidos, além de prejudicar seus “fins” de Estado. Diante desse quadro, pesquisa alternativas institucionais disponíveis ao país para lidar com esse assunto e com outros problemas da ordem econômica atual. / Abstract: This paper aims to investigate how the credit rating market’s “coloniality of power” limits the brazilian sovereignty, and the existence or not of institutional alternatives that might contribute to face this issue. In order to achieve this, it studies how the Big Three counted on the United States’ economic and political domination to consolidate their market’s domination, and how their knowledges impact assets prices on financial market, settling their “epistemic authorities”. Afterwards, it examines how their knowledges present harmful similiarities to Brazil and other developing countries on, at least, two fieds: sovereign ceiling and rating. Thus, it analyzes how there is an entanglement between economic-political and epistemic domination, typical from “colonial matrix of power”, that limits even more the sovereignty of Brazil and other underdeveloped countries, aside from prejudicing its State’s “ends”. Before this framework, it searches for available institutional alternatives for Brazil to cope with this issue and other problems of the current economic order. / Mestre

A pesquisa procurou levantar a relação entre concentração acionária e risco de expropriação de riqueza dos credores no Brasil. O universo amostral compreendeu as empresas de capital aberto listadas na Bovespa no período de 1997 a 2011. Foram traçados dois objetivos na pesquisa: (i) verificar se empresas com a presença de controle acionário definido apresentam maior percepção de risco de expropriação de riqueza dos credores do que aquelas que não apresentam concentração acionária; e (ii) verificar entre as empresas com a presença de controle acionário definido se maior participação no controle gera maior percepção de risco de expropriação de riqueza de terceiros. O suporte teórico do trabalho se deu em estudos sobre estrutura de capital, controle de capital, mercado de crédito e custo de capital de terceiros no Brasil. As variáveis estudadas foram o percentual de ações ON pelos principais acionistas e o custo da dívida medido pelo Ki. Os procedimentos estatísticos se deram pelos testes não paramétricos U de Man-Whitney e Kruskal-Wallis com comparações múltiplas entre grupos. A primeira resposta apresentou indícios, com significância estatística de 5%, que empresas com controle acionário definido tendem a apresentar maior risco de expropriação de riqueza de terceiros do que as demais. Entretanto, quando o controle é exercido por um único acionista que possui 50% ou mais das ações com direito a voto, as empresas tendem a apresentar menor risco de expropriação de riqueza dos credores do que as demais. A segunda resposta encontrada, também com significância estatística de 5%, apontou que, em empresas com a presença de um único acionista na posse de 50% ou mais das ações ON, à medida que esse principal acionista aumenta a participação no controle, o custo da dívida, variável explicativa de risco de expropriação de riqueza de terceiros, tende a diminuir. Portanto, acredita-se que o presente estudo cumpre a proposta de investigação apresentada ao não encontrar evidências que permitam descartar a ideia de que existe relação entre controle acionário definido e risco de expropriação de riqueza dos credores.Palavras-chave: Apreçamento de opções, Modelo HJM Gaussiano, Regressão não paramétrica. / The survey tried to raise the relationship between ownership concentration and risk of expropriation of creditors\' wealth in Brazil. The sample universe consisted of publicly traded companies listed on Bovespa in the period 1997-2011. Two main objectives were outlined: (i) verify if companies with the presence of defined shareholder control have a higher perception of risk of expropriation of creditors\' wealth than those who do not have shareholder control, and (ii) check between companies with defined shareholder control set if greater participation in the control creates higher perception of risk of expropriation of third parties\' wealth. The theoretical basis of the work was in studies on capital structure, capital controls, credit market and cost of third party capital in Brazil. The variables studied were the percentage of ON shares by principal shareholders and the cost of debt measured by Ki. Statistical procedures were given by nonparametric tests U of Mann Whitney and Kruskal-Wallis with multiple comparisons between groups. The first response, with statistical significance of 5%, showed that companies with defined shareholder control set tend to have a higher risk of expropriation of third parties\' wealth than others. However, when the control is exercised by a single shareholder who holds 50% or more of voting shares, companies tend to have lower risk of expropriation of creditors\' wealth than others. The second one, also with a statistical significance of 5%, pointed out that in companies with a single shareholder who holds 50% or more of ON shares, as this principal shareholder increases his participation in the control, the cost of debt, explanatory variable risk of expropriation of third parties\' wealth, tends to decrease. Therefore, it is believed that this study fulfils the investigation proposal presented to find no evidence to discard the idea that there is a relationship between defined shareholder control and risk of expropriation of creditors\' wealth.

