Risco soberano e probabilidade de default implícita em swaps de crédito

Este trabalho propõe um modelo de forma reduzida livre de arbitragem para a extração de probabilidades de default a partir de spreads de Swaps de Crédito e aplica-o realizando uma análise da percepção de risco da dívida soberana brasileira confrontando dois momentos com contextos econômicos distintos. É utilizada uma modelagem paramétrica da estrutura temporal das probabilidades condicionais de default para a qual se testa duas formas funcionais distintas: Constante por Partes e Linear por Partes. Os resultados fornecem evidências que corroboram a aplicabilidade do modelo e indicam uma clara vantagem da modelagem Linear por Partes, por se ajustar melhor aos dados e possuir implicações convenientes na estrutura a termo das taxas de juros ajustadas ao risco de default.

Avaliação do risco de crédito: aplicação do modelo KMV para obter a probabilidade de default no setor siderúrgico

Credit risk management has assumed increasing importance for the managers and directors of enterprises. Thus, different approaches aimed to measure the probability of default are under discussion nowadays. This paper evaluates models that have become more popular over the last 30 years in order forecast defaults or to provide information regarding to financial difficulties of enterprises. This paper will focus on the KMV model in order to estimate the probability of default, its methodology based on market value of the asset and its volatility and finally estimate the probability of default. Finally, to test the KMV model will be used a sample of global steel companies that have credit in Companhia Vale do Rio Doce (CVRD), which will allow us to make comparisons with the models presented in this work.

Um estudo sobre a probabilidade de Default para bancos de médio e pequeno porte no Brasil

Esta dissertação tem por objetivo primário encontrar uma métrica de risco para bancos elegível a ser uma componente específica em futuros modelos de custo de capital. Como objetivo secundário, este trabalho descreve um processo de modelagem passível de ser estendido a outros segmentos bancários. O conjunto de contribuições deste trabalho consiste na visão de aplicação, no objeto de estudo (bancos de pequeno e médio porte com baixa diversificação de produtos ou segmentos no sistema financeiro brasileiro) e na acessibilidade do processo de modelagem estruturado

Transformações da Probabilidade de Default - Do mundo neutro a risco para o mundo real

Este trabalho aborda os fundamentos da relação entre a medida neutra a risco e o mundo físico, apresentando algumas metodologias conhecidas de transformação da medida de probabilidade associada a cada um destes dois contextos. Mostramos como titulos de crédito podem ser utilizados para a estimação da probabilidade de inadimplência de seus emissores, explicitando os motivos que fazem com que ela não reflita, em um primeiro momento, os dados observados historicamente. Utilizando dados de empresas brasileiras, estimamos a razão entre a probabilidade de default neutra a risco e a probabilidade de default real. Tais resultados, quando comparados com outros trabalhos similares, sugerem que a razão do prêmio de risco de empresas brasileiras possui valor maior do que a de empresas americanas.

Probabilidade implícita de default em debêntures do mercado brasileiro

O trabalho busca através de um exercício empírico, extrair as curvas de probabilidade implícita de default em debêntures brasileiras. A construção ocorre em duas etapas. O primeiro desafio é obter as estruturas a termo das debêntures brasileiras. Foi utilizada a revisão proposta por Diebold e Li (2006) do modelo de Nelson Siegel (1987) para construç o das ETTJs. A segunda etapa consiste em extrair a probabilidade de default utilizado a forma reduzida do modelo de Duffie e Singleton (1999). A fração de perda em caso de default foi considerada constante conforme estudo de Xu e Nencioni (2000). A taxa de decaimento também foi mantida constante conforme proposto por Diebold e Li (2006) e Araújo (2012). O exercício foi replicado para três datas distintas durante o ciclo de redução de juros no Brasil. Dentre os resultados desse estudo identificou-se que os agentes do mercado reduziram a probabilidade de default dos emissores durante esse período. A redução nos vértices mais curtos foi mais significativa do que em vértices mais longos.

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.

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.

Aplicação de redes neurais na precificação de debêntures

Estudos anteriores mostraram que a técnica de redes neurais tem sido mais bem sucedida que os modelos tradicionais em vários assuntos relacionados ao mercado de debêntures, tais como modelar a probabilidade de default e em explicar os ratings de agências classificadoras de risco, como Standard & Poors e Moodys. O objetivo deste trabalho é testar a técnica de redes neurais para precificar debêntures no Brasil e comparar os resultados obtidos com regressões lineares. Para isso, utilizaram-se como variáveis explicativas dados contábeis, características específicas das emissões, tais como prazo para vencimento e cláusulas de recompra antecipada. Em relação às variáveis dependentes, optou-se por utilizar as taxas divulgadas diariamente pela ANDIMA como valor de mercado para as debêntures. As variáveis acima foram testadas em diversos modelos pelo método dos mínimos quadrados ordinários e o modelo que apresentou o melhor resultado foi testado em redes neurais com duas camadas intermediárias. Os resultados obtidos com redes neurais com seis e oito neurônios apresentaram resultados superiores aos modelos estimados por mínimos quadrados ordinários tanto na fase de treinamento como na fase de testes. No entanto, ainda há bastante espaço para melhorias nos modelos dado que o tamanho da base de dados disponível para este tipo de testes no Brasil ainda não é a ideal e as taxas divulgadas pela ANDIMA são médias de um grupo pequeno de instituições e não necessariamente refletem o valor de mercado de uma debênture.

