Neste trabalho, deriva-se uma política de escolha ótima baseada na análise de média-variância para o Erro de Rastreamento no cenário Multi-período - ERM -. Referindo-se ao ERM como a diferença entre o capital acumulado pela carteira escolhida e o acumulado pela carteira de um benchmark. Assim, foi aplicada a metodologia abordada por Li-Ng em [24] para a solução analítica, obtendo-se dessa maneira uma generalização do caso uniperíodo introduzido por Roll em [38]. Em seguida, selecionou-se um portfólio do mercado de ações brasileiro baseado no fator de orrelação, e adotou-se como benchmark o índice da bolsa de valores do estado de São Paulo IBOVESPA, além da taxa básica de juros SELIC como ativo de renda fixa. Dois casos foram abordados: carteira composta somente de ativos de risco, caso I, e carteira com um ativo sem risco indexado à SELIC - e ativos do caso I (caso II). / In this work, an optimal policy for portfolio selection based on mean-varian e analysis for the multi-period tracking error - ERM - was derived. ERM is understood as the difference between the capital raised by the selected portfolio and benchmark portfolio. Thus, the methodology discussed by Li-Ng in [24] for analytical solution was applied, generalizing the single period case introduced by Roll in [38]. Then, it was selected a portfolio from the Brazilian stock trading based on the correlation factor, and adopted as benchmark the index of the stock trading of São Paulo State IBOVESPA, and the basic interest rate SELIC as fixed income asset. Two cases were dealt: portfolio composed of risky assets only, case I, and portfolio with a risk-free asset - indexed to SELIC - and assets of the case I (case II).

No setor elétrico brasileiro as fontes renováveis de energia têm se tornadas atrativas do ponto de vista do investidor devido não só aos incentivos de política de governo, como também por exibirem uma elevada competitividade, além da sinergia proveniente da complementariedade energética entre essas fontes. Por outro lado,a tomada de decisão de investimento em empreendimentos de geração tem se caracterizado cada vez mais como um processo complexo e arriscado, devido à potencial perda financeira decorrente de um fluxo de caixa bastante irregular, fundamentalmente em função da interação no mercado de curto prazo. Este trabalho descreve o problema e a solução para um investidor caracterizado por sua aversão ou apetite ao risco otimizando os recursos com restrição de risco (VaR, CVaR mesclado com conceito do CFaR). Os resultados mostram que para parâmetros usuais que condicionam o risco financeiro, tais como,(i) a taxa de investimento, (ii) preço de contrato de venda e (iii) custo de investimento, o modelo busca a solução para a melhor alocação de investimento, representada por um portfólio ótimo de projetos, respeitando limites fixados para o montante a ser investido e o risco financeiro correspondente. De forma geral, a conceituação da medida de aversão a risco e sua implementação no modelo de otimização desenvolvido permitiram obter resultados robustos para o tipo de problema abordado e a diversidade de situações analisada a partir de estudos de caso. / Brazilian electricity sector in renewable energy sources has become attractive from the investor point of view not only because of government policy incentives, but also to exhibit a high competitiveness beyond energy synergy from the complementarity between energy sources. However, the decision making of investments in generation capacity has come to characterize a complex and risky process, because of the potential financial loss resulting from a highly irregular cash flow, mainly due to the interaction in the short-term market. This paper describes the problem and solution for the risk averse investor optimizing financial resources constrained risk (VaR, CVaR merged with the concept CFaR). The results show that for the risk factors, as for instance, investment rate, sales price and cost of investment contract, the model responds within the limits of tax risks. In general, the concept of measure of risk aversion and its implementation in the optimization model developed is shown robust to the type of problem addressed.