Este trabalho tem por objetivo discutir as metodologias de estimação da PD utilizadas na indústria financeira. Além disso, contextualizar a aplicação do trabalho ao IFRS9 e seu direcionamento para o tema de Risco de Crédito. Historicamente os grandes bancos múltiplos utilizam variadas metodologias econométricas para modelar a Probabilidade de Descumprimento (PD),um dos métodos mais tradicionais é a regressão logística, entretanto com a necessidade do cálculo da Perda Esperada de Crédito através do IFRS9, se torna necessário mudar o paradigma de estimação para uma abordagem forward-looking, isto está sendo interpretado por muitas instituições e consultorias como a inclusão de fatores e variáveis projetadas dentro do processo de estimação, ou seja, não serão utilizados apenas os dados históricos para prever o descumprimento ou inadimplência. Dentro deste contexto será proposto uma abordagem que une a estimação da Probabilidade de Descumprimento com a inclusão de um fator foward-looking. / This paper aims to discuss the methodologies used to estimate the Probability Of Default used in the financial industry. In addition, contextualize the application of the work to IFRS9 requirements and its targeting to the Credit Risk theme. Historically large multi-banks use a variety of econometric methodologies to model the Probability of Default, one of the more traditional methods is logistic regression. However, with the need to calculate the expected credit loss through IFRS9, it becomes necessary to change the estimation paradigm to a forwardlooking approach, this is being interpreted by many institutions and consultancies companies as the inclusion of factors and variables projected within the estimation process, that is, not only historical data are used to predict the default. Within this context will be proposed an approach that joins the estimation of Probability of Default with the inclusion of a forward-looking factor.

Praticamente todas as grandes instituições brasileiras que trabalham com concessão de crédito utilizam-se de modelos para avaliar o risco de inadimplência dos potenciais contratantes de produtos de crédito. Qualquer avanço nas técnicas, que resulte no aumento da precisão de um modelo de previsão, acarreta ganhos financeiros para a instituição. Neste trabalho são apresentados, em um primeiro momento, conceitos de crédito e risco. Posteriormente, a partir de uma amostra de dados, fornecida por uma grande instituição financeira brasileira, estão desenvolvidos três modelos, aplicando-se três técnicas para a classificação de clientes: Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos. Em uma etapa final, são avaliadas e comparadas a qualidade e performance dos modelos desenvolvidos, onde é apontado qual o modelo que melhor se ajusta aos dados. Os resultados obtidos pelos modelos de regressão logística e rede neural são satisfatórios e bastante próximos, sendo o primeiro ligeiramente superior. O modelo embasado por algoritmos genéticos apresenta também bons resultados embora num patamar inferior aos dois já citados. Este trabalho ilustra os procedimentos a serem adotados por uma empresa para identificar o melhor modelo de concessão de crédito que tenha boa aderência aos seus dados. A adoção do melhor modelo detectado permite o direcionamento da estratégia da instituição, podendo aumentar a eficiência do seu negócio. / Most of the large Brazilian institutions which work with credit concession use credit models to evaluate the risk of consumer loans. Any improvement in techniques that results in the precision increase of a prediction model, will provide financial gains to the institution. The first phase of this study introduces concepts of credit and risk. Subsequently, with a sample set of applicants from a large Brazilian financial institution, three credit scoring models are built applying three different techniques: Logistic Regression, Neural Networks and Genetic Algorithms. Finally, the quality and the performance of these models are evaluated and compared, and the best one is identified. The results obtained by the logistic regression model and neural network model are good and very similar, but the first one is slightly better. The results obtained with the genetic algorithm model are also good, but a little bit inferior. This study shows proceedings to be adopted by a financial institution in order to identify the best credit model to evaluate the risk of consumer loans. The use of the proper model will help the definition of an adequate business strategy and increase profits.

