Submitted by Monuque Luise Liette (monique_liette@yahoo.com.br) on 2015-12-22T13:16:53Z No. of bitstreams: 1 Dissertação final Completa_menor.pdf: 3116390 bytes, checksum: c329a2b70f37bd5912e6b6a9f026742f (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Luiza Holme (ana.holme@fgv.br) on 2015-12-22T13:28:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação final Completa_menor.pdf: 3116390 bytes, checksum: c329a2b70f37bd5912e6b6a9f026742f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-22T13:39:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação final Completa_menor.pdf: 3116390 bytes, checksum: c329a2b70f37bd5912e6b6a9f026742f (MD5) Previous issue date: 2015-11-30 / Em resposta à crise financeira de 2008, em 2010 o Comitê de Basileia em Supervisão Bancária (Basel Committee on Banking Supervision - BCBS) emitiu a metodologia do cálculo do indicador de Risco de Liquidez de curto prazo (Liquidity Coverage Ratio - LCR) que é um dos componentes do conjunto de normas conhecido como Basileia III. Esse índice mede se cada conglomerado possui um estoque de ativos financeiros líquidos de alta qualidade de forma a suportar uma crise severa por 30 dias. Esse trabalho calculou o índice de liquidez de curto prazo dos dez maiores bancos brasileiros em ativos totais nos últimos cinco anos, seguindo as diretrizes do documento acima mencionado e do Banco Central do Brasil. A finalidade desse estudo foi verificar se houve uma melhora na liquidez dos grandes bancos após a divulgação da metodologia de cálculo do LCR, uma vez que a partir de 2015 é esperado pelo Banco Central do Brasil que os bancos possuam pelo menos 60% de ativos líquidos para suportar uma crise de 30 dias. A análise foi conduzida utilizando dados contábeis oriundos tanto do banco de dados do Banco Central do Brasil quanto das publicações individuais de cada instituição. Essa análise permitiu avaliar que os principais bancos do sistema financeiro brasileiro já estão preparados para atender aos requisitos internacionais e que não serão necessárias grandes alterações na estrutura do balanço das instituições analisadas, evitando a migração seus ativos de empréstimos, aplicações em certificados de depósitos interbancários e títulos privados para títulos de alta qualidade e liquidez.

Submitted by Guilherme Hideo Assaoka Hossaka (ghossaka@gmail.com) on 2018-09-07T17:43:58Z No. of bitstreams: 1 Stochastic_Supply_Curves_and_Liquidity_Costs.pdf: 6114705 bytes, checksum: 383773b2814d582892c750a566229869 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2018-09-18T13:52:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Stochastic_Supply_Curves_and_Liquidity_Costs.pdf: 6114705 bytes, checksum: 383773b2814d582892c750a566229869 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-26T20:00:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Stochastic_Supply_Curves_and_Liquidity_Costs.pdf: 6114705 bytes, en checksum: 383773b2814d582892c750a566229869 (MD5) Previous issue date: 2018-06-26 / Market Liquidity is characterized by the easiness and freedom to trade assets at desired volumes and for prices perceived as representative of their values. When there is a scarcity of bid and ask offers at those terms, traders face the so called Market Liquidity Risk and they must offer concessions on their original offers, leading to additional costs. Approaches to model this phenomena exist in broad variety but a common component of most Market Liquidity models is an instantaneous cost component, also known as transaction/execution costs or realized/instantaneous impact. This element, here the Liquidity Cost, gives the actual trading prices faced by a trader, frequently a deviation from the unobservable “true price”, normally represented as a GBM with the mid-price as a proxy for modeling purposes. Although it is clear that Liquidity Costs are a relevant aspect of Market Liquidity Risk and it is present in many models, it is relegated to a more simplistic treatment, being though as well-behaved, deterministic, smooth and static. The main point of this work is to follow a different approach by evaluating Liquidity Costs at a microstructural level by estimating the Stochastic Supply Curve from C¸ etin-Jarrow-Protter Model for Brazilian equities. To do so, high-frequency-data from B3’s ftp is used and to build Limit Order Books for several stocks at intraday periods. The empirical findings support the existence of non-trivial Stochastic Supply Curves as a representation for Liquidity Costs in several equities on Brazilian Markets. Additionally, there is evidence that Liquidity Costs may behave in contrast with some of the literature, being stochastic with time-varying functional representations on the LOB and with liquidity parameters that could be represented as mean-reverting stochastic process.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:48:33Z (GMT). No. of bitstreams: 3 107984.pdf.jpg: 12765 bytes, checksum: 5d4cdda4904fd3d64f1b98e1cce1c1f6 (MD5) 107984.pdf: 1037424 bytes, checksum: b58290ed3c6d905a1910ca947de28c79 (MD5) 107984.pdf.txt: 236519 bytes, checksum: fd11a827a48f7fb1f697282cb1d59511 (MD5) Previous issue date: 2007-01-24T00:00:00Z / This work develops an integrated model for optimal asset allocation in commercial banks that incorporates uncertain liquidity constraints that are currently ignored by RAROC and EVA models. While the economic profit accounts for the opportunity cost of risky assets, what may even incorporate a liquidity discount, it neglects the risk of failure due to the lack of sufficient funds to cope with unexpected cash demands arising from bank runs, drawdowns, or market, credit and operational losses, what may happen along with credit rationing episodes or systemic level dry ups. Given a liquidity constraint that can incorporate those factors, there is a probability Pf that there will be a fail and the liquidity constraint will not hold, resulting in a value loss for the bank, represented by a stochastic failure loss Lf. The total