Dominância fiscal e suas implicações sobre a política monetária no Brasil: uma análise do período 1999 - 2005

O grau de liberdade da política monetária é uma questão muito relevante em um país que decide adotar um regime de metas inflacionárias e câmbio flutuante. Caso a autoridade monetária desse país não tenha liberdade para atuar, o regime de metas pode ser ineficiente. Em especial, caso esse país se encontre numa situação de Dominância Fiscal, a política monetária pode ter efeitos perversos sobre a relação dívida/PIB, aumentando seu prêmio de risco soberano e causando um aumento na probabilidade de default implícita em seus títulos soberanos. O intuito desse trabalho é realizar o teste de dominância a partir de um modelo proposto por Olivier Blanchard em 2004, e testar primeiro se o país se encontrava em dominância em 2002, 2003 e depois analisar o resultado desse modelo até novembro de 2005. Algumas modificações de variáveis utilizadas, medidas de risco e taxa de juros são propostas e é acrescido ao modelo um teste de estabilidade de coeficientes e a incerteza causada no período eleitoral em 2002. Além disso, é analisada a reação do Banco Central no período, para identificar se sua reação compartilhava da visão de dominância que o modelo original apresentava ou não. A conclusão é que o Brasil, mesmo após as alterações sugeridas, ainda se encontra numa situação de dominância fiscal segundo a descrição do modelo. Porém, o resultado final é cerca de 20% do originalmente observado em 2004, resultando em uma liberdade de atuação significativamente maior para a autoridade monetária no Brasil em 2002 e 2003. O Banco Central parece ter reagido a mudanças de expectativa de inflação e não parecia compartilhar um diagnóstico de dominância fiscal ao longo de 2002. As eleições foram significativas para explicar aumento da probabilidade de default, mas não alteram significativamente o resultado do teste após as mudanças de variáveis. A medida de risco proposta resulta em um modelo melhor para medir dominância no Brasil. A mensagem final é que o Brasil ainda precisa se preocupar com as restrições fiscais, mas elas são menores que o modelo original propunha.

Perda esperada com operações de crédito : uma aplicação dos modelos da classe GAMLSS

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(%).

Exploração de metodologias para classificação de risco

Neste trabalho será apresentada a modelagem por regressão logística, com a finalidade de prever qual seria a inadimplência dos clientes que compõem o portfólio de uma grande instituição financeira do país. Sendo assim, será explorada a ideia de usar o conceito de provisionamento pura e simplesmente, através da estimação de uma probabilidade de default dado por um ou mais modelos estatísticos que serão construídos no decorrer do trabalho, conforme incentiva o comitê de Basileia. Um dos modelos será feito a partir de uma separação prévia de público através de clusters e a outra técnica a ser explorada será a criação de um modelo sem nenhuma separação. O objetivo será a comparação entre as duas métricas de classificação de risco e verificar os trade-off entre elas e os impactos de variáveis macroeconômicas nestes modelos.

Wrong-way risk in stock swaps : measuring counterparty credit risk and CVA

Uma forma interessante para uma companhia que pretende assumir uma posição comprada em suas próprias ações ou lançar futuramente um programa de recompra de ações, mas sem precisar dispor de caixa ou ter que contratar um empréstimo, ou então se protegendo de uma eventual alta no preço das ações, é através da contratação de um swap de ações. Neste swap, a companhia fica ativa na variação de sua própria ação enquanto paga uma taxa de juros pré ou pós-fixada. Contudo, este tipo de swap apresenta risco wrong-way, ou seja, existe uma dependência positiva entre a ação subjacente do swap e a probabilidade de default da companhia, o que precisa ser considerado por um banco ao precificar este tipo de swap. Neste trabalho propomos um modelo para incorporar a dependência entre probabilidades de default e a exposição à contraparte no cálculo do CVA para este tipo de swap. Utilizamos um processo de Cox para modelar o instante de ocorrência de default, dado que a intensidade estocástica de default segue um modelo do tipo CIR, e assumindo que o fator aleatório presente na ação subjacente e que o fator aleatório presente na intensidade de default são dados conjuntamente por uma distribuição normal padrão bivariada. Analisamos o impacto no CVA da incorporação do riscowrong-way para este tipo de swap com diferentes contrapartes, e para diferentes prazos de vencimento e níveis de correlação.

Implied Hazard Rates Analysis Through Brazilian Corporate Debt

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.

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.