Submitted by Thiago de Freitas Cardoso (thiago.freitas.cardoso@gmail.com) on 2014-02-27T01:33:19Z
No. of bitstreams: 1
Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2014-02-27T11:48:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1
Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-27T12:32:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Dissertação V2.3.pdf: 8043122 bytes, checksum: af3c70ed549fef3e566045da69276b07 (MD5)
Previous issue date: 2014-02-05 / The credit market is constantly gaining more space in the Brazilian economy. Credit risk, which attempts to measure the loss on loans, is paramount and in this context, the expected loss is undoubtedly key issue. Usually, the relative expected loss, EL (%), is modeled with the product of the risk parameters PD (probability of default) and LGD (loss given default), assuming their independence. Recently, studies have showed that could be opportunities to improve the fit with the joint modeling of the loss, and the removal of the strong assumption of independence of these factors. This work uses the inflated beta distribution, model BEINF of the GAMLSS class, to adjust the relative expected loss through a real database provided by Serasa Experian. / O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.fgv.br:10438/11500 |
| Date | 05 February 2014 |
| Creators | Cardoso, Thiago de Freitas |
| Contributors | Pinto, Afonso de Campos, Costa, Oswaldo Luiz do Valle, Escolas::EESP, Oliveira, Alexandre de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional do FGV, instname:Fundação Getulio Vargas, instacron:FGV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0019 seconds