Made available in DSpace on 2015-03-05T19:13:44Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 26 / Nenhuma / As facilidades na concessão de crédito a pessoas físicas têm aumentado no decorrer dos últimos três anos. Variáveis como redução das taxas de juros, aumento de prazos de pagamentos e empréstimos consignados à folha de pagamento possibilitaram à população em geral acesso a aquisição de bens móveis, imóveis entre outros. Neste contexto, a procura por mecanismos mais robustos de análise de risco de crédito, no sentido de evitar ou reduzir os níveis de inadimplência do setor se tornaram necessários. Este estudo objetiva construir um modelo econométrico para estimar a probabilidade do risco de inadimplência em uma Instituição Privada de Ensino Superior. Utilizando a técnica estatística de regressão logística, o modelo de risco de crédito foi construído com base em uma amostra de alunos (pessoas físicas) matriculados na Universidade Católica de Pelotas, situada em Pelotas/RS. As variáveis explicativas do modelo foram obtidas a partir da aplicação de um questionário socioeconômico, que gerou um rol de 59 variáveis d / The facilitation in the credit concession to individuals has increased over the last three years. Variables such as the reduction in the interest taxes, increase in maturity, payroll-attached loans, have provided the population in general, with access to consumption property, buildings among others. In this scenario, the search for stronger tools of credit risk analysis, trying to avoid or at least reduce the default rates in the field, has become necessary. This study aims at elaborating an econometric model to predict the probability of default risk in a Private University. By using the statistical technique of logistical regression, the credit risk model has been built based on a sample of students (individuals) enrolled at “Universidade Católica de Pelotas”, located in Pelotas/RS. The explaining variables of the model have been obtained from a socio-economical questionnaire, which has generated 59 variables from which, only 3 were really relevant: existence of previously negotiated debts, possession of a

Submitted by Filipe dos Santos (fsantos@pucsp.br) on 2017-02-22T11:46:50Z No. of bitstreams: 1 Anderson José da Silva.pdf: 2051807 bytes, checksum: 6a0deb5807f5de3ecf2b3bf065df65ad (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-22T11:46:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Anderson José da Silva.pdf: 2051807 bytes, checksum: 6a0deb5807f5de3ecf2b3bf065df65ad (MD5) Previous issue date: 2017-02-14 / Amid the country’s economic slowdown scenario, along with a sharp growth in loan portfolio records at financial institutions that were encouraged by the government in order to promote national development, a circumstantial increase in default is observed. Therefore, a closer attention is needed on credit risk management.This research aims to verify the relationship between the country’s economic factors, mainly the Selic rate, and the performance of allowance for doubtful accounts (AFDA), the total financial institutions’ assets and its impact to the credit risk and their results. Literature review presented the concepts of credit and its risk, Basel Accords risk control requirements and recommendations, and the most expressive facts from Lula and Dilma governments’ economic policy.On the basis of these data, statements from the 30 largest institutions by assets in Brazil from 2010 to 2015 were gathered and, through multiple regression generated by Minitab software it was possible to assess the impact in provisions of the following variables: Selic rate, profitability, size of loan portfolio, and asset size. Aggregating the banks in groups with similar characteristics enabled to observe their behavior in face of the variables, that Selic rate has more influence in private banks and in those with a lower credit in total asset (an increase in Selic rate tends to generate a lower AFDA in relation to the total asset). With respect to the banks with large loan portfolio in relation to the asset, a strong action of Selic rate on provisions was observed. However, an increase in this variable also impacts the provisions increase. When public banks were analyzed, it was not possible to verify a significant influence of this rate in relation to the provisions Regarding natural log of the assets and size of loan portfolio variables in total asset, it was verified their great influence, in general, in the ration between AFDA/total loan portfolio, with greater impact on