A geração hidrelétrica é dependente da afluência, no entanto, é possível minimizar a variação da energia natural afluente por meio dos reservatórios. Por sua vez, a geração eólica tem como desvantagem a volatilidade devido a sua dependência em relação ao vento. Nesse sentido, uma carteira otimizada de projetos eólicos possibilita a redução da volatidade da energia gerada pelo conjunto, na medida em que aproveita as complementariedades do vento. No Brasil, os Estados da Bahia, Rio Grande do Norte, Ceará, Rio Grande do Sul e Piauí concentram 90% da capacidade instalada das usinas eólicas em operação, em construção ou contratada, com uma previsão da fonte atingir 11,6% de participação na matriz elétrica. A pesquisa tem como objetivo desenvolver uma metodologia de apoio baseada na teoria de portifólio de Markowitz que poderá ser utilizada pelo órgão de planejamento energético brasileiro para a definição da quantidade de energia a ser contratada por fonte e local, por meio de leilões de energia regionais e por fonte, com o objetivo de se obter uma carteira otimizada de empreendimentos, que reduza a volatilidade. O método também pode servir de apoio ao investidor para se obter um portfólio de usinas que minimize o risco de exposição financeira no mercado de curto prazo. Nenhum estudo aplicando a teoria de portifólio de Markowitz em usinas eólicas do Brasil foi encontrado na literatura. Os resultados obtidos demonstram que a carteira formada pelas usinas eólicas existentes não está na fronteira eficiente e poderia ser otimizada com aumento da expectativa de geração ou redução do risco. No mesmo sentido, a otimização da carteira também reduziu o risco de exposição ao mercado de curto prazo. / Even though the hydroelectric generation is highly dependent on the river flows, it is possible to minimize the volatility of the energy generation in a given period using the storage capacity of the reservoirs. In contrast, to minimize the volatility of the wind generation is burdensome due to its dependency on wind. Accordingly, an optimized portfolio of wind projects all together allows the reduction of the volatility of the energy generation for the complementarity of wind from different locations. In Brazil, the states of Bahia, Rio Grande do Norte, Ceara, Rio Grande do Sul and Piauí concentrate 90% of the installed capacity of wind power plants in operation, under construction or contracted with a font forecast to reach 11.6% share the electric matrix. The Thesis aims to develop a support methodology based in portfolio theory of Markowitz that can be used by the Brazilian-planning agency in future, to define the amount of energy to be contracted by source and location, through regional and source energy auctions, to obtain an optimized portfolio projects, with reduced volatility. The methodology can also serve to support the investor to obtain a portfolio of plants that minimize the risk of financial exposure to short-term market. No study applying Markowitz\'s portfolio theory in wind farms of Brazil was found in the literature. The results show that the portfolio of the existing wind farms is not on the efficient frontier and could be optimized with increased expectation of generating or reducing the risk. Similarly, the optimization of the portfolio also reduced the risk of exposure to short-term market.

Early project termination is one of the most difficult decisions to be made by Research and Development managers. While there is the risk of terminating good projects, there is also the opposite risk of not terminating bad projects and overspend resources in unproductive research. Criteria used for identifying these projects are common subject of research in Business Administration. In addition, companies might take important lessons from its interrupted projects that could improve their overall portfolio technical and commercial success. Finally, the set and weight of criteria, as well as the procedures companies use for achieve learning from cancelled projects may vary depending on the project type. This research intends to contribute to the understanding of policies applied to projects that were once considered attractive, but by some reason is not appreciated anymore. The research addressed the question: How companies deal with projects that become unattractive? More specifically, this research tried to answer the following questions: (1) Are projects killed or (otherwise) they die naturally by lack of resources? (2) What criteria are used to terminate projects during development? (3) How companies learn from the terminated projects to improve the overall portfolio performance? (4) Are the criteria and learning procedures different for different types of projects? In order to answer these questions, we performed a multiple