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Previous issue date: 2018 / The post-2008 financial crisis intensified and improved risk management around the world. From 2014 to 2017, Brazil experienced a severe period of economic crisis culminating in the largest recession in history in 2016. The objective of this work is to measure the impact of this crisis on the credit spread in the secondary market of debentures and the consequent probability of default implicit of these assets. The work analyzes the data of the private credit curve in Brazil for the AAA, AA and A Ratings published daily by ANBIMA based on Nelson and Siegel (1987) parametric model with revision proposed by Diebold and Li (2006). Based on these data, we extracted the daily probability of default implicit using the reduced form of the Duffie and Singleton model (1999) proposed by Xu and Nencioni (2000). This study seeks to identify the perception of agents of the credit market in relation to the increase of risk in the current Brazilian economic scenario. The study concluded that there was a significant increase in the credit spread to the apex in 2016, decreasing during 2017 with the more favorable economic scenario and the fall in interest rates. However, the model data showed high daily volatility. Regarding Probability of Default, there was a great evolution in the perception of credit risk by agents, but there was a certain delay in the pricing of this risk when compared to other economic indicators. In the comparison of the model data with the calculated default probability data for each individual asset, a large difference was observed between assets with the same rating level and the average of the model data. The data of this model can be used in future work to set up portfolios with a better return risk ratio, besides attesting the usefulness of this tool to the economic agents to price their operations and to fulfill their expectations. / Os eventos pós-crise financeira de 2008 intensificaram e aperfeiçoaram o gerenciamento de risco em todo mundo. De 2014 a 2017, o Brasil vivenciou um grave período de crise econômica culminando na maior recessão da história em 2016. O objetivo deste trabalho é dimensionar o impacto dessa crise no spread de créditos no mercado secundário de debêntures e na consequente probabilidade de default implícita destes ativos. O trabalho analisa os dados da curva de crédito privado no Brasil para os Ratings AAA, AA e A divulgados diariamente pela ANBIMA com base na modelagem paramétrica de Nelson e Siegel (1987) com revisão proposta por Diebold e Li (2006). Com base nestes dados, extraiu-se a probabilidade de default implícita diária utilizando a forma reduzida do modelo de Duffie e Singleton (1999) proposta conforme Xu e Nencioni (2000). Este estudo busca identificar a percepção dos agentes do mercado de crédito privado em relação ao aumento do risco no atual cenário econômico brasileiro. O trabalho concluiu que houve relevante elevação do spread de crédito até o ápice em 2016, decrescendo ao longo de 2017 com o cenário econômico mais favorável e as quedas das taxas de juros. Porém, os dados do modelo passaram a apresentam alta volatilidade diaria. Em relação a Probabilidade de Default houve grande evolução da percepção de risco de crédito pelos agentes, porém houve um certo atraso na precificação deste risco quando comparado a outros indicadores econômicos. Na comparação dos dados do modelo com os dados de probabilidade de default calculado para cada ativo individualmente, observou-se grande diferença entre ativos com o mesmo nível de rating assim como em relação à média dos dados do modelo. Os dados deste modelo podem ser utilizados num trabalho futuro para montagem de carteiras com uma melhor relação de risco retorno, além de atestar a utilidade desta ferramenta para os agentes econômicos precificarem suas operações e balizarem suas expectativas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.fgv.br:10438/24304 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Fontes, Jean Raphael da Silva |
| Contributors | Escolas::EPGE, FGV, Araújo, Gustavo Silva, Pessoa, Marcelo de Sales |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| 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 |
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