The impact of corruption on the performance of state-owned companies: case of Petrobras Brasil

As empresas estatais são freqüentemente consideradas como componentes cruciais da economia de um país. Eles são responsáveis pela criação de vários postos de trabalho e proveem serviços essenciais que exigem um grande investimento de capital. Porém, em países com instituições fracas, onde a responsabilidade dos políticos é limitada e a gestão dos recursos financeiros das empresas estatais sofre pouco controle, os funcionários são muitas vezes tentados pela corrupção. Enormes quantidades de fundos públicos são facilmente desviados, e dinheiro que deveria ter sido investido nas despesas de capital, no pagamento de dívida da empresa ou no aumento do retorno para os acionistas, é usado para aumentar a riqueza privada de indivíduos ou para financiar ilegalmente partidos políticos. O desempenho da empresa sofre com essas alienações visto que parte dos lucros da empresa não são reinvestidos na empresa e dado que incentivos dos gestores estão desalinhados com os interesses dos acionistas. Petrobras, a maior empresa da América Latina em termos de ativos e receitas anuais, sofreu em 2014 e 2015 um escândalo de corrupção imenso, cujo impacto económico foi considerável, levando ao enfraquecimento da confiança de muitos investidores no Brasil após o evento. O escândalo expôs um extenso esquema de corrupção através do qual os contratantes foram conspirando para aumentar os preços de contratos de construção, com a aprovação da administração da Petrobras que pediu em troca ganhos pessoais ou fundos para o Partido dos Trabalhadores (PT). A exposição do escândalo na imprensa brasileira teve um grande impacto sobre a credibilidade da Petrobras: as contas da empresa estavam escondendo imensas irregularidades dado que a empresa tinha pago demais para os contratos de construção que não foram precificados no valor do mercado. Ao longo deste estudo, usamos o exemplo da Petrobras para ilustrar como a corrupção dentro empresas estatais prejudica o desempenho da empresa e como ela afeta as várias partes interessadas da empresa.

Contagion in financial networks: a network theory and agent-based approaches to modeling the spread of risk in financial systems

Esta dissertação estuda a propagação de crises sobre o sistema financeiro. Mais especi- ficamente, busca-se desenvolver modelos que permitam simular como um determinado choque econômico atinge determinados agentes do sistema financeiro e apartir dele se propagam, transformando-se em um problema sistêmico. A dissertação é dividida em dois capítulos,além da introdução. O primeiro capítulo desenvolve um modelo de propa- gação de crises em fundos de investimento baseado em ciência das redes.Combinando dois modelos de propagação em redes financeiras, um simulando a propagação de perdas em redes bipartites de ativos e agentes financeiros e o outro simulando a propagação de perdas em uma rede de investimentos diretos em quotas de outros agentes, desenvolve-se um algoritmo para simular a propagação de perdas através de ambos os mecanismos e utiliza-se este algoritmo para simular uma crise no mercado brasileiro de fundos de investimento. No capítulo 2,desenvolve-se um modelo de simulação baseado em agentes, com agentes financeiros, para simular propagação de um choque que afeta o mercado de operações compromissadas.Criamos também um mercado artificial composto por bancos, hedge funds e fundos de curto prazo e simulamos a propagação de um choque de liquidez sobre um ativo de risco securitizando utilizado para colateralizar operações compromissadas dos bancos.

An SDF approach to hedge funds’ tail risk: evidence from Brazilian funds

The main purpose of this paper is to propose a methodology to obtain a hedge fund tail risk measure. Our measure builds on the methodologies proposed by Almeida and Garcia (2015) and Almeida, Ardison, Garcia, and Vicente (2016), which rely in solving dual minimization problems of Cressie Read discrepancy functions in spaces of probability measures. Due to the recently documented robustness of the Hellinger estimator (Kitamura et al., 2013), we adopt within the Cressie Read family, this specific discrepancy as loss function. From this choice, we derive a minimum Hellinger risk-neutral measure that correctly prices an observed panel of hedge fund returns. The estimated risk-neutral measure is used to construct our tail risk measure by pricing synthetic out-of-the-money put options on hedge fund returns of ten specific categories. We provide a detailed description of our methodology, extract the aggregate Tail risk hedge fund factor for Brazilian funds, and as a by product, a set of individual Tail risk factors for each specific hedge fund category.