155 resultados para Credito : Analise de risco : Mercado


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Este artigo busca compreender melhor a relação entre o beta e algumas variáveis fundamentais da empresa, de modo a verificar se estas possuem um impacto relevante no risco sistemático da companhia e contribuir para a literatura já existente sobre o tema. Foi realizada uma regressão linear múltipla utilizando dados em painel para a amostra de 1995 a 2012, além de duas sub amostras deste período, tendo como variável dependente o beta estimado de acordo com o CAPM para três horizontes de tempo (12,24 e 60 meses). Foram selecionadas variáveis que pertencessem a grupos das principais características da empresa, sendo estas o porte, a situação financeira, a rentabilidade, a percepção do mercado, a governança corporativa e a atividade. Verificou-se que a alavancagem, a liquidez e pertencer a setores regulados possuem impacto positivo no risco da empresa. Já o pagamento de dividendos, o nível de governança corporativa e a rentabilidade da companhia afetam negativamente o beta.

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O presente estudo busca analisar a adoção de técnicas de imunização de carteiras para a gestão dos hedges cambiais no ambiente corporativo de uma Trading Company, utilizando de forma pioneira a análise de componentes principais aplicada à curva cambial como uma alternativa aos modelos usualmente utilizados de hedge por exposição gerada (back-to-back) e duration hedge que mostram algumas deficiências em sua gestão. Para exemplificar a efetividade da estratégia de imunização foi gerada aleatoriamente uma carteira de exposição cambial com data base de 02/01/2013 composta por 200 transações com valores entre US$5 milhões e -US$10 milhões, para vencimentos também aleatórios entre 03/06/2013 e 01/12/2014 com vencimento no primeiro dia útil de cada mês. Os resultados da Análise de Componente Principais mostraram que para os períodos analisados de 1, 2 e 3 anos, os três primeiros componentes explicam respectivamente 97.17%, 97.90% e 97.53% da variabilidade da curva cambial. No que diz respeito à imunização da carteira, a estratégia que utiliza a metodologia de componentes principais mostrou-se altamente efetiva, quando comparadas à estratégia back-to-back, de forma a permitir a sua aplicabilidade no ambiente corporativo. A estratégia de hedge utilizando-se da Análise de Componentes Principais para 1, 2 e 3 anos e pelo Duration Hedge apresentaram uma efetividade de, respectivamente, 101.3%, 99.47%, 97.64% e 99.24% para o período analisado e uma amplitude na efetividade diária de 8.62%, 7.79%, 8.45% e 19.21% o que indica uma superioridade da estratégia em relação ao Duration Hedge. Os resultados obtidos nesse trabalho são de grande relevância para a gestão de risco corporativo no mercado local.

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Este trabalho realiza um teste empírico associando capital bancário e oferta de crédito livre no mercado brasileiro de 2003 a 2012. Em uma primeira etapa, propõem-se a estimativa do capital alvo, ativamente gerenciado pelos bancos de acordo com seu risco, características idiossincráticas e expectativas; e o cálculo do capital excedente a partir deste capital alvo. Na segunda etapa, investiga-se se este capital excedente e outros indicadores de capital associam-se com o crescimento do crédito livre. Os resultados indicam relação positiva, mas economicamente modesta (contrariando a premissa da alavancagem constante), entre o crescimento do crédito livre e o capital excedente. A relação é mais forte na segunda parte do período de análise, de setembro de 2008 a dezembro de 2012. O crescimento do crédito livre e os indicadores contábeis (Patrimônio Líquido sobre Ativo Total e índice de Basileia) apresentam relação positiva neste segundo período, também com efeitos econômicos modestos. Nos bancos públicos, não se encontrou relação significante entre o capital excedente – assim como entre os outros indicadores de capital – e o crescimento do crédito livre.