case study with four companies that are reference in business administration and innovation: (1) Oxiteno, considered the base case, (2) Natura, the literal replication, (3) Mahle and (4) AES, the theoretical replications. The case studies were performed using a semi-structured protocol for interviews, which were recorded and analyzed for comparison. We found that the criteria companies use for selecting projects for termination are very similar to those anticipated by the literature, except for a criteria related to compliance. We have evidences to confirm that the set of criteria is not altered when dealing with different project types, however the weight they are applied indeed varies. We also found that learning with cancelled projects is yet very incipient, with very few structured formal procedures being described for capturing learning with early-terminated projects. However, we could observe that these procedures are more common when dealing with projects labeled as innovative, risky, big and costly, while those smaller and cheaper derivative projects aren\'t subject of a complete investigation on the learning they brought to the company. For these, the most common learning route is the informal, where the project team learns and passes the knowledge though interpersonal information exchange. We explain that as a matter of cost versus benefit of spending time to deeply investigate projects with little potential to bring new knowledge to the project team and the organization / Terminação precoce de projetos é uma das decisões mais difíceis a serem tomadas pelos gerentes de pesquisa e desenvolvimento. Enquanto há o risco de terminar bons projetos, há também o risco oposto de não encerrar maus projetos e ter recursos alocados em pesquisa improdutiva. Os critérios utilizados para a identificação destes projetos são objeto comum de investigação em Administração de Empresas. Além disso, as empresas podem tirar lições importantes com seus projetos interrompidos que poderiam melhorar o desempenho técnico e comercial da sua carteira. Finalmente, o conjunto de critérios e respectivos pesos, bem como os procedimentos usados pelas empresas para reter aprendizado a partir da interrupção de projetos, podem variar dependendo do tipo de projeto. Esta pesquisa pretende contribuir para a compreensão das políticas aplicadas a projetos que já foram considerados atraentes, mas por alguma razão não são mais apreciados. A pesquisa abordou a questão: Como as empresas lidam com projetos que se tornam pouco atraentes? Mais especificamente, esta pesquisa procurou responder às seguintes questões: (1) São os projetos encerrados ou (caso contrário) eles morrem naturalmente por falta de recursos? (2) Que critérios são usados para encerrar projetos durante o desenvolvimento? (3) Como as empresas aprendem com os projetos terminados de modo a melhorar o desempenho geral da carteira? (4) Os critérios e procedimentos de aprendizagem são diferentes para diferentes tipos de projetos? A fim de responder a essas perguntas, foi realizado um estudo de caso múltiplo com quatro empresas que são referência em administração de empresas e inovação: (1) Oxiteno, considerado o caso base, (2) Natura, a replicação literal, (3) Mahle e (4) AES, as replicações teóricas. Os estudos de caso foram realizados utilizando um protocolo semiestruturado para as entrevistas, que foram gravadas e analisadas para comparação. Descobrimos que os critérios usados pelas empresas para identificação dos projetos candidatos ao cancelamento são muito semelhantes àqueles antecipados pela literatura, com exceção de um critério relacionado com a existência de indícios de corrupção. A pesquisa gerou evidências que corroboram a ideia de que o conjunto de critérios não é alterado quando se lida com diferentes tipos de projeto, no entanto, varia o peso atribuído a cada um na sua aplicação. Também descobrimos que a aprendizagem com projetos cancelados é ainda muito incipiente. As empresas descreveram muito poucos procedimentos formais estruturados para a captura de aprendizagem com projetos terminados precocemente. No entanto, pode-se observar que estes procedimentos são mais comuns quando se trata de projetos rotulados como inovadores, arriscados, grandes e caros. Os projetos derivados, menores e mais baratos, não são objeto de uma investigação completa sobre o aprendizado que eles trouxeram para a empresa. Para estes, a rota de aprendizagem mais comum é a informal, onde a equipe do projeto aprende e passa o conhecimento à frente por meio de intercâmbio de informações entre as pessoas. Nós explicamos este achado como uma questão de custo versus benefício de pessoal de P&D para investigar profundamente projetos com pouco potencial de trazer conhecimentos valiosos para a organização.

