Desenvolvimento de modelo de risco de porfólio para carteiras de crédito a pessoas físicas

Esta tese apresenta o desenvolvimento conceitual, estimação de parâmetros e aplicação empírica de um Modelo de Risco de Portfólio cujo objetivo é realizar previsões da distribuição estatística da perda de crédito em carteiras de crédito ao consumidor. O modelo proposto é adaptado às características do crédito ao consumidor e ao mercado brasileiro, podendo ser aplicado com dados atualmente disponíveis para as Instituições Financeiras no mercado brasileiro. São realizados testes de avaliação da performance de previsão do modelo e uma comparação empírica com resultados da aplicação do Modelo CreditRisk+.

Autocorrelação espacial na distribuição de área de loja de supermercados em municípios do estado de São Paulo

Cerca de 90% da variabilidade da densidade de m2 de loja de supermercados nas microrregiões do estado de São Paulo pode ser explicada pela densidade de renda ali existente, desde que a autocorrelação espacial presente nas duas variáveis seja levada em consideração. Neste trabalho, apresenta-se o conceito de autocorrelação espacial, sugere-se uma medida para a sua intensidade (Índice de Geary), e estuda-se uma estratégia para sua remoção.

Indicadores de renda baseados em consumo de energia elétrica: abordagens domiciliar e regional na perspectiva da estatística espacial

Com o objetivo de avaliar o uso do consumo de energia elétrica como indicador socioeconômico, esta pesquisa analisa informações em dois níveis de agregação geográfica. No primeiro, sob perspectiva territorial, investiga indicadores de Renda e Consumo de Energia Elétrica agregados por áreas de ponderação (conjunto de setores censitários) do município de São Paulo e utiliza os microdados do Censo Demográfico 2000 em conjunto com a base de domicílios da AES Eletropaulo. Aplica modelos de Spatial Auto-Regression (SAR), Geographically Weighted Regression (GWR), e um modelo inédito combinado (GWR+SAR), desenvolvido neste estudo. Diversas matrizes de vizinhança foram utilizadas na avaliação da influência espacial (com padrão Centro-Periferia) das variáveis em estudo. As variáveis mostraram forte auto-correlação espacial (I de Moran superior a 58% para o Consumo de Energia Elétrica e superior a 75% para a Renda Domiciliar). As relações entre Renda e Consumo de Energia Elétrica mostraram-se muito fortes (os coeficientes de explicação da Renda atingiram valores de 0,93 a 0,98). No segundo nível, domiciliar, utiliza dados coletados na Pesquisa Anual de Satisfação do Cliente Residencial, coordenada pela Associação Brasileira dos Distribuidores de Energia Elétrica (ABRADEE), para os anos de 2004, 2006, 2007, 2008 e 2009. Foram aplicados os modelos Weighted Linear Model (WLM), GWR e SAR para os dados das pesquisas com as entrevistas alocadas no centróide e na sede dos distritos. Para o ano de 2009, foram obtidas as localizações reais dos domicílios entrevistados. Adicionalmente, foram desenvolvidos 6 algoritmos de distribuição de pontos no interior dos polígonos dos distritos. Os resultados dos modelos baseados em centróides e sedes obtiveram um coeficiente de determinação R2 em torno de 0,45 para a técnica GWR, enquanto os modelos baseados no espalhamento de pontos no interior dos polígonos dos distritos reduziram essa explicação para cerca de 0,40. Esses resultados sugerem que os algoritmos de alocação de pontos em polígonos permitem a observação de uma associação mais realística entre os construtos analisados. O uso combinado dos achados demonstra que as informações de faturamento das distribuidoras de energia elétrica têm grande potencial para apoiar decisões estratégicas. Por serem atuais, disponíveis e de atualização mensal, os indicadores socioeconômicos baseados em consumo de energia elétrica podem ser de grande utilidade como subsídio a processos de classificação, concentração e previsão da renda domiciliar.

Um modelo de correção da distribuição de população para municípios brasileiros

Este trabalho propõe um método para corrigir a distorção observada na distribuição de população dos municípios brasileiros presente nos dados de Censo Demográfico. Essa distorção se caracteriza por uma concentração elevada de municípios com valores de população próximos das mudanças de faixa do Fundo de Participação de Municípios (FPM). O método identifica os municípios candidatos a ajuste, ou seja, com maiores distorções obtidas através de um método Jackknife, e sugere uma correção para sua população de acordo com um modelo linear que segue a Lei de Zipf de distribuição de população de cidades (ZIPF, 1949). Após o ajuste o proposto, o teste de McCrary (2008) captura significativa redução nas descontinuidades na distribuição da população dos municípios para os anos de 2000, 2007 e 2010.