A capacitação de gestão estratégica como um instrumento na avaliação do crédito de curto prazo

Esta dissertação busca introduzir no Modelo de Análise de Crédito dos Bancos Comerciais alguns fatores estratégicos fundamentais para boa avaliação e defElrimento de uma operação de crédito de curto prazo. Para este fim foi elaborado um modelo Rating que tem como objetivo levar em consideração além da análise cadastral, econômico-financeira e das garantias, uma visão de todo o conjunto da empresa, dando um peso fundamental na estratégia de atuélção analisando \a competitividade , o ambiente interno e externo para que se possa chegar a um número que irá determinar o deferimento ou não da operação, dentro de parâmetros de risco definido pela instituição financeira detontora do recurso, cumprindo as normas do Sistema Financeiro Nacional.

The role of no-arbitrage on forecasting: lessons from a parametric term structure model

Parametric term structure models have been successfully applied to innumerous problems in fixed income markets, including pricing, hedging, managing risk, as well as studying monetary policy implications. On their turn, dynamic term structure models, equipped with stronger economic structure, have been mainly adopted to price derivatives and explain empirical stylized facts. In this paper, we combine flavors of those two classes of models to test if no-arbitrage affects forecasting. We construct cross section (allowing arbitrages) and arbitrage-free versions of a parametric polynomial model to analyze how well they predict out-of-sample interest rates. Based on U.S. Treasury yield data, we find that no-arbitrage restrictions significantly improve forecasts. Arbitrage-free versions achieve overall smaller biases and Root Mean Square Errors for most maturities and forecasting horizons. Furthermore, a decomposition of forecasts into forward-rates and holding return premia indicates that the superior performance of no-arbitrage versions is due to a better identification of bond risk premium.

Term structure dynamics and no-arbitrage under the Taylor rule

A determinação da taxa de juros estrutura a termo é um dos temas principais da gestão de ativos financeiros. Considerando a grande importância dos ativos financeiros para a condução das políticas econômicas, é fundamental para compreender a estrutura que é determinado. O principal objetivo deste estudo é estimar a estrutura a termo das taxas de juros brasileiras, juntamente com taxa de juros de curto prazo. A estrutura a termo será modelado com base em um modelo com uma estrutura afim. A estimativa foi feita considerando a inclusão de três fatores latentes e duas variáveis ​​macroeconômicas, através da técnica Bayesiana da Cadeia de Monte Carlo Markov (MCMC).

Exact arbitrage, well-diversified portfolios and asset pricing in large markets

: In a model of a nancial market with an atomless continuum of assets, we give a precise and rigorous meaning to the intuitive idea of a \well-diversi ed" portfolio and to a notion of \exact arbitrage". We show this notion to be necessary and su cient for an APT pricing formula to hold, to be strictly weaker than the more conventional notion of \asymptotic arbitrage", and to have novel implications for the continuity of the cost functional as well as for various versions of APT asset pricing. We further justify the idealized measure-theoretic setting in terms of a pricing formula based on \essential" risk, one of the three components of a tri-variate decomposition of an asset's rate of return, and based on a speci c index portfolio constructed from endogenously extracted factors and factor loadings. Our choice of factors is also shown to satisfy an optimality property that the rst m factors always provide the best approximation. We illustrate how the concepts and results translate to markets with a large but nite number of assets, and relate to previous work.

Affine processes, arbitrage-Free Term structures of legendre polynomials,and option pricing

Multivariate Affine term structure models have been increasingly used for pricing derivatives in fixed income markets. In these models, uncertainty of the term structure is driven by a state vector, while the short rate is an affine function of this vector. The model is characterized by a specific form for the stochastic differential equation (SDE) for the evolution of the state vector. This SDE presents restrictions on its drift term which rule out arbitrages in the market. In this paper we solve the following inverse problem: Suppose the term structure of interest rates is modeled by a linear combination of Legendre polynomials with random coefficients. Is there any SDE for these coefficients which rules out arbitrages? This problem is of particular empirical interest because the Legendre model is an example of factor model with clear interpretation for each factor, in which regards movements of the term structure. Moreover, the Affine structure of the Legendre model implies knowledge of its conditional characteristic function. From the econometric perspective, we propose arbitrage-free Legendre models to describe the evolution of the term structure. From the pricing perspective, we follow Duffie et al. (2000) in exploring Legendre conditional characteristic functions to obtain a computational tractable method to price fixed income derivatives. Closing the article, the empirical section presents precise evidence on the reward of implementing arbitrage-free parametric term structure models: The ability of obtaining a good approximation for the state vector by simply using cross sectional data.

Impacto das classificações de rating no valor das empresas brasileiras

Este trabalho tem como objetivo estudar como os anúncios de alterações nos ratings de crédito afetam o valor de mercado das empresas brasileiras. Isso foi feito considerando as divulgações de rating pelo período de 3 anos para o universo de empresas que compõem o índice Bovespa de ações. A metodologia escolhida foi a de Estudo de Evento, utilizando o Market Model como forma de estimação dos retornos normais das ações para uma janela de estimação de 1 ano. Como resultado verificou-se que as divulgações dos ratings têm influência no preço das ações, sendo esse efeito mais acentuado no caso dos rebaixamentos de rating (downgrades): os investidores tendem a antecipar a divulgação do downgrade já que o preço das ações cai antes dessa data e volta a subir depois dela. Essa conclusão está em linha com a de estudos semelhantes feitos com ações europeias e americanas. Outra conclusão foi a de que separando a amostra de downgrades entre empresas investment grade e non-investment grade o efeito dos anúncios de rating é mais acentuado no segundo grupo.