Modelo de regressão beta para teste de estresse em risco de crédito de instituições financeiras

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatistica, 2015.

Estudo comparativo entre técnicas de aprendizado de máquina para estimação de risco de crédito

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2016.

Modelos de avaliação do risco de crédito - Aplicação a empresas cotadas

Com a globalização e liberalização de mercados, com a crescente incerteza e risco é fundamental nos dias que correm distinguir um bom de um mau investimento, ou então um investimento que hoje não parece apelativo mas que no futuro poderá sê-lo (e então guardá-lo em carteira). Quando uma entidade empresta um determinado montante a outra, está a concretizar um investimento (obtendo juros) e não pretende certamente perder valor (capital e juros). Então, há que avaliar a contraparte nomeadamente, quais os negócios da mesma, quais os seus stakeholders, qual o ambiente tarefa e o ambiente geral para que o investimento tenha sucesso, por outras palavras, avaliar o risco de investir em determinada empresa. Esta dissertação aborda alguns modelos de avaliação de risco de crédito, traduz a qualificação do risco de crédito através da quantificação do mesmo. Após a análise da relevância da gestão do risco e da importância desta matéria, apresentam-se e aplicam-se dois modelos, KMV model e CreditGrades para atingir um conjunto de objetivos nomeadamente, caracterização do risco de crédito, determinação da probabilidade de default e determinação do credit spread de empresas portuguesas. Os modelos serão aplicados empresas do mesmo setor e, para além de serem do mesmo setor, foram escolhidas, em igual dimensão, empresas cuja liquidez é maior e empresas em que a liquidez é menor, para perceber, as diferenças que daí possam advir. Posteriormente será analisada isoladamente a variável taxa de crescimento de forma a perceber qual a importância ou influência da mesma em empresas como o setor da indústria e a inufluência em empresas mais e menos líquidas.

Determinação do preço de crédito através do risco

A dissertação analisa o papel cada vez mais fundamental do gerenciamento de risco de crédito para a garantia da lucratividade das Instituições Financeiras daqui para frente. As Instituições que vão diferenciar-se serão as que apresentarem menores perdas de crédito. o gerenciamento de crédito eficaz é discutido através da constatação que a demanda de crédito é influenciada pela taxa de juros, principalmente para a faixa da população que apresenta melhor renda e/ou menor índice de inadimplência e apresenta a precificação dos empréstimos com base no risco de crédito do cliente como uma forma de se obter menores perdas de crédito. Atualmente, na maioria das Instituições Financeiras brasileiras, não há diferenciação de preço por grupos de inadimplência, ou seja, a taxa de juros é definida através de uma inadimplência média, gerando, para as Instituições, um lucro extraordinário na concessão de crédito para os bons pagadores (e com isso desestimulando-os a solicitar empréstimos) e um provável prejuízo na concessão para maus pagadores. Como ferramenta para precificar o crédito com base no risco, utilizamos o RAROCRisk Adjusted Retum on Capital - uma metodologia extremamente sofisticada que estabelece alocação de capital igual à diferença entre as provisões de devedores duvidosos e a perda máxima com um nível de significância variável de 95% a 99% (existe de 1 a5% de probabilidade de ocorrer uma perda maior que a perda máxima esperada). Esta dissertação conclui, através de simulações, que é possível aumentar a lucratividade bancária, através da redução das perdas, precificando corretamente os créditos concedidos

