Demissão, plural e singular: um estudo teorico e empírico sobre enxugamentos de pessoal no nível organizacional e sobre perda de emprego no nível individual

Este trabalho constitui um estudo integrador das di versas dimensões do fenômeno da demissão no campo organizacional. Do ponto de vista teórico, o estudo integra dois níveis de análise: (i) no nível organizacional, discute enxugamentos de pessoal, seus efeitos, limitações e alternativas, enquanto método de desenvolvimento de organizações; (ii) no nível individual, analisa a perda de emprego e seus significados. Do ponto de vista empírico, o trabalho incorpora uma pesquisa de campo de natureza exploratória, cuja meta é ilustrar, no contexto brasileiro, algumas proposições teóricas feitas na tese, em especial aquelas que sugerem que certos fatores (moderadores) sob controle da organização podem mediar os efeitos de enxugamentos na empresa, nos remanescentes e nos demitidos.

Aversão à perda, assimetria nos co-movimentos de mercado e viés doméstico: caso Japão e Reino Unido

Analogamente à Amonlirdviman e Carvalho (2009), que calibrou o modelo de Aversão à Perda Míope de Benartzi and Thaler (1995) para o caso dos Estados Unidos, esta dissertação analisa o problema de alocação de portfolio de ações para o investidor japonês/britânico avesso à perda que decide entre ações domésticas e estrangeiras sujeito às assimetrias nos co-movimentos dos retornos a fim de investigar o papel desta preferência e da evidência empírica de assimetria como potenciais explicações para o viés doméstico em ações. Ao calibrar o modelo para o investidor japonês e britânico, esta dissertação realiza um teste de robustez para o trabalho de Amonlirdviman and Carvalho (2009). Os resultados de inferência dos ganhos com a diversificação internacional apontam que pelo menos parte do viés doméstico existente no caso do Japão e do Reino Unido pode ser explicado pela introdução de preferências com aversão à perda e pela assimetria nos co-movimentos dos retornos.

Modelagem da perda esperada: uma alternativa para tratar o efeito da correlação entre a PD e LGD

Com a relevância que o mercado de crédito vem ganhando na economia o presente trabalho se propôs a fazer uma revisão conceitual do risco de crédito. Tendo a perda esperada como o principal componente do risco de crédito, o trabalho se aprofundou nesse tema propondo uma maneira nova para o cálculo da mesma. Da maneira que ela é modelada usualmente pressupoem que os parâmetros de PD e LGD são independentes. Alguns autores questionam essa pressuposição e que, se essa dependência não for levada em conta os cálculos de perda esperada e o capital que deveria ser alocado estarão incorretos. Uma alternativa para tratar a correlação é modelar os dois componentes conjuntamente, ao comparar os resultados do modelo usual com o modelo conjunto conclui-se que o erro da estimativa de perda esperada do modelo conjunto foi menor. Não se pode afirmar que o menor erro na estimativa de perda se deve a correlação entre a PD e LGD, porém ao modelar os parâmetros conjuntamente, retira-se essa forte pressuposição.

Perda esperada com operações de crédito : uma aplicação dos modelos da classe GAMLSS

O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).