No setor elétrico brasileiro as fontes renováveis de energia têm se tornadas atrativas do ponto de vista do investidor devido não só aos incentivos de política de governo, como também por exibirem uma elevada competitividade, além da sinergia proveniente da complementariedade energética entre essas fontes. Por outro lado,a tomada de decisão de investimento em empreendimentos de geração tem se caracterizado cada vez mais como um processo complexo e arriscado, devido à potencial perda financeira decorrente de um fluxo de caixa bastante irregular, fundamentalmente em função da interação no mercado de curto prazo. Este trabalho descreve o problema e a solução para um investidor caracterizado por sua aversão ou apetite ao risco otimizando os recursos com restrição de risco (VaR, CVaR mesclado com conceito do CFaR). Os resultados mostram que para parâmetros usuais que condicionam o risco financeiro, tais como,(i) a taxa de investimento, (ii) preço de contrato de venda e (iii) custo de investimento, o modelo busca a solução para a melhor alocação de investimento, representada por um portfólio ótimo de projetos, respeitando limites fixados para o montante a ser investido e o risco financeiro correspondente. De forma geral, a conceituação da medida de aversão a risco e sua implementação no modelo de otimização desenvolvido permitiram obter resultados robustos para o tipo de problema abordado e a diversidade de situações analisada a partir de estudos de caso. / Brazilian electricity sector in renewable energy sources has become attractive from the investor point of view not only because of government policy incentives, but also to exhibit a high competitiveness beyond energy synergy from the complementarity between energy sources. However, the decision making of investments in generation capacity has come to characterize a complex and risky process, because of the potential financial loss resulting from a highly irregular cash flow, mainly due to the interaction in the short-term market. This paper describes the problem and solution for the risk averse investor optimizing financial resources constrained risk (VaR, CVaR merged with the concept CFaR). The results show that for the risk factors, as for instance, investment rate, sales price and cost of investment contract, the model responds within the limits of tax risks. In general, the concept of measure of risk aversion and its implementation in the optimization model developed is shown robust to the type of problem addressed.

A geração hidrelétrica é dependente da afluência, no entanto, é possível minimizar a variação da energia natural afluente por meio dos reservatórios. Por sua vez, a geração eólica tem como desvantagem a volatilidade devido a sua dependência em relação ao vento. Nesse sentido, uma carteira otimizada de projetos eólicos possibilita a redução da volatidade da energia gerada pelo conjunto, na medida em que aproveita as complementariedades do vento. No Brasil, os Estados da Bahia, Rio Grande do Norte, Ceará, Rio Grande do Sul e Piauí concentram 90% da capacidade instalada das usinas eólicas em operação, em construção ou contratada, com uma previsão da fonte atingir 11,6% de participação na matriz elétrica. A pesquisa tem como objetivo desenvolver uma metodologia de apoio baseada na teoria de portifólio de Markowitz que poderá ser utilizada pelo órgão de planejamento energético brasileiro para a definição da quantidade de energia a ser contratada por fonte e local, por meio de leilões de energia regionais e por fonte, com o objetivo de se obter uma carteira otimizada de empreendimentos, que reduza a volatilidade. O método também pode servir de apoio ao investidor para se obter um portfólio de usinas que minimize o risco de exposição financeira no mercado de curto prazo. Nenhum estudo aplicando a teoria de portifólio de Markowitz em usinas eólicas do Brasil foi encontrado na literatura. Os resultados obtidos demonstram que a carteira formada pelas usinas eólicas existentes não está na fronteira eficiente e poderia ser otimizada com aumento da expectativa de geração ou redução do risco. No mesmo sentido, a otimização da carteira também reduziu o risco de exposição ao mercado de curto prazo. / Even though the hydroelectric generation is highly dependent on the river flows, it is possible to minimize the volatility of the energy generation in a given period using the storage capacity of the reservoirs. In contrast, to minimize the volatility of the wind generation is burdensome due to its dependency on wind. Accordingly, an optimized portfolio of wind projects all together allows the reduction of the volatility of the energy generation for the complementarity of wind from different locations. In Brazil, the states of Bahia, Rio Grande do Norte, Ceara, Rio Grande do Sul and Piauí concentrate 90% of the installed capacity of wind power plants in operation, under construction or contracted with a font forecast to reach 11.6% share the electric matrix. The Thesis aims to develop a support methodology based in portfolio theory of Markowitz that can be used by the Brazilian-planning agency in future, to define the amount of energy to be contracted by source and location, through regional and source energy auctions, to obtain an optimized portfolio projects, with reduced volatility. The methodology can also serve to support the investor to obtain a portfolio of plants that minimize the risk of financial exposure to short-term market. No study applying Markowitz\'s portfolio theory in wind farms of Brazil was found in the literature. The results show that the portfolio of the existing wind farms is not on the efficient frontier and could be optimized with increased expectation of generating or reducing the risk. Similarly, the optimization of the portfolio also reduced the risk of exposure to short-term market.