economic profit, given the possibility of loss due to the lack of liquidity, is then optimized, resulting in a short-term asset allocation scheme that integrates market, credit and operational risks in the liquidity management of banks. Even though a general approach is suggested through simulation, it is provided a closed form solution, under some simplifying assumptions, that is thoroughly discussed. An analysis of stylized facts about liquidity in Brazil suggests that the current decreasing trend in interest rates have some influence in the reduction of liquid assets as a proportion of deposits, increasing the relevance of liquidity management models such as the one proposed in this work. The model was then applied to Brazilian banks data resulting in an estimated 8.5% yearly gain over the optimization without liquidity considerations. Even though it is not possible to establish the significance of this result due to the approximations used, its sensibility to changes in the parameters is not high. After increasing and decreasing all parameters by 20%, the gain change ranged from 6.3% to 8.8%. Gains may reach 11.1% if the amount of liquid resources available for allocation is multiplied by four, and even if the loss given failure is reduced by 8.6 times there still are gains of about 0.5% a year in the return on equity, giving empirical indications that the model may have a relevant impact over the value creation in banks. / Neste trabalho é desenvolvido um modelo integrado para alocação ótima de ativos em bancos comerciais que incorpora restrições incertas de liquidez, atualmente ignoradas por modelos de RAROC e EVA. Se por um lado o lucro econômico considera o custo de oportunidade de ativos com risco, o que pode inclusive incorporar um prêmio de liquidez, por outro é negligenciado o risco de falha devido à falta de fundos suficientes para enfrentar demandas inesperadas de caixa, oriundas de corridas, saques excepcionais de linhas de crédito, ou perdas de crédito, de mercado, ou operacionais, o que pode ocorrer conjuntamente com episódios de racionamento de crédito interbancário ou crises sistêmicas de liquidez. Dada uma restrição de liquidez que pode incorporar tais fatores, há uma probabilidade Pf de que haja uma falha e a restrição de liquidez não seja obedecida, resultando em perda de valor para o banco, representada pela perda estocástica por falha Lf. O lucro econômico total, dada a possibilidade de perda devido à falta de liquidez, é então dinamicamente otimizado, resultando em um esquema de alocação de curto prazo capaz de integrar riscos de mercado, de crédito e operacionais na gestão de liquidez em bancos comerciais. Embora uma abordagem geral via simulação seja sugerida, também é apresentada uma solução fechada, válida sob certos pressupostos simplificadores, cuja otimização é discutida detalhadamente. Uma análise de fatos estilizados é apresentada a seguir, havendo indícios de que a tendência corrente de redução das taxas de juros no Brasil tem influenciado a queda no nível de ativos líquidos como proporção dos depósitos, aumentando a relevância dos modelos de gestão de liquidez, como o aqui proposto. Também foi feita uma implementação do modelo com dados de bancos brasileiros da qual estimou-se um ganho de cerca de 8,5% ao ano no retorno sobre o patrimônio líquido em relação à otimização que não leva em conta as perdas por falta de liquidez. Embora não seja possível estabelecer a significância do resultado em virtude das aproximações utilizadas, observou-se que a sensibilidade deste ganho não é alta em relação a variações nos parâmetros, que modificados de 20%, para mais e para menos, produziram ganhos entre 6,3% e 8,8% ao ano. Os ganhos chegam a 11,1% se o volume de recursos líquidos disponíveis para alocação for aumentado em quatro vezes e mesmo se a perda dada uma falha for reduzida de 8,6 vezes ainda há ganhos anuais de cerca de 0,5% no retorno sobre o patrimônio líquido, dando indícios empíricos de que o modelo possa ter impacto relevante na criação de valor em bancos.

Submitted by JULIO SALVADOR (jcmsal@gmail.com) on 2013-02-28T05:12:24Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Julio Salvador.pdf: 1362084 bytes, checksum: fbfc1ce4624c12d00ca89e9f7a442abf (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-02-28T12:48:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Julio Salvador.pdf: 1362084 bytes, checksum: fbfc1ce4624c12d00ca89e9f7a442abf (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-28T12:56:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Julio Salvador.pdf: 1362084 bytes, checksum: fbfc1ce4624c12d00ca89e9f7a442abf (MD5) Previous issue date: 2013-01-30 / Non-maturing liabilities make up a large part of the funding base of financial institutions. These liabilities, such as checking and savings accounts, while allowing their depositors to withdraw the full amount of their investments at any time, the balance remain in the financial institutions for long period of time. The lack of defined contractual maturity makes the risk management a difficult task. This study analyzes the implied maturity of savings deposits through a replicating portfolio model. As a result, it’s presented structures for allocating cash flows to manage market and liquidity risk of savings deposits. / Os depósitos sem vencimento formam grande parte da base de captação das instituições financeiras. Esses passivos, depósitos à vista ou de poupança, embora permitam que seus titulares saquem a qualquer momento o montante integral de suas aplicações, permanecem nas instituições financeiras por longos períodos de tempo. A falta de maturidade contratual definida torna o gerenciamento de riscos desses produtos uma difícil tarefa. Este estudo busca analisar as maturidades implícitas dos depósitos de poupança através de um modelo de carteira replicante. Como resultado, são apresentadas estruturas para alocação de fluxos de caixa para gestão de risco de mercado e liquidez dos depósitos de poupança.