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The global financial crisis that began in 2007, has marked a before and after in contemporary risk management, not from the point of view of developing risk management, but fromthe need to apply what has been developed, and to use it in a timely manner both by financial institutions as well as by regulators and the State. According to Dionne (2013), the studyof risk management has been developed since the end of the Second World War, so it has had more than 50 years to evolve in relation to quantitative and scientific techniques. Thisarticle proposes the use of dynamic panels for the aggregate quantification of credit risk, using the Macro Credit Scoring methodology; an econometric model is built to measure thecredit risk of a banking system based on economic growth and the financial profile of banks (which reflects their risk profile). For the methodology, what Arellano-Bond proposed wasused to control the endogeneity between credit risk and economic growth, estimating the expected loss measure as a final product. It was determined that the credit risk coverage isadequate in Bolivia and the applicability of the proposed methodology is demonstrated. La crisis financiera mundial, iniciada en 2007, ha marcado un antes y un después en la administración de riesgos contemporánea, no desde el punto de vista del desarrollo de laadministración de riesgos, sino desde la necesidad de aplicar lo desarrollado y utilizarlo oportunamente, tanto por parte de las instituciones financieras como por los reguladores y el Estado. De acuerdo con Dionne (2013), el estudio de la administración de riesgos se ha desarrollado desde la finalización de la Segunda Guerra Mundial, por lo que ha tenido más de 50 años para evolucionar con relación a técnicas cuantitativas y científicas. Este artículo propone el uso de paneles dinámicos para la cuantificación agregada del riesgo de crédito, utilizando la metodología de Macro Credit Scoring; se construye un modelo econométrico para medir el riesgo de crédito de un sistema bancario en función del crecimiento económico y del perfil financiero de los bancos (que refleja su perfil de riesgo). Para la metodología se utilizó lo propuesto por Arellano-Bond para controlar la endogeneidad entre el riesgo de crédito y el crecimiento económico; se estima la medida de pérdida esperada como producto final. Se determinó que la cobertura por riesgo de crédito es adecuada en Bolivia y se demuestra la aplicabilidad de la metodología propuesta. A crise financeira mundial iniciada em 2007 foi um divisor de águas na administração de riscos contemporânea, não do ponto de vista do desenvolvimento da gestão de riscos, mas desde a necessidade de se aplicar o desenvolvimento e utilizá-lo oportunamente tanto por parte das instituições financeiras como por parte dos reguladores e do Estado. De acordocom Dionne (2013), o estudo da administração de riscos se desenvolveu a partir do fim da Segunda Guerra Mundial e teve, portanto, mais de 50 anos para evoluir em relação a técnicas quantitativas e científicas. Este artigo propõe o uso de painéis dinâmicos para a quantificação agregada do risco de crédito por meio da utilização da metodologia de Macro Credit Scoring, construindo-se um modelo econométrico para medir o risco de crédito de um sistema bancário em função do crescimento econômico e do perfil financeiro dos bancos (que reflita seu perfil de risco). Como metodologia, utilizou-se a proposta de Arellano-Bond para controlar a endogeneidade entre o risco de crédito e o crescimento econômico, estimando-se a medida de perda esperada como produto final. Determinou-se que a cobertura por risco de crédito é adequada na Bolívia, demonstrando-se a aplicabilidade da metodologia proposta.