Neste trabalho, deriva-se uma política de escolha ótima baseada na análise de média-variância para o Erro de Rastreamento no cenário Multi-período - ERM -. Referindo-se ao ERM como a diferença entre o capital acumulado pela carteira escolhida e o acumulado pela carteira de um benchmark. Assim, foi aplicada a metodologia abordada por Li-Ng em [24] para a solução analítica, obtendo-se dessa maneira uma generalização do caso uniperíodo introduzido por Roll em [38]. Em seguida, selecionou-se um portfólio do mercado de ações brasileiro baseado no fator de orrelação, e adotou-se como benchmark o índice da bolsa de valores do estado de São Paulo IBOVESPA, além da taxa básica de juros SELIC como ativo de renda fixa. Dois casos foram abordados: carteira composta somente de ativos de risco, caso I, e carteira com um ativo sem risco indexado à SELIC - e ativos do caso I (caso II). / In this work, an optimal policy for portfolio selection based on mean-varian e analysis for the multi-period tracking error - ERM - was derived. ERM is understood as the difference between the capital raised by the selected portfolio and benchmark portfolio. Thus, the methodology discussed by Li-Ng in [24] for analytical solution was applied, generalizing the single period case introduced by Roll in [38]. Then, it was selected a portfolio from the Brazilian stock trading based on the correlation factor, and adopted as benchmark the index of the stock trading of São Paulo State IBOVESPA, and the basic interest rate SELIC as fixed income asset. Two cases were dealt: portfolio composed of risky assets only, case I, and portfolio with a risk-free asset - indexed to SELIC - and assets of the case I (case II).

Early project termination is one of the most difficult decisions to be made by Research and Development managers. While there is the risk of terminating good projects, there is also the opposite risk of not terminating bad projects and overspend resources in unproductive research. Criteria used for identifying these projects are common subject of research in Business Administration. In addition, companies might take important lessons from its interrupted projects that could improve their overall portfolio technical and commercial success. Finally, the set and weight of criteria, as well as the procedures companies use for achieve learning from cancelled projects may vary depending on the project type. This research intends to contribute to the understanding of policies applied to projects that were once considered attractive, but by some reason is not appreciated anymore. The research addressed the question: How companies deal with projects that become unattractive? More specifically, this research tried to answer the following questions: (1) Are projects killed or (otherwise) they die naturally by lack of resources? (2) What criteria are used to terminate projects during development? (3) How companies learn from the terminated projects to improve the overall portfolio performance? (4) Are the criteria and learning procedures different for different types of projects? In order to answer these questions, we performed a multiple case study with four companies that are reference in business administration and innovation: (1) Oxiteno, considered the base case, (2) Natura, the literal replication, (3) Mahle and (4) AES, the theoretical replications. The case studies were performed using a semi-structured protocol for interviews, which were recorded and analyzed for comparison. We found that the criteria companies use for selecting projects for termination are very similar to those anticipated by the literature, except for a criteria related to compliance. We have evidences to confirm that the set of criteria is not altered when dealing with different project types, however the weight they are applied indeed varies. We also found that learning with cancelled projects is yet very incipient, with very few structured formal procedures being described for capturing learning with early-terminated projects. However, we could observe that these procedures are more common when dealing with projects labeled as innovative, risky, big and costly, while those smaller and cheaper derivative projects aren\'t subject of a complete investigation on the learning they brought to the company. For these, the most common learning route is the informal, where the project team learns and passes the knowledge though interpersonal information exchange. We explain that as a matter of cost versus benefit of spending time to deeply investigate projects with little potential to bring new knowledge to the project team and the organization / Terminação precoce de projetos é uma das decisões mais difíceis a serem tomadas pelos gerentes de pesquisa e desenvolvimento. Enquanto há o risco de terminar bons projetos, há também o risco oposto de não encerrar maus projetos e ter recursos alocados em pesquisa improdutiva. Os critérios utilizados para a identificação destes projetos são objeto comum de investigação em Administração de Empresas. Além disso, as empresas podem tirar lições importantes com seus projetos