public banks, the ones with smaller loan portfolio, and those with larger asset portfolio. Profitability has an influence on the ones with larger loan portfolio and on the main private banks, once profitability increases compete for the increase in the provisions on the total of assigned. The performance diagnostic of variables on credit risk ascertain the effect of each index on the response variable, which highlights the credit policy adopted by the clusters, emphasizing the crucial points to effectively manage the risk in favor of quality in financial transactions resulting in improved performance / Em meio ao cenário de desaceleração econômica no país, com o histórico de acentuado aumento na carteira de crédito das instituições financeiras, incentivado pelo governo no intento de promover o desenvolvimento nacional, verifica-se aumento na inadimplência, o que cientifica a necessidade de atenção redobrada para o gerenciamento do risco de crédito. Isto posto, essa pesquisa busca checar a relação entre fatores econômicos do país, principalmente da taxa Selic Meta, com o desempenho das provisões para crédito de liquidação duvidosa (PCLD) no total da carteira de ativo das instituições financeiras, e a sua repercussão no risco de crédito e na rentabilidade. A revisão da literatura discorreu sobre os conceitos de crédito e seu risco, as exigências para seu controle e recomendações de Basileia, bem como sobre a matriz de política macroeconômica adotada durante os governos Lula e Dilma. Subsidiado por esse referencial teórico, levantaram-se as demonstrações das 30 maiores instituições financeiras em ativos no Brasil, do ano de 2010 a 2015 e, por meio de regressão múltipla gerada no software Minitab, diagnosticou-se o impacto, nas provisões, das variáveis taxa Selic Meta, rentabilidade, tamanho da carteira de crédito e tamanho do ativo. Apurou-se que a taxa Selic Meta exerce maior influxo aos bancos privados, no qual o seu aumento impacta negativamente na relação PCLD / total da carteira de crédito, do que comparado às instituições públicas. Também há grande influência desta taxa nos que possuem maior e menor crédito no total do ativo (o aumento da taxa Selic tende a gerar menos PCLD no total de crédito para os menores e mais aos maiores). A rentabilidade gera mais influência e é significativa aos que possuem maior carteira de crédito e seu avanço impacta negativamente na relação PCLD / total de crédito, sendo que ela também é influente nos bancos públicos e privados, mas não significativa. Sobre a variável logaritmo natural do ativo, aferiu-se grande influência dessas na relação PCLD / total de crédito, impactando mais aos bancos públicos e aos que possuem menor carteira de crédito, enquanto a participação da carteira de crédito no total do ativo exerce mais influência aos bancos privados e aos com menor volume de crédito. Constata-se também semelhanças no desempenho de indicadores macroeconômicos como PIB, inflação e taxa de desemprego perante a evolução de variáveis das instituições financeiras. O exercício das variáveis no risco de crédito constata os efeitos delas nas provisões, evidenciando a política de crédito adotada pelas instituições e ressaltando os pontos vitais para o gerenciamento eficaz do risco em prol de um melhor desempenho

Made available in DSpace on 2016-04-25T16:44:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Iaia Augusto Cuma.pdf: 3926944 bytes, checksum: a90853cb3f6ab828dc780f1e94c1c58e (MD5) Previous issue date: 2012-06-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The growth of installment credits in Guinea-Bissau during the study period from 2005 to 2010 can be explained by the relative economic stability, despite some political instability. The significant control of inflation, creating new job opportunities are factors that directly interfere with the purposes and the need to take credit. The study sought to explore and identify the determining factors in the increase of numbers of defaulters with the growth of credit to individuals in Guinea-Bissau. The research aims to contribute to a consistent model for the analysis of risk assessment of credit to individuals that fits the social and economic situation in Guinea-Bissau. To facilitate the review process for evaluating credit risk models were apresented Serasa, Magalhães and Mario and JOS developed bay Santos and Famá, considering a number of variables and parameters. To accomplish the purpose of this study, we addressed the fundamental processes of credit analysis (subjective and objective), regulatory and