This paper presents an application of Copula Theory to an Ecuadorian consumer credit portfolio. To be applied, first, the marginal distributions of the default rate and the amount of exposure were estimated based on historical information; then copulas were built, and Sklar’s Theorem was applied through Models of Multivariate Distribution of Copulas (MVDC). Subsequently, by knowing the dependency structure, the total loss of the portfolio, maximum loss, Credit VaR and Expected Shortfall (ES) were estimated. Considering a confidence level of 99,5 % in normal market conditions in a month, the maximum loss that the portfolio can present is USD 18.65 million (Credit VaR). If any factor changes and market conditions worsen, once the maximum loss is exceeded, the expected loss after Credit VaR, that is, ES can reach a value of USD 21.49 million (15,22 % more than Credit VaR) . Finally, when comparing the estimates of the MVDC with the methodology of the Ecuadorian control body, it was shown that it underestimates the expected loss, risk indicators and extreme loss events. The failure to predict extreme events underestimates potential losses and increases risk levels. Este trabajo presenta una aplicación de la teoría de cópulas a un portafolio de crédito de consumo ecuatoriano. Para la aplicación primero se estimaron las distribuciones marginalesde la tasa de incumplimiento y del monto de exposición con base en la información histórica; luego, se construyeron cópulas y se aplicó el Teorema de Sklar a través de modelos de distribuciones multivariadas de cópulas (MVDC). Posteriormente, conociendo la estructura de dependencia, se estimó la pérdida total de la cartera, máxima pérdida, Credit VaR y Expected Shortfall (ES). Considerando un nivel de confianza de 99,5 %, en condiciones normales de mercado en un mes, la máxima pérdida que puede presentar el portafolio es de USD 18,65 millones (Credit VaR). De modificarse algún factor yempeorarse las condiciones de mercado, una vez superada la máxima pérdida, la pérdida esperada luego del Credit VaR, es decir el ES, puede alcanzar un valor de USD 21,49 millones (15,22 % más que el Credit VaR). Finalmente, al comparar las estimaciones de los MVDC con la metodología del organismo de control ecuatoriano, se demostró que esta última subestima la pérdida esperada, indicadores de riesgo y eventos de pérdida extrema. Al no predecir los eventos extremos, se subestiman las pérdidas potenciales y aumenta el nivel del riesgo. Este trabalho apresenta uma aplicação da teoria de cópulas a um portfólio de crédito de consumo equatoriano. Para a aplicação, primeiramente se estimaram as distribuiçõesmarginais da taxa de inadimplência e do índice de exposição com base na informação histórica. Em seguida, construíram-se cópulas e aplicou-se o Teorema de Sklar por meio de Modelos de Distribuições Multivariadas de Cópulas (MVDC). Posteriormente, conhecendo a estrutura de dependência, estimou-se a perda total da carteira, a perda máxima, o Credit VaR e o Expected Shortfall (ES). Considerando um nível de confiança de 99,5 % em condições normais de mercado em um mês, a perda máxima que o portfólio pode apresentar é de USD 18,65 milhões (Credit VaR). Caso algum fator se modifique ou as condições de mercado piorem, uma vez superada a perda máxima, ou seja, a perda esperada após o Credit VaR, o ES pode alcançar um valor de USD 21,49 milhões (15,22 % a mais que o Credit VaR). Finalmente, ao se compararem as estimativas dos MVDC com a metodologia do organismo de controle equatoriano, demonstrou-se que esta subestima a perda esperada, os indicadores de risco e os eventos de perda extrema. Ao não se preverem os eventos extremos, subestimam-se as perdas potenciais, aumentando o nível de risco.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Ciências Contábeis e Atuariais, Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, 2020. Com o objetivo de verificar a relação entre risco de fraudes contábeis e risco de crédito, este trabalho avaliou se as informações extraídas dos relatórios econômico-financeiros de empresas brasileiras de capital aberto são úteis na análise do risco de crédito e se a inserção da informação a respeito do risco de fraudes contábeis acarretaria em ganho informacional em uma estrutura formatada para análise e gestão de risco de crédito. Buscou-se então, a partir da literatura, indicadores contábeis mais relevantes sob a ótica da explicação do risco de fraudes contábeis e do risco de crédito das organizações. A partir disso, construiu-se um modelo quantitativo (baseado no método de regressão logística) para testar a relevância desses indicadores na mensuração do risco de crédito e para verificar se o modelo geraria para o usuário algum ganho informacional a partir da introdução da informação de risco de fraudes contábeis. Os resultados evidenciaram que todas as variáveis contábeis presentes no modelo (endividamento, liquidez imediata, margem líquida, retorno sobre o ativo e retorno sobre o patrimônio líquido) foram significativas ao nível de 1% na estimativa de risco de crédito das empresas analisadas, denotando real importância de serem consideradas na gestão desse risco, particularmente interessante dentro das instituições financeiras. A variável econômica taxa Selic foi significativa ao nível de 5%, o