interrompidos que poderiam melhorar o desempenho técnico e comercial da sua carteira. Finalmente, o conjunto de critérios e respectivos pesos, bem como os procedimentos usados pelas empresas para reter aprendizado a partir da interrupção de projetos, podem variar dependendo do tipo de projeto. Esta pesquisa pretende contribuir para a compreensão das políticas aplicadas a projetos que já foram considerados atraentes, mas por alguma razão não são mais apreciados. A pesquisa abordou a questão: Como as empresas lidam com projetos que se tornam pouco atraentes? Mais especificamente, esta pesquisa procurou responder às seguintes questões: (1) São os projetos encerrados ou (caso contrário) eles morrem naturalmente por falta de recursos? (2) Que critérios são usados para encerrar projetos durante o desenvolvimento? (3) Como as empresas aprendem com os projetos terminados de modo a melhorar o desempenho geral da carteira? (4) Os critérios e procedimentos de aprendizagem são diferentes para diferentes tipos de projetos? A fim de responder a essas perguntas, foi realizado um estudo de caso múltiplo com quatro empresas que são referência em administração de empresas e inovação: (1) Oxiteno, considerado o caso base, (2) Natura, a replicação literal, (3) Mahle e (4) AES, as replicações teóricas. Os estudos de caso foram realizados utilizando um protocolo semiestruturado para as entrevistas, que foram gravadas e analisadas para comparação. Descobrimos que os critérios usados pelas empresas para identificação dos projetos candidatos ao cancelamento são muito semelhantes àqueles antecipados pela literatura, com exceção de um critério relacionado com a existência de indícios de corrupção. A pesquisa gerou evidências que corroboram a ideia de que o conjunto de critérios não é alterado quando se lida com diferentes tipos de projeto, no entanto, varia o peso atribuído a cada um na sua aplicação. Também descobrimos que a aprendizagem com projetos cancelados é ainda muito incipiente. As empresas descreveram muito poucos procedimentos formais estruturados para a captura de aprendizagem com projetos terminados precocemente. No entanto, pode-se observar que estes procedimentos são mais comuns quando se trata de projetos rotulados como inovadores, arriscados, grandes e caros. Os projetos derivados, menores e mais baratos, não são objeto de uma investigação completa sobre o aprendizado que eles trouxeram para a empresa. Para estes, a rota de aprendizagem mais comum é a informal, onde a equipe do projeto aprende e passa o conhecimento à frente por meio de intercâmbio de informações entre as pessoas. Nós explicamos este achado como uma questão de custo versus benefício de pessoal de P&D para investigar profundamente projetos com pouco potencial de trazer conhecimentos valiosos para a organização.

Submitted by Wilson Zatti (wilson.zatti@gmail.com) on 2014-01-08T00:20:47Z No. of bitstreams: 1 MPA_Dissertação_O papel dos projetos em estratégias emergentes_WILSON ZATTI.pdf: 3965543 bytes, checksum: 404cda1c2e878adc7045be14228e3af4 (MD5) / Approved for entry into archive by Vera Lúcia Mourão (vera.mourao@fgv.br) on 2014-01-08T12:12:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MPA_Dissertação_O papel dos projetos em estratégias emergentes_WILSON ZATTI.pdf: 3965543 bytes, checksum: 404cda1c2e878adc7045be14228e3af4 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-01-08T12:15:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MPA_Dissertação_O papel dos projetos em estratégias emergentes_WILSON ZATTI.pdf: 3965543 bytes, checksum: 404cda1c2e878adc7045be14228e3af4 (MD5) Previous issue date: 2013-12-18 / Sob a pressão de uma concorrência brutalmente intensificada, as atuais organizações ao redor do mundo têm cada vez mais buscado flexibilidade e inovação incessante (MARIOTTO, 2003). Fontes diversas de mudanças influenciam o ambiente interno e externo da empresa a obrigando a encontrar formas de reagir rapidamente e responder a tais alterações sem que os objetivos e metas estabelecidos sejam afetados. As estratégias emergentes se apresentam como alternativa para essa flexibilidade obrigatória, principalmente como opção para corrigir o planejamento estratégico deliberado, mas não mais aderente às mudanças constantes de cenário. Em meio a inevitável urgência de adaptabilidade estão os projetos, que muitas vezes são a própria estratégia. Eles são formatados como esforços temporários com recursos limitados e objetivos claramente definidos. Esta pesquisa é do tipo qualitativa descritiva com elementos quantitativos de análise e busca identificar, em uma montadora de veículos automotores, a Volkswagen do Brasil, o papel dos projetos em estratégias emergentes a partir das ações exercidas pelas fontes de mudanças. A comparação dos fenômenos descritos na literatura com os que realmente são identificados no dia-a-dia da empresa orienta cada passo desta pesquisa. Utilizou-se como abordagem metodológica uma combinação de métodos qualitativos somados a um método quantitativo para análise dos dados coletados em entrevistas, a Análise Proposicional Quantitativa (APQ) (MADEIRA et al., 2011).