overview of the credit industry in Guinea-Bissau, its evolution, interest rates, inflation and GDP (Gross Domestic Product) in Guinea-Bissau. The presentation of the proposed model (2 JOS Credit Scoring) and its applicability in a sample of 200 clients drawn from the loan portfolio of the four commercial banks studied in Guinea-Bissau, logistic regression (Logit) yielded a rate adjustment of 54,70% by Nagelkerke index, or is, the model variables together contribute to the explanation of up to 54,70% of the increase in delinquencies in Guinea-Bissau. In Brazil, the same model was tested on a sample of a mid-sized financial institution, the result generated a rate adjustment of 81,90%, or is, the variables of the model, together, contribute to explaining up to 81,90% increase in default. But even with the moderate rate of success of the model is essential that banks in Guinea-Bissau to make continuous reassessment of the model, considering not only the selection and weighting of internal variables (non-systemic risks), as well as the inclusion of events external (systemic risk), which are directly related to income and payment capacity of borrowers / O crescimento de crediários em Guiné-Bissau no período estudado de 2005 a 2010 pode ser explicado pela relativa estabilidade econômica, apesar de algumas instabilidades políticas. O controle significativo da inflação, a criação de novas oportunidades de empregos são fatores que interferem diretamente nos propósitos e na necessidade de se tomar crédito. O estudo buscou explorar e identificar os fatores determinantes no aumento de números de inadimplentes com o crescimento de crédito às pessoas físicas em Guiné-Bissau. A pesquisa pretende-se contribuir com um modelo consistente de análise de avaliação de risco de crédito às pessoas físicas que se adéqua à realidade social e econômica da Guiné-Bissau. Para facilitar o processo de análise de avaliação de risco de crédito foram apresentados os modelos Serasa, Magalhães e Mario e JOS desenvolvido por Santos e Famá, considerando uma série de variáveis e parâmetros. Para efetivar o propósito deste trabalho, foram abordados os processos fundamentais de análise de crédito (subjetiva e objetiva), regulamentação e panorama do setor de crédito em Guiné-Bissau, sua evolução, taxas de juros, inflação e PIB (Produto Interno Bruto) em Guiné-Bissau. A apresentação do modelo proposto (JOS 2 de Credit Scoring) e sua aplicabilidade, em uma amostra de 200 clientes extraída da carteira de crédito dos quatro bancos comerciais estudados em Guiné-Bissau, a regressão logística (Logit) gerou um índice de ajustamento de 54,70% pelo índice de Nagelkerke, ou seja, as variáveis do modelo em conjunto, contribuem para a explicação de até 54,70% do aumento de inadimplência em Guiné-Bissau. No Brasil, o mesmo modelo foi testado em uma amostra de uma instituição financeira de médio porte, o resultado gerou um índice de ajustamento de 81,90%, ou seja, as variáveis do modelo, em conjunto, contribuem para a explicação de até 81,90% do aumento da inadimplência. Porém, mesmo com o índice moderado de acerto do modelo é indispensável que os bancos em Guiné-Bissau façam contínuas reavaliações do modelo, considerando não só a seleção e ponderação de variáveis internas (riscos não-sistêmicos), como também, a inclusão de eventos externos (riscos sistêmicos), que apresentam relação direta com a renda e a capacidade de pagamento dos tomadores

Neste trabalho foram revisados os principais modelos, para a avaliação do risco de crédito e para o provisionamento de perdas com clientes, concluindo-se com uma proposta de adoção de um modelo estatístico, com o objetivo de medir o risco associado ao financiamento e empréstimo a clientes, com o conseqüente impacto na mensuração dos ativos. Sem o objetivo de exaurir o assunto, foram adotados os passos relacionados a seguir para o desenvolvimento do tema até a proposição final. Na introdução, são feitas as justificativas sobre o tema, qual a questão problema associada ao tema e os desafios da contabilidade quanto à mensuração dos ativos. Em relação à gestão de riscos, são relacionados os tipos de riscos em geral, detalhado o risco de crédito em particular e avaliados os modelos de concessão de crédito. Sobre a constituição da Provisão para Devedores Duvidosos, foram pesquisados os principais autores de contabilidade e de finanças, onde se constatou proposições semelhantes, que podem ser resumidas em 4 modelos de provisionamento para Perdas com Devedores Duvidosos: 1. Baixa – "Write-off"; 2. Percentual sobre as vendas; 