que também evidencia a importância de se considerar aspectos econômicos na ótica do risco de crédito, conforme destacado por Saunders (1981), Dantas, Medeiros e Capelletto (2012) e Albuquerque, Medina e Silva (2017). Com relação à associação entre risco de fraudes contábeis e o risco de crédito, principal interesse desta pesquisa, verificou-se que, quando mensurada pelo M-score originalmente proposto por Beneish (1999), a variável de risco de fraude, além de ser estatisticamente significante ao nível de 10%, contribui para o melhor ajuste do modelo. Este achado evidencia que a inserção de uma variável que mede risco de fraudes contábeis melhora a análise do risco de crédito, pois a partir do momento que ela passa a ser considerada e auxilia no melhor ajuste da variável resposta, pode-se dizer que ela contribui para o ganho informacional na ótica da gestão do risco de crédito por parte dos bancos. In order to verify the relationship between accounting fraud risk and credit risk, this study evaluated whether the information extracted from the economic-financial reports of publicly traded Brazilian companies is useful in the analysis of credit risk and if the insertion of the information regarding the risk of accounting fraud would result in informational gain in a structure formatted for credit risk analysis and management. It was then sought, from the literature, more relevant accounting indicators from the perspective of explaining the risk of accounting fraud and the credit risk of organizations. From this, a quantitative model (based on the logistic regression method) was built to test the relevance of these indicators in measuring credit risk and to verify whether the model would generate any informational gain for the user from the introduction of credit information risk of accounting fraud. The results showed that all accounting variables present in the model (indebtedness, immediate liquidity, net margin, return on assets and return on equity) were significant at the level of 1% in the credit risk estimate of the analyzed companies, denoting real importance of being considered in the management of this risk, which is particularly interesting within financial institutions. The economic variable Selic rate was significant at the 5% level, which also highlights the importance of considering economic aspects from the perspective of credit risk, as highlighted by Saunders (1981), Dantas, Medeiros and Capelletto (2012) and Albuquerque, Medina e Silva (2017). Regarding the association between accounting fraud risk and credit risk, the main interest of this research, it was found that the accounting fraud risk variable, when measured by the M-score originally proposed by Beneish (1999), contributes to the best fit of the model in addition to being statistically significant at the level of 10%. This finding shows that the insertion of a variable that measures the risk of accounting fraud improves the analysis of credit risk, since from the moment it starts to be considered and helps in the better adjustment of the response variable, it can be said that it contributes for the informational gain from the perspective of credit risk management by banks.

Versão Final (Esta versão contém as sugestões dos elementos do júri) Submitted by Iolanda Valente (ivalente@iscap.ipp.pt) on 2021-03-16T08:54:16Z No. of bitstreams: 1 Joana_Machado_MCF_2020.pdf: 5116714 bytes, checksum: 9c6a4595363d612a4f7ccba42d1f6027 (MD5) Made available in DSpace on 2021-03-16T08:54:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Joana_Machado_MCF_2020.pdf: 5116714 bytes, checksum: 9c6a4595363d612a4f7ccba42d1f6027 (MD5) Previous issue date: 2021-01-19

Resumo Este estudo analisa a relação entre o risco de crédito e a eficiência das cooperativas de crédito brasileiras no período de 2008 a 2017. Utilizou-se o modelo de Data Envelopment Analysis em dois estágios para a obtenção dos escores de eficiência, com a análise de um modelo Tobit no segundo estágio. Foram consultados especialistas para a construção e a validação dos escores de eficiência, o que é uma contribuição desse estudo em relação aos demais. Constatou-se que, quanto maior o risco de crédito, menores os escores de eficiência. De igual modo, viu-se que as cooperativas de crédito que conseguem manter sua continuidade no mercado e diversificam seus produtos tiveram maiores escores de eficiência e, por consequência, geraram mais benefícios aos associados. Adicionalmente, as cooperativas devem se atentar no número de pontos de atendimentos e em períodos de recessão econômica. O aumento do número de pontos de atendimento reduz os escores de eficiência. Considerando o período de retração econômica brasileira medido no período de 2015 a 2017, verificou-se um impacto negativo nos escores de eficiência médios das cooperativas. Como limitação, os resultados são decorrentes de inputs e outputs selecionados de informações contábeis e financeiras, de modo que se sugere que novas variáveis relacionadas à dimensão social das cooperativas sejam incorporadas em outros estudos a fim de avaliar a eficiência global das cooperativas de crédito brasileiras. Resumen Este estudio analizó la relación entre el riesgo crediticio y la eficiencia de las cooperativas de ahorro y crédito brasileñas en el período de 2008 a 2017. El modelo