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O aumento da complexidade do mercado financeiro tem sido relatado por Rajan (2005), Gorton (2008) e Haldane e May (2011) como um dos principais fatores responsáveis pelo incremento do risco sistêmico que culminou na crise financeira de 2007/08. O Bank for International Settlements (2013) aborda a questão da complexidade no contexto da regulação bancária e discute a comparabilidade da adequação de capital entre os bancos e entre jurisdições. No entanto, as definições dos conceitos de complexidade e de sistemas adaptativos complexos são suprimidas das principais discussões. Este artigo esclarece alguns conceitos relacionados às teorias da Complexidade, como se dá a emergência deste fenômeno, como os conceitos podem ser aplicados ao mercado financeiro. São discutidas duas ferramentas que podem ser utilizadas no contexto de sistemas adaptativos complexos: Agent Based Models (ABMs) e entropia e comparadas com ferramentas tradicionais. Concluímos que ainda que a linha de pesquisa da complexidade deixe lacunas, certamente esta contribui com a agenda de pesquisa econômica para se compreender os mecanismos que desencadeiam riscos sistêmicos, bem como adiciona ferramentas que possibilitam modelar agentes heterogêneos que interagem, de forma a permitir o surgimento de fenômenos emergentes no sistema. Hipóteses de pesquisa são sugeridas para aprofundamento posterior.

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Com um cenário de crescimento encontrado em poucos lugares do mundo, o mercado automotivo brasileiro tornou-se atraente, saltando de investimentos de cerca de US$ 1 bilhão em 2005 para mais de US$ 5 bilhões em 2012 (ANFAVEA, 2013). O presente trabalho tem o objetivo de fornecer um estudo de caso relacionado com a cadeia de suprimentos da indústria automotiva brasileira, com especial atenção à gestão de risco. Considerando a lacuna identificada na pesquisa, a saber, termos e definições sobre gestão de risco na cadeia de suprimentos ainda não consolidados e diferenças significativas entre pesquisadores, cobertura inadequada sobre as respostas aos riscos de incidentes e por fim, o uso inadequado de métodos empíricos nas pesquisas publicadas (SODHI; SON; TANG, 2012), a metodologia para o presente trabalho será o estudo de caso, uma vez que o mesmo oferece um meio apropriado para a análise aprofundada de práticas emergentes (VOSS et al., 2002). Dados secundários gerados pelo Sindipeças, pela ANFAVEA e por institutos nacionais serão usados na contextualização do estudo de caso, além de entrevistas semiestruturadas realizadas com executivos e especialistas das áreas de gestão de risco e cadeia de suprimentos de uma montadora e de um fornecedor tier 2 instalados no Brasil. Desta forma, espera-se mostrar como é a gestão de risco na cadeia de suprimentos da indústria automotiva brasileira através de um estudo de caso extremo, onde dois exemplares dos chamados elos forte (uma montadora) e fraco (um fornecedor tier 2) da cadeia possam ser comparados com base na teoria existente, a fim de entender seus limites, variáveis e eventuais novos achados.

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Este estudo estima o prêmio de risco de investimento estrangeiro. Nós testamos se ações com maior covariância entre seus retornos e períodos ruins (quando o investimento estrangeiro em carteira na Bovespa é negativo) são mais caras e, portanto, apresentam menores retornos. A metodologia consiste num procedimento de dois passos: as sensibilidades aos fatores de risco são estimadas a partir de regressões em séries de tempo, então, estes coeficientes estimados são utilizados como variáveis explicativas na regressão em dados em painel. É utilizado o fator excesso de retorno do mercado, previsto pelo modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model), como variável de controle. Os resultados indicam que o prêmio de risco de investimento estrangeiro é nulo quando a participação do investidor estrangeiro no estoque de ações listadas na Bovespa está em torno de 25%. Entretanto, à medida que aumenta a participação desse tipo de investidor, o prêmio de risco passa a ser significativo e positivo, atingindo 6,8% ao ano, quando a participação do investidor estrangeiro alcança metade do estoque de ações.

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Por definição as empresas startups estão expostas a mais riscos e vulnerabilidades que empresas maduras e já estabelecidas no mercado. O objetivo do presente estudo é identificar, aplicar e testar uma possível metodologia para calcular prêmio de risco adicional para startups. Para tanto este trabalho desenvolve um estudo de caso no qual a conhecida metodologia para cálculo de prêmio de risco de tamanho da Morningstar é aplicada a uma startup americana. A aderência da metodologia proposta neste estudo é testada pela metodologia do filtro de Kalman, que calcula o prêmio de risco por tamanho variando ao longo do tempo. Os resultados encontrados são similares em ambas as metodologias. De forma que é possível concluir que a metodologia da Morningstar, quando aplicada para calcular prêmio por tamanho variante ao longo do tempo é robusta.