Submitted by Nadir Basilio (nadirsb@uninove.br) on 2017-08-04T21:33:38Z No. of bitstreams: 1 Priscila Cristina Silva.pdf: 2177666 bytes, checksum: a8d3c5290664fa16f138371def86fcdd (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-04T21:33:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Priscila Cristina Silva.pdf: 2177666 bytes, checksum: a8d3c5290664fa16f138371def86fcdd (MD5) Previous issue date: 2017-02-23 / Customers with credit agreement in arrears for more than 90 days are characterized as non-performing loans and cause concerns in credit companies because the lack of guarantee of discharge debtor's amount. To treat this type of customer are applied collection scoring models that have as main objective to predict those debtors who have propensity to honor their debts, that is, this model focuses on credit recovery. Models based on statistical prediction techniques can be applied to the recovery of these credits, such as logistic regression and discriminant analysis. Therefore, the aim of this paper was to apply logistic regression and discriminant analysis models in predicting the recovery of non-performing loans credit portfolios. The database used was provided by the company Serasa Experian and contains a sample of ten thousand customers with twenty independent variables and a variable binary response (dependent) indicating whether or not the defaulting customer paid their debt. The sample was divided into training, validation and test and the models cited in the objective were applied individually. Then, two new logistic regression models and discriminant analysis were implemented from the outputs of the individually implemented models. The both models applied individually as the new models had generally good performance form, highlighting the new model of discriminant analysis that got correct classification of percentage higher than the new logistic regression model. It was concluded, then, based on the results that the models are a good option for predicting the credit portfolio recovery. / Os clientes que possuem contrato de crédito em atraso há mais de 90 dias são caracterizados como non-performing loans e preocupam as instituições financeiras fornecedoras de crédito pela falta de garantia da quitação desse montante devedor. Para tratar este tipo de cliente são aplicados modelos de collection scoring que têm como principal objetivo predizer aqueles devedores que possuem propensão em quitar suas dívidas, ou seja, esse modelo busca a recuperação de crédito. Modelos baseados em técnicas estatísticas de predição podem ser aplicados na recuperação como a regressão logística e a análise discriminante. Deste modo, o objetivo deste trabalho foi aplicar os modelos de regressão logística e análise discriminante na predição da recuperação de portfólios de crédito do tipo non-performing loans. A base de dados utilizada foi cedida pela empresa Serasa Experian e contém uma amostra de dez mil indivíduos com vinte variáveis independentes e uma variável resposta (dependente) binária indicando se o cliente inadimplente pagou ou não sua dívida. A amostra foi dividida em treinamento, validação e teste e foram aplicados os modelos citados de forma individual. Em seguida, dois novos modelos de regressão logística e análise discriminante foram implementados a partir das saídas (outputs) dos modelos aplicados individualmente. Com base nos resultados, tanto os modelos aplicados individualmente quanto os novos modelos apresentaram bom desempenho, com destaque para o novo modelo de análise discriminante que apresentou um percentual de classificações corretas superior ao novo modelo de regressão logística. Concluiu-se, então, que os modelos são uma boa opção para predição da recuperação de portfólios de crédito do tipo non-performing loans.