de análisis de envoltura de datos en dos etapas se utilizó para obtener puntajes de eficiencia, con el análisis de un modelo tobit en la segunda etapa. Es de destacar que se consultó a especialistas para la construcción y validación de puntajes de eficiencia, lo que constituye una contribución de este estudio en relación con los demás. Se constató que cuanto mayor era el riesgo de crédito, menores eran los puntajes de eficiencia y que las cooperativas de ahorro y crédito que lograban mantener su continuidad en el mercado y diversificar sus productos tenían puntajes de eficiencia más altos, lo que generaba mayores beneficios para sus miembros. Además, las cooperativas deben prestar atención a la cantidad de puntos de servicio y períodos de recesión económica. El aumento del número de puntos de servicio reduce los puntajes de eficiencia. Y considerando el período de recesión económica brasileña, medido de 2015 a 2017, hubo un impacto negativo en los puntajes promedio de eficiencia de las cooperativas. Como limitación, se observó que los resultados se derivan de las entradas y salidas seleccionadas de información contable y financiera, y se sugiere incorporar nuevas variables relacionadas con la dimensión social de las cooperativas en otros estudios para evaluar la eficiencia global de las cooperativas de crédito brasileñas. Abstract This study analyzed the relationship between credit risk and the efficiency of Brazilian credit unions in the period from 2008 to 2017. The two-stage data envelopment analysis model was used to obtain efficiency scores, with the analysis of a Tobit model in the second stage. Specialists were consulted for the construction and validation of efficiency scores, which is a contribution of this study in relation to the others. It was found that the higher the credit risk, the lower the efficiency scores, and that credit unions that manage to maintain their continuity in the market and diversify their products had higher efficiency scores, consequently generating greater benefits to their members. Additionally, cooperatives must pay attention to the number of service points and periods of economic recession. The increase in the number of service points reduces efficiency scores. When considering the period of Brazilian economic downturn, measured from 2015 to 2017, there was a negative impact on the average efficiency scores of the cooperatives. As a limitation, it is reported that the results are derived from the inputs and outputs selected from accounting and financial information, and it is suggested that new variables related to the social dimension of cooperatives be incorporated into other studies to assess the overall efficiency of Brazilian credit unions.

As the operating costs of microcredit are high, the institutions that operate it need to pay attention to credit market risks, in this work the concept of default risk was used, a broader term than default commonly used in financial institutions. In addition, microcredit programs have been widely accepted as a policy option to alleviate poverty among family farmers. The objective of this paper is to analyse the main factors that affect the default risk of financing for clients of the Agroamigo program, with micro-information from the Program, in the period from 2014 to 2019, and to propose a default risk model or a driver for monitoring and customer tracking. As local beneficiaries are directly or indirectly linked to their credit agents in the program, default risk probability models are estimated with random effects for them. The results confirm the need to use this functional form, suggesting the importance of the credit agent for the program and especially in the default risk modelling. Lower risk factors were also observed for female beneficiaries, with better educational levels, married, with up to 5 years of participation in the program and who had amounts above R$ 5 thousand. Como os custos operacionais do microcrédito são elevados, às instituições que o operacionalizam precisam ter atenção aos riscos do mercado de crédito, neste trabalho foi utilizado o conceito risco de default, termo mais abrangente que inadimplência, comumente trabalhada nas instituições financeiras. Além disso, os programas de microcrédito têm sido amplamente aceitos como opção de política para aliviar a pobreza dos agricultores familiares. O objetivo deste trabalho é analisar os principais fatores que afetam a o risco de default dos financiamentos para os clientes do programa Agroamigo, com microinformações do Programa, no período de 2014 a 2019, e propor uma modelagem de risco de default ou um direcionador das atividades de monitoração e acompanhamento de clientes. Como os beneficiários locais estão ligados de forma direta ou indireta aos seus agentes de crédito do programa, estimam-se modelos de probabilidade de risco de default com efeitos aleatórios para os mesmos. Os resultados confirmam a necessidade de utilização dessa forma funcional, sugerindo a importância do agente de crédito para o programa e em especial na modelagem do risco de inadimplência. Também foram observados menores fatores de risco para beneficiários do gênero feminino, com melhores níveis educacionais, casados, com até 05 anos de participação no programa e que tomaram valores acima de R$ 5 mil.