3. Percentual sobre o montante de contas a receber; 4. Idade da carteira – "aging". Em seguida são analisadas as correlações entre os modelos de previsão de insolvência e as perdas com crédito, onde é possível identificar que os modelos de insolvência são úteis para a concessão do crédito, mas pouco utilizados para a estimativa da perda provável com devedores duvidosos. Em 21 de dezembro de 1999, o Banco Central do Brasil, emitiu a Resolução 2.682, na qual recomenda às instituições financeiras que alterem suas metodologias de provisionamento para perdas com devedores duvidosos. O Banco Central, entretanto, não indica qual modelo utilizar, deixando a cargo de cada instituição o desenvolvimento dos modelos. Utilizando a norma do Banco Central como referência, e procurando um embasamento científico para a constituição da PDD, é proposto um modelo para a sua constituição, modelo esse testado e avaliado, tanto em conformidade às normas do Banco Central, como com orientação gerencial. Para tanto, foi desenvolvido um modelo estatístico, aplicando-se a técnica da regressão logística, a 202 clientes de uma instituição financeira, onde foi possível concluir-se que o uso do modelo, na constituição da Provisão para Devedores Duvidosos, poderá trazer benefícios na mensuração do real valor dos investimentos em contas a receber. / This project aims at evaluating the used models and proposing the adoption of new models, for the Allowance for Doubtful Accounts, with the objective of measuring the risk related to customers financing and loan activities, and the resulting impact in assets measurements. In order to achieve this goal and try not to over exploit the subject, the following steps related to the development of the theme were adopted. In the introduction the theme is explained; the main issue associated to the theme and the challenges the accounting has to face concerning the assets measurements. As for the risk management the general kinds of risks are described, particularly the credit risk and the credit concession models are evaluated. Referring to the Allowance for Doubtful Accounts constitution, most meaningful authors in the field of Accounting and Finance were researched and similar propositions underlined their writings; that can be summarized in 4 allowance models for Doubtful Accounts. 1. Write off; 2. Percentage over the sales; 3. Percentage over receivables; 4. Aging. Then the correlations between the models of insolvency prediction and the credit losses are analyzed where it is possible to verify that the insolvency models are useful for credit concession, though not very much used for estimating probable loss with Doubtful Accounts. The Central Bank of Brazil (Banco Central do Brasil) issued the act number 2682 on the 21st of December, 1999, that urges all financial institutions to change their methodologies of Allowance for Doubtful Accounts. The Central Bank, however, does not indicate the model to be used, leaving the task of developing the models to each institution. Based on the policy of Central Bank and keeping a scientific approach to the constitution of Allowance for Doubtful Accounts, a model for their constitution in the portfolio is proposed. Such model is tested and evaluated not only, according to the rules of Central Bank of Brazil, but also in terms of management orientation. Having this purpose in mind a statistic model was developed, using LOGIT Regression applied to 202 customers of a financial institution where it was possible to come to the conclusion that the use of the model in the constitution of the Allowance for Doubtful Accounts can bring benefits in measuring the real value of investments in Receivables.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:25:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Neilson Soares Lopes.pdf: 983372 bytes, checksum: 2233d489295cd76cb2d8dcbd78e1e5de (MD5) Previous issue date: 2011-08-08 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / This study applied the techniques of traditional parametric discriminant analysis and logistic regression analysis of credit real estate financing transactions where borrowers may or may not have a payroll loan transaction. It was the hit rate compared these methods with the non-parametric techniques based on classification trees, and the methods of meta-learning bagging and boosting that combine classifiers for improved accuracy in the algorithms.In a context of high housing deficit, especially in Brazil, the financing of real estate can still be very encouraged. The impacts of sustainable