997 resultados para Restrição a crédito


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Data Warehouse (DW) é um processo que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender à necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc, relatórios analíticos e de suporte de decisão. Já um Case-Based Reasoning (CBR) é uma técnica de Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence) para a representação de conhecimento e inferência, que propõe a solução de novos problemas adaptando soluções que foram usadas para resolver problemas anteriores. A descrição de um problema existente, ou um caso é utilizado para sugerir um meio de resolver um novo problema, avisar o usuário de possíveis falhas que ocorreram anteriormente e interpretar a situação atual. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo do uso de um DW combinado com um CBR para a verificação de “risco” de inadimplência no setor de telecomunicações. Setor este que devido as grandes mudanças que ocorreram no mercado, que passam desde a privatização do setor e a entrada de novas operadoras fixas e celulares, criando um ambiente de concorrência, anteriormente inexistente, possibilitando assim ao cliente trocar de operadora ou até mesmo deixar a telefonia fixa e ficar somente com a celular, e vai até ao fato da estabilização econômica e as novas práticas de mercado, que determinou a baixa das multas, tornando assim compensador aos clientes deixar as faturas vencidas a perder juros de aplicações ou pagar juros bancários para quitar a sua dívida, visto que a empresa telefônica só pode aplicar as sanções com o prazo de 30 dias. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um CBR para aplicação na área de Crédito e Cobrança, onde são detalhados os vários passos, a utilização do mesmo junto ao um DW, o que proporciona a comparação com desenvolvimento de outros sistemas similares e as diferenças (vantagens e desvantagens) que isso traz ao mesmo.

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Após a crise financeira de 2008, é perceptível a intensificação de esforços globais para aperfeiçoar métodos de avaliação de risco e ajuste de exposição de capital para tornar o sistema financeiro mundial mais sólido e consistente. O objetivo deste trabalho é propor um modelo de estimação de curvas de crédito privado no Brasil, aplicando a modelagem paramétrica de Nelson & Siegel (1987) a uma amostra de preços de debêntures. Os resultados obtidos poderão ser utilizados para auxiliar reguladores e profissionais de mercado com análises de risco, apreçamento de ativos ilíquidos e percepção de expectativas.

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Muitos trabalhos estrangeiros e alguns trabalhos brasileiros indicam que os consumidores têm um preço de referência em sua mente ao analisar o preço de um bem em particular, sendo este processo interno, externo ou ambos. Verifica-se também que o modo como as situações no momento da compra são apresentados (efeito framing) também influencia o processo decisório. Estes fenômenos têm sido explicados por estudos comportamentais e de constructos psicológicos. Este trabalho tem como objetivo explorar o efeito do crédito (em particular as compras parceladas) e do efeito framing nos preços de referência. O motivador deste estudo foi o grande volume de linhas de crédito que tem sido oferecido no mercado brasileiro. A maior parcela dos respondentes (41%) pertence a classe C que representa maior fatia de renda nacional e correponde a cerca de 103 milhões de pessoas (dados de agosto de 2010) e tende a evoluir para 56% da população (113 milhões até 2014). O método de pesquisa usado foi o experimental com manipulação por instrução. Pode-se confirmar a hipótese de que o preço de referência pode apresentar uma variação onde a sensação de perda é reduzida ao ser transferida para o longo prazo ou simplesmente anulada pela satisfação imediata de posse do bem. Não se pode confirmar hipótese de que o crédito pode influenciar a formação de preços de referência. Contudo, pode-se explorar o tema e fornecer bases para motivar pesquisas futuras a respeito.

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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(%).