Submitted by Maria Helena Ribeiro (helena.ribeiro@lisboa.ucp.pt) on 2021-09-29T13:40:48Z No. of bitstreams: 1 152419052_Maximilian_von_Waldthausen_DPDFA.pdf: 1643906 bytes, checksum: 831744cb9e92fdf06afbca62557a3717 (MD5) Made available in DSpace on 2021-09-29T13:40:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 152419052_Maximilian_von_Waldthausen_DPDFA.pdf: 1643906 bytes, checksum: 831744cb9e92fdf06afbca62557a3717 (MD5) Previous issue date: 2021-02-05

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2020. O risco de concentração de crédito emerge a partir da existência de grandes volumes de negócios concentrados em um mesmo cliente, setor ou grupo de clientes. Em geral, os portfólios com exposições a pessoas físicas não costumam ser muito explorados, pois os maiores clientes tendem a pertencer ao portfólio de empresas. Este trabalho tem por objetivo identificar a existência de concentração de risco de crédito em virtude das exposições existentes no portfólio de pessoas físicas de um banco brasileiro de grande porte. Para este objetivo, inicialmente foi realizada a revisão da literatura, construída por meio da Teoria do Enfoque Meta-Analítico Consolidado. A partir deste levantamento, foi proposta uma abordagem de mensuração do risco de concentração a partir do uso da Teoria de Redes. Como resultado, foi proposto um novo indicador de concentração de risco, denominado ICR, baseado em medida de centralidade de rede combinada com medida tradicional de concentração. Enquanto a medida tradicional de concentração apontou índice de 0,0323, o ICR resultou em 0,1349, demonstrando que o risco de concentração estava muito mais iminente do que se esperava à primeira vista, já que a concentração é observada com índice a partir de 0,15. Por meio do ICR, ficou evidenciado que as conexões existentes entre empregado (Pessoa Física) e empregador (Pessoa Jurídica) podem resultar em concentração de risco de crédito. O uso da Teoria de Redes para avaliação desse risco se mostrou adequado, além de permitir a adoção de medidas proativas de gestão e mitigação de riscos. The risk of credit concentration emerges from the existence of large volumes of business concentrated in the same customer, sector, or group of customers. In general, portfolios with exposures to individuals are not usually very exploited, as the largest customers tend to belong to the portfolio of companies. This work aims to identify the existence of a concentration of credit risk due to the existing exposures in the portfolio of individuals of a large Brazilian bank. For this purpose, the literature review was initially carried out, constructed using the Consolidated Meta-Analytical Approach Theory. Based on this survey, an approach to measure the concentration risk using the Network Theory was proposed. As a result, a new risk concentration indicator, called ICR, was proposed, based on a network centrality measure combined with a traditional concentration measure. While the traditional measure of concentration indicated an index of 0.0323, the ICR resulted in 0.1349, demonstrating that the risk of concentration was much more imminent than expected at first sight, since the concentration is observed with an index starting at 0.15. Through the ICR, it became evident that the existing connections between an employee (Individual) and an employer (Legal Entity) can result in a concentration of credit risk. The use of Network Theory to assess this risk proved to be adequate, in addition to allowing the adoption of proactive risk management and mitigation measures.

Versão Final (Esta versão contém as críticas e sugestões dos elementos do júri) Submitted by Iolanda Valente (ivalente@iscap.ipp.pt) on 2021-03-11T11:28:25Z No. of bitstreams: 1 Ana_Sousa _MCF_2020.pdf: 839584 bytes, checksum: 720066a0f3db75efb938c40a2cf78123 (MD5) Made available in DSpace on 2021-03-11T11:28:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ana_Sousa _MCF_2020.pdf: 839584 bytes, checksum: 720066a0f3db75efb938c40a2cf78123 (MD5) Previous issue date: 2020-12-10

The objective of this work is to propose a methodology to estimate the credit’s portfolio default rate from macroeconomic variables, using a multiple linear regression model. Thereby it is possible to assess the impact of changes in the values of these variables on the credit risk of a portfolio and, thus, establish the bases for carrying out stress tests. Stress tests are risk management instruments that must be performed by financial institutions and central banks to meet regulatory requirements, but they also serve as a valuable source of information to ensure the soundness and stability of the financial system. The focus of this work is the risk associated with the credit portfolio applied to Retail Loans to establish a comparison between this segment and that of large companies. L'obiettivo di questo lavoro è proporre una metodologia per stimare il tasso di insolvenza di un portafoglio di crediti da variabili macroeconomiche, utilizzando un modello di regressione lineare multipla. In questo