Essays on credit risk

Resumo

Essa tese é composta por três capítulos independentes. O primeiro capítulo é uma revisão pós-implementação do IFRS 9 com foco no nível e volatilidade dos saldos de provisão para operações de crédito (LLR) por meio de análise das demonstrações financeiras trimestrais de duas instituições sistemicamente importantes no Brasil. Primeiramente, nos investigamos o impacto no nível de saldos de provisão de crédito, identificando evidência estatisticamente significante que o IFRS 9 resultou num au- mento de LLR para a nossa amostra. Na sequência, analisamos o impacto na volatilidade dos saldos de provisão para operações de crédito. Os resultados para a volatilidade do LRR demonstram que a volatilidade aumentou após a implementação do IFRS 9, porém em níveis diferentes para cada banco em análise indicando que a incorporação de perdas para toda a vida útil do empréstimo e expectativas macroeconômicas levaram a um aumento da volatilidade. No capítulo dois, inspecionamos a abordagem de análise de sobrevivência na modelagem de risco de crédito com a incorporação de covariantes dependentes do tempo na presença de truncamento e censura utilizando arvores de sobrevivência. Especificamente investigamos a performance e estabilidade na projeção da probabilidade de inadimplência utilizando três modelos conjugados de análise de sobrevivência: Flo- restas de Riscos Relativos (RRF-TV), Florestas de Inferência Condicional (CIF-TV) e Florestas de Transformação (TSF-TV). Procedemos comparando esses modelos ao modelo clássico estendido de COX numa amostra composta por 3.626 empréstimos imobiliários originados nos Estados Unidos cobrindo os trimestres começando em 3T-2000 até 1T-2015 incluindo o período da Crise Financeira Global (GFC). Verificamos uma melhoria de performance dos modelos conjugados sobre o modelo clássico estendido de COX tanto em termos de precisão e estabilidade das projeções. No capítulo três, desenhamos e testamos modelos para projeção de perdas dado o de- fault (LGD) de empréstimos imobiliários utilizando uma amostra de 5.000 empréstimos imobiliários originados nos Estados Unidos cobrindo os trimestres começando em 3T-2000 até 1T-2015 incluindo o período da Crise Financeira Global (GFC). Esse capítulo possui dois objetivos. No primeiro objetivo, avaliamos os ganhos de acurácia de um modelo de retomada utilizando uma abordagem inovadora de florestas de sobrevivência. Nossos resultados indicam que todas as florestas de sobrevivência apresentam uma performance superior ao modelo clássico estendido de COX em termos de acurácia. Em segundo lugar, nós propomos um modelo de “dois-estágios” com um componente de análise de sobrevivência para o modelo de retomada e um componente não linear para o componente de ajuste de valor para produzir estimativas de LGD. Os resultados demostram que nossos modelos performam em níveis similares ao clássico modelo de “um-estágio” com o benefício adicional de prover insights nos fatores de retomada e ajuste de valor para perdas imobiliárias, bem como um framework para testes de estresse. Por exemplo, nossas descobertas incluem insights sobre a conexão de variáveis macroeconômicas e comportamentais nas estimativas de LGD.

Ficha do documento

Tipo

Tese

Ano

2023

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Inglês

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/33457

Temas

EconomiaModelagem EconômicaDados

Palavras-chave

BanksCredit riskExpected credit lossesLoan loss provisionsLoan loss reservesProbability of defaultForecastingRandom survival forestsLeft-truncated and right-censored dataLoss given defaultMortgagesRepossessionHaircutsIFRS 9BancosRisco de créditoPerdas esperadas de créditoProvisões para perdas de créditoProbabilidade de inadimplênciaProjeçãoFlorestas sobrevivênciaDados truncados e com censuraPerda dado defaultModelos de retomadaModelos de ajuste de preçoEconomiaCréditos - Avaliação de riscosVolatilidadeInadimplência (Finanças)Contabilidade - Normas