A atividade bancária envolve em suas operações diversas formas de riscos. Dentre esses riscos está o risco de crédito, ou risco de inadimplência, presente em transações em que a instituição se torna credora. Sua mensuração exige que se tenha conhecimento da probabilidade de inadimplência associada a cada classificação. Neste trabalho são apresentadas as principais metodologias de quantificação do risco de crédito como Credit Metrics, KMV, Credit Portfolio View e CreditRisk+. Esta última metodologia, juntamente com o conceito de RAROC (Risk Adjusted Return on Capital), é aplicada a um portfólio de financiamentos rurais e agroindustriais à pessoa jurídica, evidenciando o capital econômico alocado (CEA) e o spread necessário para cobrir as perdas esperadas e inesperadas. Esse portfólio totaliza R$ 1,42 bilhões referentes ao mês de março de 2003. São construídos dois cenários com diferentes índices de inadimplência associados a cada classificação. O primeiro aproxima os percentuais de provisionamento definidos pelo Banco Central do Brasil (BACEN) para índices de inadimplência e o segundo utiliza os percentuais obtidos por uma matriz de migração de clientes vinculados às atividades rurais e agroindustriais para o período de 2000 a 2002. Observa-se como resultado que ocorre uma maior alocação de capital econômico para setores rurais e agroindustriais que possuem risco concentrado como o setor de fumo, com total de financiamentos em R$202,9 milhões e CEA de R$78,9 milhões e R$114,0 milhões para o cenário 1 e cenário 2, respectivamente. As modalidades de financiamentos rurais e agroindustriais de custeio e desconto de Nota Promissória Rural (NPR) são responsáveis por cerca de 75% do total do portfólio. No entanto, estas modalidades apresentam a necessidade de um spread menor para cobrir as perdas esperadas e inesperadas com crédito, sinalizando uma composição de clientes com melhor classificação. Observa-se também que os menores spreads ocorrem nos setores de industrialização, principalmente na indústria de cigarros, laticínios, soja e derivados, e resinas de fibras e fios sintéticos. Já os setores como fumo, moagem de trigo e abate de aves, tiveram maiores spreads. / The banking activity involves several forms of risk in its operation. Among these risks, there is one called the credit risk, or the default risk. Its measurement requires that the financial institution owns knowledge about the default probability associated with each rating class. In this research, four models of credit risk are discussed: Credit Metrics, KMV, Credit Portfolio View, and CreditRisk+. The last model, the CreditRisk+, associated with the concept of Risk Adjusted Return on Capital (RAROC) is applied to a financial portfolio to the farm and agribusiness sectors. Under this analysis, the indicators of allocated economic capital and spreads are discussed with respect to the expected and unexpected losses. The data used in this analysis are unique and represent the total amount of loans as of March 2003, R$ 1.42 billions, made by a specific commercial bank to the commercial farms and agribusiness companies. Two scenarios are evaluated considering different level of default risks associated with each rating class. The first scenario uses the provisional indexes defined by the Brazilian Central Bank. The second scenario uses a computable migration matrix over the period 2000 through 2002. The results show that the higher amount of allocated economic capital occurs in the tobacco sector in which the total amount of loans is R$ 202.9 millions. The total amount of allocated economic capital is R$ 78.9 million and R$ 114 million under scenarios 1 and 2 respectively. The data used in this study show that seventy-five percent of the totals of loans has as a purpose for operating expenses and discount of agribusiness promissory notes. These loans show the lowest spreads to cover expected and unexpected losses with the credit operation. The lowest spread is observed at the following processing sectors: tobacco industries, milk and soybean processors, and fiber resins and synthetic fibers. On the other hand, the sectors that show the highest spreads are: tobacco farms, wheat processors, and poultry slaughter houses.