growth in the mortgage not only bring economic benefits and social. The house is, for most individuals, the largest source of expenditure and the most valuable asset that will have during her lifetime.At the end of the study concluded that the computational techniques of decision trees are more effective for the prediction of payers (94.2% correct), followed by bagging (80.7%) and boosting (or arcing , 75.2%). For the prediction of bad debtors in mortgages, the techniques of logistic regression and discriminant analysis showed the worst results (74.6% and 70.7%, respectively). For the good payers, the decision tree also showed the best predictive power (75.8%), followed by discriminant analysis (75.3%) and boosting (72.9%). For the good paying mortgages, bagging and logistic regression showed the worst results (72.1% and 71.7%, respectively). Logistic regression shows that for a borrower with payroll loans, the chance to be a bad credit is 2.19 higher than if the borrower does not have such type of loan.The presence of credit between the payroll operations of mortgage borrowers also has relevance in the discriminant analysis. / Neste estudo foram aplicadas as técnicas paramétricas tradicionais de análise discriminante e regressão logística para análise de crédito de operações de financiamento imobiliário. Foi comparada a taxa de acertos destes métodos com as técnicas não-paramétricas baseadas em árvores de classificação, além dos métodos de meta-aprendizagem BAGGING e BOOSTING, que combinam classificadores para obter uma melhor precisão nos algoritmos.Em um contexto de alto déficit de moradias, em especial no caso brasileiro, o financiamento de imóveis ainda pode ser bastante fomentado. Os impactos de um crescimento sustentável no crédito imobiliário trazem benefícios não só econômicos como sociais. A moradia é, para grande parte dos indivíduos, a maior fonte de despesas e o ativo mais valioso que terão durante sua vida. Ao final do estudo, concluiu-se que as técnicas computacionais de árvores de decisão se mostram mais efetivas para a predição de maus pagadores (94,2% de acerto), seguida do BAGGING (80,7%) e do BOOSTING (ou ARCING, 75,2%). Para a predição de maus pagadores em financiamentos imobiliários, as técnicas de regressão logística e análise discriminante apresentaram os piores resultados (74,6% e 70,7%, respectivamente). Para os bons pagadores, a árvore de decisão também apresentou o melhor poder preditivo (75,8%), seguida da análise discriminante (75,3%) e do BOOSTING (72,9%). Para os bons pagadores de financiamentos imobiliários, BAGGING e regressão logística apresentaram os piores resultados (72,1% e 71,7%, respectivamente).A regressão logística mostra que, para um tomador com crédito consignado, a chance se ser um mau pagador é 2,19 maior do que se este tomador não tivesse tal modalidade de empréstimo. A presença de crédito consignado entre as operações dos tomadores de financiamento imobiliário também apresenta relevância na análise discriminante.

Submitted by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2012-05-10T13:35:50Z No. of bitstreams: 1 343o FGV - Gustavo Ribas).pdf: 1032541 bytes, checksum: d5326372e73d2653dad404e2e9fc68a0 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2012-05-10T13:36:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 343o FGV - Gustavo Ribas).pdf: 1032541 bytes, checksum: d5326372e73d2653dad404e2e9fc68a0 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-05-10T13:36:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 343o FGV - Gustavo Ribas).pdf: 1032541 bytes, checksum: d5326372e73d2653dad404e2e9fc68a0 (MD5) Previous issue date: 2011 / This paper aims to analyze the results of an operation to hedge a diversified credit portfolio through the use of equity. Initially, a reference to the main theoretical aspects of this dissertation with their definitions and literature review will be made. Furthermore, there will be an explanation about the basic parameters of the selection of the sample used and the period during which such protection strategy will be implemented. / Este trabalho tem como objetivo analisar os resultados de uma operação de hedge de um diversificado portfólio de crédito de empresas brasileiras através do uso de ativos de equity. Inicialmente, faz-se uma alusão aos principais aspectos teóricos da presente dissertação com suas definições e revisão bibliográfica. Posteriormente, são apresentados os parâmetros básicos da seleção da amostra utilizada e do período durante o qual tal estratégia de proteção será implementada.