909 resultados para Credit risk pricing


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Este trabalho tem como objetivo analisar os resultados de uma operação de hedge de um diversificado portfólio de crédito de empresas brasileiras através do uso de ativos de equity. Inicialmente, faz-se uma alusão aos principais aspectos teóricos da presente dissertação com suas definições e revisão bibliográfica. Posteriormente, são apresentados os parâmetros básicos da seleção da amostra utilizada e do período durante o qual tal estratégia de proteção será implementada.

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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.

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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.

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No Brasil, o mercado de crédito corporativo ainda é sub-aproveitado. A maioria dos participantes não exploram e não operam no mercado secundário, especialmente no caso de debêntures. Apesar disso, há inúmeras ferramentas que poderiam ajudar os participantes do mercado a analisar o risco de crédito e encorajá-los a operar esses riscos no mercado secundário. Essa dissertação introduz um modelo livre de arbitragem que extrai a Perda Esperada Neutra ao Risco Implícita nos preços de mercado. É uma forma reduzida do modelo proposto por Duffie and Singleton (1999) e modela a estrutura a termo das taxas de juros através de uma Função Constante por Partes. Através do modelo, foi possível analisar a Curva de Perda Esperada Neutra ao Risco Implícita através dos diferentes instrumentos de emissores corporativos brasileiros, utilizando Títulos de Dívida, Swaps de Crédito e Debêntures. Foi possível comparar as diferentes curvas e decidir, em cada caso analisado, qual a melhor alternativa para se tomar o risco de crédito da empresa, via Títulos de Dívida, Debêntures ou Swaps de Crédito.

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Pós-graduação em Engenharia de Produção - FEB

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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.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Zusammenfassung Die Messung und Bewertung von Kreditrisiken stellt sich aktuell als ein sehr bedeutsames (Stichworte : Basel II, Solvency II, Kreditderivate) Gebiet dar. Allerdings hat sich hierbei keine einheitliche Vorgehensweise herausgebildet, sondern es existieren eine Vielzahl unterschiedlicher Ansatzpunkte und Modelle. Aus diesem Grund wird in dem vorliegenden Überblicksaufsatz versucht, einen systematischen Überblick über Problemfelder, Modellierungsansätze und Methoden des Risikomanagements im Kontext von Kreditrisiken zu geben. Nach einer einführenden Charakterisierung von Kreditrisiken und einem Abriss über Ratingsysteme werden zunächst die vier grundlegenden Kategorien von Kreditrisikomodellen (statische Modellierung der Ausfallverteilung, Unternehmenswertmodelle, Intensitätsmodelle und ratingbasierte Modelle) erörtert. Sodann erfolgt eine Darstellung der wichtigsten Industriemodelle (Credit Risk+, KMV, Credit Metrics, Credit Portfolio View). Behandelt werden ferner die Grundzüge von Basel II und die hierbei zugrunde liegende modelltheoretische Fundierung in Form von Einfaktormodellen sowie die Bewertung von ausfallbedrohten Zinstiteln. Abschließend wird auf Kreditderivate eingegangen.

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Tese de mestrado em Matemática Aplicada à Economia e Gestão, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2016