modo è possibile valutare l'impatto delle variazioni dei valori di queste variabili sul rischio di credito di un portafoglio e, quindi, stabilire le basi per l'effettuazione di stress test. Gli stress test sono strumenti di gestione del rischio che devono essere eseguiti dalle istituzioni finanziarie e dalle banche centrali per soddisfare i requisiti normativi, ma servono anche come preziosa fonte di informazioni per garantire la solidità e la stabilità del sistema finanziario. Il focus di questo lavoro è il rischio associato al portafoglio crediti applicato al Retail Imprese, ovvero Micro, Piccole e Medie Imprese e di stabilire un confronto tra questi segmenti e quello delle grandi aziende. Parole chiave: stress test, rischio di credito, gestione del rischio, insolvenza, portafoglio di crediti per imprese brasiliane, micro e piccole società, sistema finanziario brasiliano, variabili macroeconomiche, regressione lineare multipla. O objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para estimar a taxa de inadimplência de uma carteira de crédito a partir de variáveis macroeconômicas, utilizando um modelo de regressão linear múltipla. Dessa forma é possível avaliar o impacto de mudanças nos valores destas variáveis no risco de crédito de uma carteira e, assim, estabelecer as bases para realização de testes de estresse. Os testes de estresse são instrumentos de gestão de riscos que devem ser executados pelas instituições financeiras e pelos bancos centrais para atender requisitos regulatórios, mas também servem como valiosa fonte de informações para garantir a solidez e a estabilidade do sistema financeiro. O foco desse trabalho é o risco associado ao portfólio de crédito aplicado ao Varejo PJ, ou seja, Micro, Pequenas e Médias Empresas e estabelecer um comparativo entre estes segmentos e o das grandes empresas.

Resumo Este estudo analisa a relação entre o risco de crédito e a eficiência das cooperativas de crédito brasileiras no período de 2008 a 2017. Utilizou-se o modelo de Data Envelopment Analysis em dois estágios para a obtenção dos escores de eficiência, com a análise de um modelo Tobit no segundo estágio. Foram consultados especialistas para a construção e a validação dos escores de eficiência, o que é uma contribuição desse estudo em relação aos demais. Constatou-se que, quanto maior o risco de crédito, menores os escores de eficiência. De igual modo, viu-se que as cooperativas de crédito que conseguem manter sua continuidade no mercado e diversificam seus produtos tiveram maiores escores de eficiência e, por consequência, geraram mais benefícios aos associados. Adicionalmente, as cooperativas devem se atentar no número de pontos de atendimentos e em períodos de recessão econômica. O aumento do número de pontos de atendimento reduz os escores de eficiência. Considerando o período de retração econômica brasileira medido no período de 2015 a 2017, verificou-se um impacto negativo nos escores de eficiência médios das cooperativas. Como limitação, os resultados são decorrentes de inputs e outputs selecionados de informações contábeis e financeiras, de modo que se sugere que novas variáveis relacionadas à dimensão social das cooperativas sejam incorporadas em outros estudos a fim de avaliar a eficiência global das cooperativas de crédito brasileiras.

RESUMO A inadimplência, hoje, é um dos fatores que mais preocupam as empresas, independentemente do seu tamanho ou faturamento. Mais do que vender, elas devem se preocupar em como e quando receber para garantir a sua sobrevivência. Este trabalho tem como objetivo compreender o grau de importância dado pelos mutuários da Caixa Econômica Federal (Caixa) no que se refere à inadimplência habitacional no Estado de Pernambuco. É importante destacar que foram aplicados questionários a mutuários inadimplentes dessa empresa, localizados na capital e no interior do Estado de Pernambuco. Os resultados obtidos demonstraram que houve uma pequena queda na inadimplência após a implantação do Sistema de Risco de Crédito (Siric), a partir de 2000, mas que, de acordo com os índices atuais e com os resultados da pesquisa, os esforços precisam ser redobrados para que os índices caiam a níveis aceitáveis. ABSTRACT Default is one of the main factors bringing great concern to companies today, regardless of their size or invoicing. More than selling, they are concerned about how and when they will receive to assure their own survival. This work has for objective to understand the degree of significance given by borrowers of Caixa Econômica Federal (Caixa) in respect of dwelling default in the State of Pernambuco. It should be pointed out that questionnaires have been answered by defaulting borrowers of this company, located both in the capital and inland of the State of Pernambuco. Results achieved have shown that a small decrease in default was noted from the implementation of the Credit Risk System (Siric), from 2000; however, according to the current indexes and research results, efforts have to be intensified to make indexes fall into acceptable levels.