A atividade bancária envolve em suas operações diversas formas de riscos. Dentre esses riscos está o risco de crédito, ou risco de inadimplência, presente em transações em que a instituição se torna credora. Sua mensuração exige que se tenha conhecimento da probabilidade de inadimplência associada a cada classificação. Neste trabalho são apresentadas as principais metodologias de quantificação do risco de crédito como Credit Metrics, KMV, Credit Portfolio View e CreditRisk+. Esta última metodologia, juntamente com o conceito de RAROC (Risk Adjusted Return on Capital), é aplicada a um portfólio de financiamentos rurais e agroindustriais à pessoa jurídica, evidenciando o capital econômico alocado (CEA) e o spread necessário para cobrir as perdas esperadas e inesperadas. Esse portfólio totaliza R$ 1,42 bilhões referentes ao mês de março de 2003. São construídos dois cenários com diferentes índices de inadimplência associados a cada classificação. O primeiro aproxima os percentuais de provisionamento definidos pelo Banco Central do Brasil (BACEN) para índices de inadimplência e o segundo utiliza os percentuais obtidos por uma matriz de migração de clientes vinculados às atividades rurais e agroindustriais para o período de 2000 a 2002. Observa-se como resultado que ocorre uma maior alocação de capital econômico para setores rurais e agroindustriais que possuem risco concentrado como o setor de fumo, com total de financiamentos em R$202,9 milhões e CEA de R$78,9 milhões e R$114,0 milhões para o cenário 1 e cenário 2, respectivamente. As modalidades de financiamentos rurais e agroindustriais de custeio e desconto de Nota Promissória Rural (NPR) são responsáveis por cerca de 75% do total do portfólio. No entanto, estas modalidades apresentam a necessidade de um spread menor para cobrir as perdas esperadas e inesperadas com crédito, sinalizando uma composição de clientes com melhor classificação. Observa-se também que os menores spreads ocorrem nos setores de industrialização, principalmente na indústria de cigarros, laticínios, soja e derivados, e resinas de fibras e fios sintéticos. Já os setores como fumo, moagem de trigo e abate de aves, tiveram maiores spreads. / The banking activity involves several forms of risk in its operation. Among these risks, there is one called the credit risk, or the default risk. Its measurement requires that the financial institution owns knowledge about the default probability associated with each rating class. In this research, four models of credit risk are discussed: Credit Metrics, KMV, Credit Portfolio View, and CreditRisk+. The last model, the CreditRisk+, associated with the concept of Risk Adjusted Return on Capital (RAROC) is applied to a financial portfolio to the farm and agribusiness sectors. Under this analysis, the indicators of allocated economic capital and spreads are discussed with respect to the expected and unexpected losses. The data used in this analysis are unique and represent the total amount of loans as of March 2003, R$ 1.42 billions, made by a specific commercial bank to the commercial farms and agribusiness companies. Two scenarios are evaluated considering different level of default risks associated with each rating class. The first scenario uses the provisional indexes defined by the Brazilian Central Bank. The second scenario uses a computable migration matrix over the period 2000 through 2002. The results show that the higher amount of allocated economic capital occurs in the tobacco sector in which the total amount of loans is R$ 202.9 millions. The total amount of allocated economic capital is R$ 78.9 million and R$ 114 million under scenarios 1 and 2 respectively. The data used in this study show that seventy-five percent of the totals of loans has as a purpose for operating expenses and discount of agribusiness promissory notes. These loans show the lowest spreads to cover expected and unexpected losses with the credit operation. The lowest spread is observed at the following processing sectors: tobacco industries, milk and soybean processors, and fiber resins and synthetic fibers. On the other hand, the sectors that show the highest spreads are: tobacco farms, wheat processors, and poultry slaughter houses.

This thesis delas with the business plan of the internet auction portal with non banking loans. The main aim of the thesis is on the base of financial plan and financial alalysis design functional system which would be realizable in practise. In theoretical part I deal with internet auctions and also legislation of consumers contracts and loans. In practical part comparing the loan market and proposal of business solution.

La contrazione della formazione di imprese dopo la crisi finanziaria del 2008 è stata in parte determinata dall'inasprimento degli standard creditizi. Incorporare l'imperfezione del mercato del credito nei modelli DSGE è diventato un passo essenziale verso una migliore spiegazione di tali risultati. Nel primo capitolo, indago sul ruolo del finanziamento esterno nella creazione d'impresa. Sottolineo l'impatto del potere di mercato delle banche e la presenza di dispersione tra i tassi di interesse dei grandi e dei piccoli prestiti all'ingresso. Pertanto, sviluppo un modello DSGE che collega l'ingresso dell'impresa al sistema bancario imperfetto e introduco costi di prestito eterogenei per operatori storici e nuovi. Il modello prevede un impatto amplificato degli shock reali e finanziari e mostra una maggiore volatilità man mano che lo spread dei tassi di interesse si allarga. In linea con l'evidenza, la versione sticky-price produce un'entrata prociclica in risposta allo shock monetario espansivo. Nel secondo capitolo, mi concentro sull'interazione tra i prezzi delle case, le insolvenze sui prestiti e l'ingresso di imprese. Presento prove SVAR che rivelano una risposta prociclica positiva della nascita allo shock dei prezzi delle case e una reazione negativa alle inadempienze sui prestiti. Quindi sviluppo un modello DSGE in grado di prevedere e spiegare queste risposte. L'endogeneità del vincolo collaterale e della creazione d'impresa è al centro del meccanismo del modello. Il modello genera dei secondi momenti ragionevolmente vicini alle controparti dei dati. / The contraction of business formation after 2008 financial crisis was driven partly by the tightened credit standards. Incorporating credit market imperfection to DSGE models became an essential step towards better explaining such outcomes. In the first chapter, I investigate the role of external financing in firm creation. I highlight the impact of bank market power, and the presence of dispersion between interest rates of large and small loans on entry. Therefore, I develop a DSGE model linking firm entry to imperfect banking system, and introduce heterogeneous borrowing costs for incumbents and entrants. The model predicts amplified impact of real and financial shocks, and exhibits higher volatility as the spread in interest rates gets wider. In line with evidence, the sticky-price version produces pro-cyclical entry in response to expansionary monetary shock. In the second chapter, I focus on the interaction between house prices, loan defaults, and firm entry. I present SVAR evidence that reveals positive pro-cyclical response of birth to house price shock, and negative reaction to loan defaults. Then I develop a DSGE model that is able to predict and explain these responses. The endogeneity of collateral constraint and firm creation is in the core of the model’s mechanism. The model generates some second moments that are reasonably close to their data counterparts.