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Este artigo apresenta a utilização de Beta e variação de Beta dos ativos pertencentes ao Ibovespa como novos critérios para a construção de carteiras vencedoras e perdedoras em estratégias de momento. Os resultados mostram que as estratégias de momento, com base em critérios de maior ou menor Beta e de variação de Beta dos ativos pertencentes ao Ibovespa, geram retornos positivos ao longo de períodos subsequentes de 6 meses e 12 meses, porém apontam que estas estratégias, quando aplicadas e renovadas a cada mudança do principal índice bursátil brasileiro, apresentaram-se menos rentáveis do que as estratégias habituais baseadas no retorno total dos ativos no período entre 1995 a 2013.

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Alavancagem em hedge funds tem preocupado investidores e estudiosos nos últimos anos. Exemplos recentes de estratégias desse tipo se mostraram vantajosos em períodos de pouca incerteza na economia, porém desastrosos em épocas de crise. No campo das finanças quantitativas, tem-se procurado encontrar o nível de alavancagem que otimize o retorno de um investimento dado o risco que se corre. Na literatura, os estudos têm se mostrado mais qualitativos do que quantitativos e pouco se tem usado de métodos computacionais para encontrar uma solução. Uma forma de avaliar se alguma estratégia de alavancagem aufere ganhos superiores do que outra é definir uma função objetivo que relacione risco e retorno para cada estratégia, encontrar as restrições do problema e resolvê-lo numericamente por meio de simulações de Monte Carlo. A presente dissertação adotou esta abordagem para tratar o investimento em uma estratégia long-short em um fundo de investimento de ações em diferentes cenários: diferentes formas de alavancagem, dinâmicas de preço das ações e níveis de correlação entre esses preços. Foram feitas simulações da dinâmica do capital investido em função das mudanças dos preços das ações ao longo do tempo. Considerou-se alguns critérios de garantia de crédito, assim como a possibilidade de compra e venda de ações durante o período de investimento e o perfil de risco do investidor. Finalmente, estudou-se a distribuição do retorno do investimento para diferentes níveis de alavancagem e foi possível quantificar qual desses níveis é mais vantajoso para a estratégia de investimento dadas as restrições de risco.

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O trabalho busca através de um exercício empírico, extrair as curvas de probabilidade implícita de default em debêntures brasileiras. A construção ocorre em duas etapas. O primeiro desafio é obter as estruturas a termo das debêntures brasileiras. Foi utilizada a revisão proposta por Diebold e Li (2006) do modelo de Nelson Siegel (1987) para construç o das ETTJs. A segunda etapa consiste em extrair a probabilidade de default utilizado a forma reduzida do modelo de Duffie e Singleton (1999). A fração de perda em caso de default foi considerada constante conforme estudo de Xu e Nencioni (2000). A taxa de decaimento também foi mantida constante conforme proposto por Diebold e Li (2006) e Araújo (2012). O exercício foi replicado para três datas distintas durante o ciclo de redução de juros no Brasil. Dentre os resultados desse estudo identificou-se que os agentes do mercado reduziram a probabilidade de default dos emissores durante esse período. A redução nos vértices mais curtos foi mais significativa do que em vértices mais longos.

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O objetivo deste trabalho é realizar procedimento de back-test da Magic Formula na Bovespa, reunindo evidências sobre violações da Hipótese do Mercado Eficiente no mercado brasileiro. Desenvolvida por Joel Greenblatt, a Magic Formula é uma metodologia de formação de carteiras que consiste em escolher ações com altos ROICs e Earnings Yields, seguindo a filosofia de Value Investing. Diversas carteiras foram montadas no período de dezembro de 2002 a maio de 2014 utilizando diferentes combinações de número de ativos por carteira e períodos de permanência. Todas as carteiras, independentemente do número de ativos ou período de permanência, apresentaram retornos superiores ao Ibovespa. As diferenças entre os CAGRs das carteiras e o do Ibovespa foram significativas, sendo que a carteira com pior desempenho apresentou CAGR de 27,7% contra 14,1% do Ibovespa. As carteiras também obtiveram resultados positivos após serem ajustadas pelo risco. A pior razão retorno-volatilidade foi de 1,2, comparado a 0,6 do Ibovespa. As carteiras com pior pontuação também apresentaram bons resultados na maioria dos cenários, contrariando as expectativas iniciais e os resultados observados em outros trabalhos. Adicionalmente foram realizadas simulações para diversos períodos de 5 anos com objetivo de analisar a robustez dos resultados. Todas as carteiras apresentaram CAGR maior que o do Ibovespa em todos os períodos simulados, independentemente do número de ativos incluídos ou dos períodos de permanência. Estes resultados indicam ser possível alcançar retornos acima do mercado no Brasil utilizando apenas dados públicos históricos. Esta é uma violação da forma fraca da Hipótese do Mercado Eficiente.