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Risk Analysis and Management As Instituições Financeiras constituem um importante pilar da economia global e da sociedade apresentando uma componente elevada de risco por exercerem atividades com uma vertente associada à imprevisibilidade e flutuação de resultados que impacta diretamente no retorno financeiro. Para a estimação das perdas esperadas é necessário um conhecimento aprofundado sobre quais os seus fatores influenciadores. De estudos já realizados constatou-se que uma das maiores perdas das instituições resulta de elevadas taxas de Non Performing Loans (NPL). Considerando os efeitos negativos dos NPL na atividade bancária e na economia, a presente dissertação tem como objetivo analisar e aprofundar a influência das variáveis macro e micro económicas na variação destas taxas, aferindo quais os fatores que mais levam ao seu aumento e identificando as principais diferenças entre os grupos de países acima e abaixo da média. Para a análise foram escolhidos 20 países da União Europeia, num período entre 2005 e 2017. A dissertação encontra-se dividida em dois capítulos: apresentação das metodologias utilizadas e resultados obtidos. O primeiro estrutura-se em dois subcapítulos: conceitos teóricos dos modelos matemáticos e procedimentos para tratamento da informação e construção dos modelos estatísticos. No segundo apresentam-se os resultados obtidos e as estimações efetuadas até obter o modelo final, com recurso a modelos de regressão linear múltipla. Os resultados obtidos mostram que a “Taxa de Desemprego” é a variável com maior poder explicativo da variação dos NPL na generalidade dos países e também a existência de diferenças entre as variáveis significativas de cada grupo. Nos países com elevados níveis de NPL verificouse que para a além desta variável, também o nível de RWA, “Eficiência Judiciária” e “Preço Imobiliário” são importantes para explicar o seu comportamento. Já nos países com baixos níveis de NPL as variáveis consideradas explicativas foram o “Rendimento Disponível”, ROE e NIM. Esta informação macroeconómica resultante do estudo pode ser útil nas tomadas de decisão por parte dos Bancos Centrais, uma vez que identifica os fatores que mais influenciam os NPL. O período amostral é influenciado por uma crise financeira e por medidas tomadas pelos Bancos Centrais no seu seguimento, influenciando a relação entre as variáveis e os NPL. Um período mais alargado permitiria aumentar a robustez estatística das variáveis identificadas. Contrariamente a estudos existentes sobre o tema que utilizam métodos econométricos de elevada complexidade onde consideram comportamentos idênticos entre toda a amostra, este estudo procurou usar métodos estatísticos simples e intuitivos para determinar os fatores influentes na evolução dos NPL, através da criação de grupos de países com características homogéneas, compreendendo as diferenças comportamentais entre si. Financial Institutions are an important pillar of the global economy and society, presenting a highrisk component for carrying out activities with an aspect associated with the unpredictability and fluctuation of results that directly impact the financial return. To estimate expected losses, it is necessary to have an in-depth knowledge of what are its influencing factors. From studies already carried out, it was found that one of the biggest losses of institutions results from high rates of Non-Performing Loans. Considering the negative effects of NPL on banking and the economy, this dissertation aims to analyze and deepen the influence of macro and microeconomic variables in the variation of these rates, assessing which factors lead to their increase and identifying the main differences between groups of countries above and below the average. For the analysis, 20 European Union countries were chosen, in the period between 2005 and 2017. The dissertation is divided into two chapters: the presentation of the methodologies used and the results obtained. The first is structured in two sub-chapters: theoretical concepts of mathematical models and procedures for the treatment of information and construction of statistical models. The second presents the results obtained and the estimates made until obtaining the final model, using multiple linear regression models. The results show that the “Unemployment Rate” is the variable with the greatest explanatory power for the variation of NPL in most countries and also the existence of differences between the significant variables of each group. In countries with high levels of NPL, it was found that in addition to this variable, also the level of RWA, “Judicial Efficiency” and “Real Estate Price” are important to explain their behavior. In the countries with low levels of NPL, the variables considered explanatory were “Available Income”, ROE and NIM. This macroeconomic information resulting from the study can be useful in decision making by Central Banks since it identifies the factors that most influence NPL. The sample period is influenced by a financial crisis and by measures taken by Central Banks in its follow-up, influencing the relationship between variables and NPL. A longer period would increase the statistical robustness of the identified variables. Contrary to existing studies on the subject that use econometric methods of high complexity where they considered identical behaviors across the entire sample, this study sought to use simple and intuitive statistical methods to determine the influential factors in the evolution of NPL, through the creation of groups of countries with homogeneous characteristics, including behavioral differences between them.