Analisando o risco de uma carteira de crédito via simulações de Monte Carlo

Neste trabalho, analisamos utilização da metodologia CreditRLsk+ do Credit Suisse sua adequação ao mercado brasileiro, com objetivo de calcular risco de uma carteira de crédito. Certas hipóteses assumidas na formulação do modelo CreditRisk+ não valem para o mercado brasileiro, caracterizado, por exemplo, por uma elevada probabilidade de defcnilt. Desenvolvemos, então, uma metodologia para cálculo da distribuição de perdas através do método de Simulação de Monte Cario, alterando algumas hipóteses originais do modelo com objetivo de adaptá-lo ao nosso mercado. utilização de simulações também oferece resultados mais precisos em situações onde as carteiras possuem uma pequena população de contratos, além de eliminar possíveis problemas de convergência do método analítico, mesmo considerando as hipóteses do modelo original. Verifica-se ainda que tempo computacional pode ser menor que da metodologia original, principalmente em carteiras com elevado número de devedores de perfis distintos com alocações em diversos setores da economia. Tendo em vista as restrições acima, acreditamos que metodologia proposta seja uma alternativa para forma analítica do modelo CreditRisk+. Apresentamos exemplos de utilização resultados providos por estas simulações. ponto central deste trabalho realçar importância da utilização de metodologias alternativas de medição de risco de crédito que incorporem as particularidades do mercado brasileiro.

Crédito e risco bancário

O tema central deste trabalho analisa o crédito e o risco bancário. Seu objetivo básico será abordar os aspectos do risco bancário, mostrando os principais instrumentos utilizados para mensuração e gerenciamento do risco de crédito. A abordagem do tema inclui também uma análise econômico-financeira das empresas tomadoras de crédito bancário, bem como os levantamentos estatísticos relativos ao porte e risco dessas empresas. Os dados estatísticos indicam haver uma concentração de perdas de crédito nas micros e pequenas empresas, o que não chega a comprometer os resultados globais, em função da diversificação e pulverização dos valores emprestados, diluindo os riscos e garantindo a rentabilidade esperada. A conclusão do trabalho mostra que o risco é inerente à concessão de crédito e pode ser minimizado através de um bom gerenciamento do mesmo.

Metodologia para precificação e análise do risco de contratação entre submercados no setor elétrico brasileiro

As regras do novo modelo de mercado para o Setor Elétrico Brasileiro (SEB) foram publicadas em julho de 2004. A base deste modelo está na criação do Ambiente de Contratação Regulada (ACR) e o Ambiente de Contratação Livre (ACL), para comercialização de energia elétrica. No ACR, a contratação é feita por leilão, procurando-se atender à soma das demandas de todas as Distribuidoras participantes. Cada Gerador, vencedor do leilão, assina contratos bilaterais com todas as Distribuidoras, as quais podem estar localizadas em submercados diferentes e, assim, expor os Geradores ao chamado “risco de submercado”. No entanto, no ACR, este risco é assumido pelas Distribuidoras, que poderão, eventualmente, repassá-los aos consumidores finais. Por outro lado, no ACL este risco continuará sendo assumido pelos Geradores no caso de contratos entre submercados. Neste contexto, o objetivo do presente trabalho é propor uma metodologia para precificação e análise dos riscos de submercado de um Gerador operando no ACL, com base na teoria da “utilidade esperada”. São analisados dois estudos de caso, de uma contratação bilateral diretamente com um consumidor e da participação em um leilão de compra de energia elétrica realizado em um submercado “vizinho”. Em ambos os casos, analisados com dados reais do sistema elétrico brasileiro, os resultados obtidos comprovam que a abordagem de “utilidade esperada” captura de forma mais coerente o perfil de risco do Gerador, comparada à abordagem tradicional de precificação do risco pelo valor presente médio da renda, que considera o Gerador como sendo neutro à situações de risco.

Estudo sobre o efeito de variáveis macro econômico e do spread de credit default swap no risco de evento de crédito soberano

Este trabalho explora a realização de default soberano em função da estrutura de spreads de CDS (Credit Default Swap). Pode-se dizer que os spreads revelam a probabilidade de default de um país. Aplicamos a metodologia proposta neste trabalho para Argentina, Coreia, Equador, Indonésia, México, Peru, Turquia, Ucrânia, Venezuela e Rússia. Nós mostramos que um modelo de um único fator seguindo um processo lognormal captura a probabilidade de default. Também mostramos que as variáveis macro econômicas inflação, desemprego e crescimento não explicam a variável dependente do estudo (probabilidade de default). Cada país reage de maneira diferente a crise econômica que a leva a não honrar seus compromissos com as dívidas contraídas.