50 resultados para Probabilidade de default


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O Brasil vem vivenciando um aumento na demanda por cartões de crédito, principalmente nas classes baixas. Entretanto, a população de menor renda e menor qualificação representa maior riscos para a operação. Este fato é evidenciado pelas altas taxas de inadimplência. Exposto isso, empresas se utilizam de estratégias de renegociação de dívida na tentativa de recuperar parte do investimento realizado. Entretanto, poucos foram os estudos acerca da consequência no longo prazo destas estratégias. Utilizando os experimentos realizados por uma empresa de cartão de crédito, cujas campanhas de renegociação variavam mês a mês, este estudo, procurou evidências de que as ofertas de renegociação de dívidas podem afetar a reputação da firma, fazendo com que clientes da rede mesma rede social deste que recebeu a oferta de renegociação também fiquem inadimplentes. Concluímos que o aumento do desconto nas negociações tem um efeito significativo sobre o incentivo do cliente em honrar suas obrigações junto a empresa, ou seja, o aumento de 0,01 p.p. no desconto dado aos clientes aumenta em 0,05 sua probabilidade em atrasar sua fatura no próximo período.

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A evidência empírica aponta que Termos de Troca é uma variável relevante tanto para dinâmica macroeconômica como para o risco de default em países emergentes. No entanto, a literatura de dívida soberana baseada nos trabalhos de Eaton e Gerzovitz (1981) e Arellano (2008) ainda não explorou de forma adequada as conecções entre a dinâmica de termos de troca e incentivos ao default. Nós contribuímos nessa área, introduzindo volatilidade de Termos de Troca no modelo proposto por Mendoza e Yue (2012), no qual as decisões de dívida soberana são vinculadas à um modelo de equilíbrio geral para a economia doméstica. Nós encontramos que uma economia exposta à volatilidade dos termos de troca consegue produzir uma variabilidade do consumo que supera significativamente a variabilidade do produto, característica que constitui um fato estilizado chave de business cycles de países emergentes. Nossos exercícios também mostram que decisões de default são geradas por mudanças bruscas nos termos de troca, mas não necessariamente estão vinculados à estados ruins da economia.

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Esse é um dos primeiros trabalhos a endereçar o problema de avaliar o efeito do default para fins de alocação de capital no trading book em ações listadas. E, mais especificamente, para o mercado brasileiro. Esse problema surgiu em crises mais recentes e que acabaram fazendo com que os reguladores impusessem uma alocação de capital adicional para essas operações. Por essa razão o comitê de Basiléia introduziu uma nova métrica de risco, conhecida como Incremental Risk Charge. Essa medida de risco é basicamente um VaR de um ano com um intervalo de confiança de 99.9%. O IRC visa medir o efeito do default e das migrações de rating, para instrumentos do trading book. Nessa dissertação, o IRC está focado em ações e como consequência, não leva em consideração o efeito da mudança de rating. Além disso, o modelo utilizado para avaliar o risco de crédito para os emissores de ação foi o Moody’s KMV, que é baseado no modelo de Merton. O modelo foi utilizado para calcular a PD dos casos usados como exemplo nessa dissertação. Após calcular a PD, simulei os retornos por Monte Carlo após utilizar um PCA. Essa abordagem permitiu obter os retornos correlacionados para fazer a simulação de perdas do portfolio. Nesse caso, como estamos lidando com ações, o LGD foi mantido constante e o valor utilizado foi baseado nas especificações de basiléia. Os resultados obtidos para o IRC adaptado foram comparados com um VaR de 252 dias e com um intervalo de confiança de 99.9%. Isso permitiu concluir que o IRC é uma métrica de risco relevante e da mesma escala de uma VaR de 252 dias. Adicionalmente, o IRC adaptado foi capaz de antecipar os eventos de default. Todos os resultados foram baseados em portfolios compostos por ações do índice Bovespa.

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Este trabalho minera as informações coletadas no processo de vestibular entre 2009 e 2012 para o curso de graduação de administração de empresas da FGV-EAESP, para estimar classificadores capazes de calcular a probabilidade de um novo aluno ter bom desempenho. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) desenvolvido por Fayyad et al. (1996a) é a base da metodologia adotada e os classificadores serão estimados utilizando duas ferramentas matemáticas. A primeira é a regressão logística, muito usada por instituições financeiras para avaliar se um cliente será capaz de honrar com seus pagamentos e a segunda é a rede Bayesiana, proveniente do campo de inteligência artificial. Este estudo mostre que os dois modelos possuem o mesmo poder discriminatório, gerando resultados semelhantes. Além disso, as informações que influenciam a probabilidade de o aluno ter bom desempenho são a sua idade no ano de ingresso, a quantidade de vezes que ele prestou vestibular da FGV/EAESP antes de ser aprovado, a região do Brasil de onde é proveniente e as notas das provas de matemática fase 01 e fase 02, inglês, ciências humanas e redação. Aparentemente o grau de formação dos pais e o grau de decisão do aluno em estudar na FGV/EAESP não influenciam nessa probabilidade.

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In a country with high probability of default, higher interest rates may render the currency less attractive if sovereign default is costly. This paper develops that intuition in a simple model and estimates the effect of changes in interest rates on the exchange rate in Brazil using data from the dates surrounding the monetary policy committee meetings and the methodology of identification through heteroskedasticity. Indeed, we find that unexpected increases in interest rates tend to lead the Brazilian currency to depreciate. It follows that granting more independence to a central bank that focus solely on inflation is not always a free-lunch.