Risco de crédito : propostas de medidas de inadimplencia para o mercado brasileiro

O objetivo desta dissertação é apresentar propostas de medidas de inadimplência para o mercado de crédito brasileiro. Estas medidas foram desenvolvidas levando em consideração as várias formas de registro da inadimplência, tais como título protestado, cheque devolvido por falta de fundo, pedido de falência, concordata, etc. Para tanto foram aplicados os conceitos fundamentais de metodologias de taxa de inadimplência, especialmente a da Moody¿s e do Prof. Edward Altman. A partir da implementação destas medidas propostas de inadimplência será possível avaliar e comparar as evoluções da inadimplência de diferentes segmentos de empresas ao longo de vários anos. Com essas informações, os gestores de carteiras de crédito terão condições para minimizarem o risco de concentração. Além disso, através da implementação destas medidas, os órgãos que já atribuem rating às empresas brasileiras poderão averiguar o nível de acerto que seu sistema de classificação de risco de crédito obteve ao longo do tempo.

Títulos soberanos e risco de crédito: uma análise do caso brasileiro

A recente discussão sobre o impacto do risco de crédito sobre a oferta de financiamento a países emergentes é o motivador deste trabalho, que procura estimar modelos de apreçamento de ativos que levam em consideração as expectativas de investidores em relação à probabilidade de não cumprimento integral por parte do emissor das disposições estabelecidas na emissão do título. Estimam-se modelos com o objetivo de extrair de uma série de preços de títulos informações sobre a probabilidade de default e a expectativa de valor recuperado em caso de default. Estes dois fatores apresentam comportamento bastante volátil no período da amostra, indicando a fragilidade da arquitetura de contratos atuais de dívida soberana.

Modelo interno de risco de crédito de Basiléia II: possíveis impactos no capital mínimo exigido dos bancos

Com a implementação do Acordo de Basiléia II no Brasil, os grandes conglomerados bancários poderão utilizar o chamado modelo IRB (Internal Ratings Based) para cômputo da parcela de risco de crédito da exigência de capital. O objetivo desta dissertação é mensurar a diferença entre o capital mínimo exigido (e, conseqüentemente, do Índice de Basiléia) calculado pela abordagem IRB em relação à regulamentação atual. Para isso, foram estimadas probabilidades de inadimplência (PD) utilizando matrizes de transição construídas a partir dos dados da Central de Risco de Crédito (SCR) do Banco Central do Brasil. Os resultados indicam aumento da exigência de capital, ao contrário do ocorrido nos países do G-10.

Uma contribuição à gestão do risco de crédito baseado no modelo Raroc - retorno ajustado ao risco de capital

A implantação do Plano Real em 1994 provocou mudanças na estrutura de receitas dos bancos brasileiros. Em épocas de altas taxas de inflação, o resultado dos bancos era composto substancialmente por rendas oriundas do financiamento da dívida interna do país e em menor parcela de outras receitas como dos empréstimos ao setor privado. Com a estabilização da economia e a globalização dos mercados financeiros mundiais, refletida na entrada de bancos estrangeiros no mercado brasileiro, as taxas de juros tenderam a diminuir, ocasionando uma mudança no foco de atuação dos Bancos que estão se concentrando na intermediação financeira. Neste projeto é apresentada a formação básica do resultado de um banco obtido com a intermediação financeira e explana-se sobre os riscos da atividade bancária. É focado o risco de crédito, abrangendo a descrição das principais metodologias de análise. Estuda-se a Resolução CMN/BACEN nO 2682 que mudou a contabilização das rendas de renegociação de dívidas e estabeleceu parâmetros mínimos para a classificação das operações de crédito alterando os critérios de constituição da provisão para créditos de liquidação duvidosa. É explicado como pode ser utilizado um modelo RARO C - Risk Adjusted Return on Capital - desenvolvido originalmente pelo Bankers Trust - para gerenciamento da Carteira de crédito de um Banco de Varejo típico. Para ilustração e considerando que no mercado brasileiro os dados estatísticos sobre operações de crédito são escassos, além de existirem dificuldades na obtenção de dados de uma Carteira de crédito real relacionadas ao sigilo bancário e estratégias de investimento, o modelo RAROC será aplicado em uma Carteira de crédito fictícia de um Banco de Varejo, especialmente criada para esse fim. O estudo não abrange os recursos necessários para a implementação do modelo, nem customização para outros tipos de Bancos, restringindo-se à análise da utilização da metodologia. Por fim, apresentamos nossas conclusões a respeito da gestão do risco do crédito baseada na utilização de um modelo RAROC.