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O objetivo deste trabalho é revisar os principais aspectos teóricos para a aplicação de Opções Reais em avaliação de projetos de investimento e analisar, sob esta metodologia, um caso real de projeto para investir na construção de uma Planta de Liquefação de gás natural. O estudo do caso real considerou a Opção de Troca de Mercado, ao avaliar a possibilidade de colocação de cargas spot de GNL em diferentes mercados internacionais e a Opção de Troca de Produto, devido à flexibilidade gerencial de não liquefazer o gás natural, deixando de comercializar GNL no mercado internacional e passando a vender gás natural seco no mercado doméstico. Para a valoração das Opções Reais foi verificado, através da série histórica dos preços de gás natural, que o Movimento Geométrico Browniano não é rejeitado e foram utilizadas simulações de Monte Carlo do processo estocástico neutro ao risco dos preços. O valor da Opção de Troca de Mercado fez o projeto estudado mais que dobrar de valor, sendo reduzido com o aumento da correlação dos preços. Por outro lado, o valor da Opção de Troca de Produto é menos relevante, mas também pode atingir valores significativos com o incremento de sua volatilidade. Ao combinar as duas opções simultaneamente, foi verificado que as mesmas não são diretamente aditivas e que o efeito do incremento da correlação dos preços, ao contrário do que ocorre na Opção de Troca de Mercado, é inverso na Opção de Troca de Produto, ou seja, o derivativo aumenta de valor com uma maior correlação, apesar do valor total das opções integradas diminuir.

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A principal explicação sugerida pela literatura para o viés do preço futuro em relação à taxa de câmbio que prevalecerá no futuro é a existência de um prêmio de risco. Aplicamos aqui os principais modelos teóricos e técnicas econométricas para identificação e mensuração do prêmio de risco aos dados brasileiros do mercado futuro de câmbio posteriores ao Plano Real. Identifica-se um prêmio de risco que varia ao longo do tempo, o qual correlaciona-se com os fundamentos macroeconômicos da economia. A partir de 1999, coerentemente com a introdução da livre flutuação cambial, observou-se uma diminuição da importância do prêmio de risco relativamente aos erros de previsão na composição do forward discount. As técnicas empregadas permitem-nos avaliar importantes questões de política econômica, como o quanto podem cair as taxas de juros reais.

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The goal of this paper is twofold. First, using five of the most actively traded stocks in the Brazilian financial market, this paper shows that the normality assumption commonly used in the risk management area to describe the distributions of returns standardized by volatilities is not compatible with volatilities estimated by EWMA or GARCH models. In sharp contrast, when the information contained in high frequency data is used to construct the realized volatilies measures, we attain the normality of the standardized returns, giving promise of improvements in Value at Risk statistics. We also describe the distributions of volatilities of the Brazilian stocks, showing that the distributions of volatilities are nearly lognormal. Second, we estimate a simple linear model to the log of realized volatilities that differs from the ones in other studies. The main difference is that we do not find evidence of long memory. The estimated model is compared with commonly used alternatives in an out-of-sample experiment.

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O objetivo do presente trabalho foi, face ao grau de integração da economia brasileira, testar o poder explicativo do Modelo Goldman Sachs sobre os retornos esperados por um investidor estrangeiro no mercado nacional, ao longo do período 2004-2013. Em um primeiro momento, foi testado o grau de integração da economia brasileira para o período 2004-2013, buscando entender o contexto em que o Modelo Goldman Sachs foi empregado. Posteriormente, para o teste do modelo, calcularam-se os betas dos fatores de risco dos ativos analisados (risco de mercado e risco país) e procedeu-se à regressão com dados em painel dos retornos esperados sobre os betas desses ativos. Verificou-se que o risco país não se mostrou estatisticamente significante para a explicação dos retornos esperados, o que indica que é adicionado de maneira ad hoc pelos praticantes de mercado para o cálculo do custo de capital próprio de acordo com o Modelo Goldman Sachs. Assim, embora haja evidências de uma relação positiva e significante entre risco sistemático e retorno, os resultados para o risco país demonstram que o Modelo Goldman Sachs não se mostrou satisfatório para a explicação dos retornos esperados no mercado brasileiro ao longo dos últimos dez anos.