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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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In the first essay, "Determinants of Credit Expansion in Brazil", analyzes the determinants of credit using an extensive bank level panel dataset. Brazilian economy has experienced a major boost in leverage in the first decade of 2000 as a result of a set factors ranging from macroeconomic stability to the abundant liquidity in international financial markets before 2008 and a set of deliberate decisions taken by President Lula's to expand credit, boost consumption and gain political support from the lower social strata. As relevant conclusions to our investigation we verify that: credit expansion relied on the reduction of the monetary policy rate, international financial markets are an important source of funds, payroll-guaranteed credit and investment grade status affected positively credit supply. We were not able to confirm the importance of financial inclusion efforts. The importance of financial sector sanity indicators of credit conditions cannot be underestimated. These results raise questions over the sustainability of this expansion process and financial stability in the future. The second essay, “Public Credit, Monetary Policy and Financial Stability”, discusses the role of public credit. The supply of public credit in Brazil has successfully served to relaunch the economy after the Lehman-Brothers demise. It was later transformed into a driver for economic growth as well as a regulation device to force private banks to reduce interest rates. We argue that the use of public funds to finance economic growth has three important drawbacks: it generates inflation, induces higher loan rates and may induce financial instability. An additional effect is the prevention of market credit solutions. This study contributes to the understanding of the costs and benefits of credit as a fiscal policy tool. The third essay, “Bayesian Forecasting of Interest Rates: Do Priors Matter?”, discusses the choice of priors when forecasting short-term interest rates. Central Banks that commit to an Inflation Target monetary regime are bound to respond to inflation expectation spikes and product hiatus widening in a clear and transparent way by abiding to a Taylor rule. There are various reports of central banks being more responsive to inflationary than to deflationary shocks rendering the monetary policy response to be indeed non-linear. Besides that there is no guarantee that coefficients remain stable during time. Central Banks may switch to a dual target regime to consider deviations from inflation and the output gap. The estimation of a Taylor rule may therefore have to consider a non-linear model with time varying parameters. This paper uses Bayesian forecasting methods to predict short-term interest rates. We take two different approaches: from a theoretic perspective we focus on an augmented version of the Taylor rule and include the Real Exchange Rate, the Credit-to-GDP and the Net Public Debt-to-GDP ratios. We also take an ”atheoretic” approach based on the Expectations Theory of the Term Structure to model short-term interest. The selection of priors is particularly relevant for predictive accuracy yet, ideally, forecasting models should require as little a priori expert insight as possible. We present recent developments in prior selection, in particular we propose the use of hierarchical hyper-g priors for better forecasting in a framework that can be easily extended to other key macroeconomic indicators.

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Dado a importância da gestão de risco associada às operações de crédito, modelos estatísticos que avaliam o risco de inadimplência tornaram-se fundamentais na mensuração do risco associado a um cliente. Neste contexto, foi desenvolvido um modelo dinâmico de crédito utilizando variáveis características dos clientes, comportamentais e macroeconômicas através da Análise de Sobrevivência aplicada a dados discretos. Os resultados obtidos indicam que a inclusão de variáveis macroeconômicas provoca um efeito significativo, porém baixo, no ajuste do modelo. Entretanto, nota-se uma melhora expressiva no poder de previsão da taxa de inadimplência do portfólio quando aplicado a um conjunto de dados de validação.

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A crise bancária que atingiu a Coreia do Sul em 2002 está relacionada, em grande parte, com a grande velocidade de crescimento e penetração da população no segmento de cartões de crédito, fazendo com que o país recebesse a denominação de “República dos Cartões de Plástico” pela mídia internacional. Em 2003, como resultado deste crescimento, o sistema financeiro do país precisou ser socorrido pelo governo sul coreano, pois o endividamento do consumidor havia saído do controle. Atualmente, alguns estudos indicam que o Brasil pode estar caminhando para uma situação semelhante, compensando o alto nível de endividamento da população sul-coreana, com as altas taxas de juros cobradas neste segmento pelos bancos brasileiros. Com base na experiência da Coreia do Sul, este trabalho explora as principais causas deste fenômeno, a motivação da população em buscar este tipo específico de financiamento, a dicotomia dos agentes ao tratar deste crescimento e quais medidas podem ser tomadas para evitar um possível colapso no sistema financeiro.

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In a general equilibrium Ramsey type model with heterogeneous agents we study the conditions for which a credit restriction can be a source of endogenous cycle to credit and capital.

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Rogério Sobreira mostra que ao invés de cumprir um papel estabilizador no sistema, conforme sugerido pelos adeptos da abordagem do racionamento de crédito, os bancos são agentes eminentemente instabilizadores, pois sancionam e condicionam posturas financeiras mais arrojadas dos demais atores econômicos.

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Este trabalho tem por objetivo principal avaliar a existência de equivalência ricardiana no Brasil. Para isto, empregam-se três metodologias distintas. Inicialmente, com base no modelo de Enders e Lee (1990), utilizam-se regressões do tipo VAR e VEC e decomposição de variância para avaliar de que forma consumo e exportações líquidas reagem a variações não-antecipadas da dívida do setor público, mantidos constantes os gastos do governo. Em seguida, com base no mesmo modelo teórico, estimam-se parâmetros relativos à função consumo e testam-se as restrições de sobre-identificação associadas à técnica de MGM. Por último, efetuam-se testes relativos à restrição de liquidez com base no modelo de consumidores restritos de Campbell e Mankiw (1989). Embora alguns dos resultados sejam inconclusos, particularmente quando se utilizam os dois primeiros métodos de investigação (análise de variância e teste das restrições de sobre-identificação), de modo geral concluímos pela não-validade da hipótese para o Brasil. Teoricamente, isto é compatível com o fato de se ter uma parcela substancial de consumidores brasileiros restritos na obtenção de crédito (a exemplo do que já haviam também concluído Reis, Issler, Blanco e Carvalho (1998) e Issler e Rocha (2000) e do que também concluímos na última seção.