Modelagem do risco de crédito para empresas de capital aberto no Brasil
Penha, Gabriel Salgado
O documento é disponibilizado pela fonte de origem, que mantém a versão integral e as condições de uso.
Resumo
Esse trabalho tem como objetivo estudar a modelagem do risco de crédito, principalmente a questão da insolvência, para empresas abertas. Em um primeiro momento o trabalho analisará o risco de crédito de forma geral. Inclusive, serão abordados os conceitos teóricos para a análise qualitativa, entretanto modelaremos apenas com os dados quantitativos. Trataremos também sobre escolha da base e definiremos a recuperação judicial como indício de default. A partir desse ponto abordaremos brevemente a modelagem de crédito e definiremos a técnica do LOGIT para a definição do modelo de solvência. Após a definição das variáveis explicativas e seus coeficientes testamos a significância e obtivemos um modelo com índice de acerto de 90%. Nesse trabalho realizamos um teste diferente, ele consistiu em comparar as probabilidades de default calculadas pelo modelo para uma nova base de empresa listas com os seus ratings público. A metodologia para o teste foi transformar as probabilidades de Default calculadas em rating a partir daquelas observadas pela Moddys. Esse último teste possuí um resultado aderente. Entretanto pequenas mudanças nos indicadores são suficientes para alterar o rating, desta forma observamos uma maior volatilidade de rating em comparação às agências.
Ficha do documento
- Tipo
- Dissertação
- Ano
- 2015
- Instituição
- Fundação Getulio Vargas
- Fonte
- Repositório da FGV
- Idioma
- Português
- Acesso
- Acesso aberto
- Identificador
- oai:repositorio.fgv.br:10438/25767
Conteúdos relacionados
- DissertaçãoModelagem da perda esperada com operações de créditoFundação Getulio Vargas · 2014
- DissertaçãoModelagem estrutural e preditiva da inadimplência em FIDCsFundação Getulio Vargas · 2025
- DissertaçãoModelagem e previsão da taxa de inadimplênciaFundação Getulio Vargas · 2025
- DissertaçãoModelagem macroeconométrica de risco de crédito para FIDCs multissetoriais padronizadosFundação Getulio Vargas · 2020