907 resultados para Administração de crédito - Modelos econométricos


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Estudos que investigam as razões do acumulo de caixa e a existência de uma política de gestão ativa do caixa têm ganhado evidência na literatura acadêmica internacional nos últimos anos. As pesquisas que consideram os determinantes do nível de caixa e suas implicações ainda encontram-se em um estágio inicial. Adicionalmente, pesquisas ao redor do mundo têm encontrado elevado nível de caixa acumulado pelas empresas. De acordo com as principais linhas de investigação empírica, três correntes teóricas podem explicar o nível de caixa a partir das variáveis denominadas determinantes: tradeoff theory, pecking order theory e a teoria de agência. Este estudo tem por objetivo investigar empiricamente os determinantes do caixa e identificar a existência ou não de uma política de gestão ativa nas empresas brasileiras. Foi realizada uma pesquisa com amostra de 198 empresas listadas na BOVESPA, no período de 1998 a 2008, totalizando 2178 observações. A pesquisa utilizou modelos econométricos de regressão linear e painel de dados. Com as evidências empíricas encontradas, podemos concluir que a gestão do nível de caixa acumulado é uma importante decisão a ser tomada pelas empresas brasileiras. As teorias que suportam as explicações dos determinantes do nível de caixa podem ser aplicadas de modo complementar ao invés de divergentes.

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A motivação deste trabalho é relacionar a teoria da estatística com uma clássica aplicação prática na indústria, mais especificamente no mercado financeiro brasileiro. Com o avanço de hardware, sistemas de suporte à decisão se tornaram viáveis e desempenham hoje papel fundamental em muitas áreas de interesse como logística, gestão de carteiras de ativos, risco de mercado e risco de crédito. O presente trabalho tem como objetivos principais propor uma metodologia de construção de modelos de escoragem de crédito e mostrar uma aplicação prática em operações de empréstimo pessoal com pagamento em cheques. A parte empírica utiliza dados reais de instituição financeira e duas metodologias estatísticas, análise de regressão linear múltipla e análise de regressão probit. São comparados os resultados obtidos a partir da aplicação de modelos de escoragem de crédito desenvolvidos com cada metodologia com os resultados obtidos sem a utilização de modelos. Assim, demonstra-se o incremento de resultado da utilização de modelos de escoragem e conclui-se se há ou não diferenças significativas entre a utilização de cada metodologia. A metodologia de construção de modelos de escoragem é composta basicamente por duas etapas, definição das relações e da equação para cálculo do escore e a definição do ponto de corte. A primeira consiste em uma busca por relações entre as variáveis cadastrais e de comportamento do cliente, variáveis da operação e o risco de crédito caracterizado pela inadimplência. A segunda indica o ponto em que o risco deixa de ser interessante e o resultado esperado da operação passa a ser negativo. Ambas as etapas são descritas com detalhes e exemplificadas no caso de empréstimos pessoais no Brasil. A comparação entre as duas metodologias, regressão linear e regressão probit, realizada no caso de empréstimos pessoais, considerou dois aspectos principais dos modelos desenvolvidos, a performance estatística medida pelo indicador K-S e o resultado incremental gerado pela aplicação do modelo. Foram obtidos resultados similares com ambas as metodologias, o que leva à conclusão de que a discussão de qual das duas metodologias utilizar é secundária e que se deve tratar a gestão do modelo com maior profundidade.

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El aseguramiento de portafolio trae consigo unos costos de transacción asociados que son reconocidos por la teoría financiera pero que no han sido objeto de estudio de muchas aproximaciones empíricas. Mediante modelos econométricos de series de tiempo se puede pronosticar el número de rebalanceos necesarios para mantener un portafolio asegurado, así como el tiempo que debe transcurrir entre cada uno de estos. Para tal fin se usan modelos de Datos de Cuenta de Poisson Autorregresivos (ACP) modificados para captar las características de la serie y modelos de Duración Autorregresivos (ACD). Los modelos capturan la autocorrelación de las series y pronostican adecuadamente el costo de transacción asociado a los rebalanceos.

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Esta tese apresenta o desenvolvimento conceitual, estimação de parâmetros e aplicação empírica de um Modelo de Risco de Portfólio cujo objetivo é realizar previsões da distribuição estatística da perda de crédito em carteiras de crédito ao consumidor. O modelo proposto é adaptado às características do crédito ao consumidor e ao mercado brasileiro, podendo ser aplicado com dados atualmente disponíveis para as Instituições Financeiras no mercado brasileiro. São realizados testes de avaliação da performance de previsão do modelo e uma comparação empírica com resultados da aplicação do Modelo CreditRisk+.

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A previsão de demanda é uma atividade relevante pois influencia na tomada de decisão das organizações públicas e privadas. Este trabalho procura identificar modelos econométricos que apresentem bom poder preditivo para a demanda automotiva brasileira num horizonte de longo prazo, cinco anos, através do uso das séries de vendas mensais de automóveis, veículos comerciais leves e total, o período amostral é de 1970 a 2010. Foram estimados e avaliados os seguintes modelos: Auto-regressivo (Box-Jenkins, 1976), Estrutural (Harvey, 1989) e Mudança de Regime (Hamilton, 1994), incluindo efeitos calendário e dummies além dos testes de raízes unitárias sazonais e não-sazonais para as séries. A definição da acurácia dos modelos baseou-se no Erro Quadrático Médio (EQM) dos resultados apresentados na simulação da previsão de demanda dos últimos quinze anos (1995 a 2010).

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Trato do problema da assimetria de informação no mercado de crédito e do uso da informação externa como forma de minimizar esse efeito negativo. Descreve os modelos teóricos de troca de informação na presença de Bureaus de crédito e aborda o mercado brasileiro de crédito, conduzindo avaliações qualitativas e quantitativas.

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"[…].As decisões económicas envolvem, muitas vezes, uma perspetiva do futuro, o que motiva a inclusão, nos modelos, de expectativas referentes ao valor futuro de alguma(s) variável(veis). Os modelos neste contexto são designados por «REFV models», sendo de referir que a sigla REFV deriva do inglês «RE Models with Expectation of Future Variables». […] Dado que podem ocorrer acontecimentos inesperados, os resultados respeitantes a previsões futuras nem sempre são fiáveis, isto é, a previsão macroeconómica não é perfeita. No que se refere a eventuais acontecimentos inesperados, salienta-se que, por exemplo, a política económica pode ser diferente daquela que os previsores esperavam quando fizeram as suas previsões, o preço do petróleo pode baixar ou aumentar inesperadamente. Assim, nesta era da informação e da imagem, a inclusão das expectativas racionais em modelos e políticas macroeconómicas (modelos com expectativas racionais de variáveis futuras) é, sem dúvida, uma mais-valia."

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Esta dissertação analisa a influência de um conjunto de variáveis políticas na determinação dos ratings soberanos. Com efeito, contrário a estudo anterior publicado pelo IMF Working Paper Series, os resultados apontam para a significância estatística conjunta das variáveis políticas empregadas, ainda que controladas por indicadores econômicos largamente utilizados na literatura correspondente. O sucesso dos resultados baseia-se na utilização de novas variáveis visando captar o nível de desenvolvimento das instituições políticas, somada à ampla base de dados anualizados em painel envolvendo 79 países no período entre 1997 e 2003. Ademais, além da evidência do uso conjunto de variáveis políticas na determinação dos ratings soberanos, o tratamento econométrico dos dados em painel detectou a existência de heterogeneidade não-observada dos países da amostra, sendo esta correlacionada com as variáveis explicativas do modelo.

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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(%).