Avaliação para adequação de capital em risco de crédito sob um modelo de teste de estresse : uma abordagem objetiva

O presente trabalho visa propor uma metodologia para Teste de estresse e, consequentemente, cálculo do colchão adicional de capital em risco de crédito, conforme exigência do Comitê de Supervisão Bancária. A metodologia consiste em utilizar informações macroeconômicas para determinar o comportamento da taxa de inadimplência. Dessa forma, podemos simular possíveis cenários econômicos e, com isso, a taxa de inadimplência associada a esse cenário. Para cada cenário econômico é obtida uma taxa. Cada taxa de inadimplência fornece uma curva de perdas. Simulando diversos cenários econômicos foi possível obter diversas curvas de perda e, com elas, a probabilidade de ocorrência da perda esperada e inesperada. A metodologia foi aplicada a uma carteira de crédito pessoal para pessoa física. Os resultados se mostraram bastantes eficientes para determinar a probabilidade de ocorrência do Capital Alocado. Como consequência do teste, dado um nível de confiança, foi possível determinar qual deveria ser o Capital Alocado para fazer frente às perdas acima da perda inesperada.

A teoria da ruína aplicada em um modelo de empresa financeira com risco de crédito

In this work we study a new risk model for a firm which is sensitive to its credit quality, proposed by Yang(2003): Are obtained recursive equations for finite time ruin probability and distribution of ruin time and Volterra type integral equation systems for ultimate ruin probability, severity of ruin and distribution of surplus before and after ruin

Risco de crédito: uma abordagem utilizando análise discriminante, regressão logística e redes neurais artificiais

Considering the relevance of researches concerning credit risk, model diversity and the existent indicators, this thesis aimed at verifying if the Fleuriet Model contributes in discriminating Brazilian open capital companies in the analysis of credit concession. We specifically intended to i) identify the economic-financial indicators used in credit risk models; ii) identify which economic-financial indicators best discriminate companies in the analysis of credit concession; iii) assess which techniques used (discriminant analysis, logistic regression and neural networks) present the best accuracy to predict company bankruptcy. To do this, the theoretical background approached the concepts of financial analysis, which introduced themes relative to the company evaluation process; considerations on credit, risk and analysis; Fleuriet Model and its indicators, and, finally, presented the techniques for credit analysis based on discriminant analysis, logistic regression and artificial neural networks. Methodologically, the research was defined as quantitative, regarding its nature, and explanatory, regarding its type. It was developed using data derived from bibliographic and document analysis. The financial demonstrations were collected by means of the Economática ® and the BM$FBOVESPA website. The sample was comprised of 121 companies, being those 70 solvents and 51 insolvents from various sectors. In the analyses, we used 22 indicators of the Traditional Model and 13 of the Fleuriet Model, totalizing 35 indicators. The economic-financial indicators which were a part of, at least, one of the three final models were: X1 (Working Capital over Assets), X3 (NCG over Assets), X4 (NCG over Net Revenue), X8 (Type of Financial Structure), X9 (Net Thermometer), X16 (Net Equity divided by the total demandable), X17 (Asset Turnover), X20 (Net Equity Profitability), X25 (Net Margin), X28 (Debt Composition) and X31 (Net Equity over Asset). The final models presented setting values of: 90.9% (discriminant analysis); 90.9% (logistic regression) and 97.8% (neural networks). The modeling in neural networks presented higher accuracy, which was confirmed by the ROC curve. In conclusion, the indicators of the Fleuriet Model presented relevant results for the research of credit risk, especially if modeled by neural networks.