O presente relatório tem por base o estágio curricular realizado na Caixa de Crédito Agrícola de Cantanhede e Mira, com vista à conclusão do Mestrado em Finanças. Será abordado o tema do risco de crédito nas instituições financeiras, com foque nas recentes alterações normativas relacionadas com as imparidades de crédito a clientes. O risco de crédito assume um papel importante nas instituições financeiras e este é refletido nos resultados através das imparidades. Por esta razão, este relatório de estágio procura identificar as principais diferenças entre a mensuração das provisões/imparidades antes e depois do Aviso n.º 5/2015 do Banco de Portugal, assim como perceber o impacto destas alterações nos resultados da Entidade Acolhedora. This report is based on the curricular internship carried out at Caixa de Crédito Agrícola de Cantanhede e Mira, in order to conclude the Master in Finance. The topic of credit risk in financial institutions will be addressed, with a focus on recent regulatory changes related to impairments to customers credits. Credit risk plays an important role in financial institutions and this is reflected in the results through impairments. For this reason, this internship report seeks to identify the main differences between the measurement of provisions/ impairments before and after “Aviso n.º 5/2015” published by Banco de Portugal, as well as to understand the impact of these changes on the results of the Host Entity. Mestrado em Finanças

Resumen El perfilamiento de riesgo de crédito es un tema relevante para las entidades financieras, toda vez que identifica los factores generadores de riesgo de crédito (edad, género, capacidad de pago), además de contribuir en la implementación de Sistemas de Administración de Riesgo Crediticio (SARC). En ese sentido, este estudio estima el perfil de riesgos de los asociados (buenos y malos) de una cooperativa de ahorro y crédito en la ciudad de Villavicencio, que acceden a créditos en la modalidad de consumo, para lo cual se utiliza un modelo logit, que luego de ser aplicado arrojó como resultado que los asociados con esta cooperativa presentan como factores generadores de riesgo ser hombres, la corta edad, bajos ingresos, ser soltero, poca antigüedad como asociado, no tener personas a cargo, encontrarse empleado en empresas privadas, tener créditos con montos altos, al igual que su respectivo plazo. Abstract Credit risk profiling is a relevant issue for financial institutions, since it identifies the factors that generate credit risk (age, gender, ability to pay), as well as contributing to the implementation of SARC Risk Management Systems. In this sense, this study estimates the risk profile of the associates (good and bad) of a savings and credit cooperative in the city of Villavicencio, who access credits in the consumption mode, using a logit model. After applying the model, the risk factors identified were being men, young age, low income, being single, low seniority as an associate, not having dependents, being employed in private companies, having credits with high amounts, as well as their respective terms. Resumo O perfilhamento de risco de crédito é um tema relevante para as entidades financeiras, toda vez que identifica os fatores geradores de risco de crédito (idade, gênero, capacidade de pagamento), para além de contribuir na implementação de Sistemas de Administração de Risco SARC. Nesse sentido, este estudo estima o perfil de riscos dos associados *bons e maus) de uma cooperativa de poupança e crédito na cidade de Villavicencio, que acedem a créditos na modalidade de consumo, para o qual se utiliza um modelo logit, que depois de ser aplicado teve como resultado que os associados à mesma, apresentam como fatores geradores de risco, serem homens, a tenra idade, ingressos baixos, ser solteiro, pouca antiguidade como associado, não ter pessoas a cargo, ser empregado em empresas privadas, ter créditos com montantes altos, assim como seu respectivo prazo.

Mestrado em Actuarial Science Os preços de contratos financeiros variam devido a dois principais fatores, nomeadamente o risco de mercado e o risco de crédito. O risco de mercado é o risco do valor de um contrato financeiro diminuir devido a alterações nos fatores do mercado, fatores estes que podem ser reduzidos pela diversificação em classes de ativos alternativas. O risco de crédito é o risco de uma pessoa ou uma organização deixar de efetuar um pagamento que havia prometido. É de consenso geral que uma análise efetiva do risco de crédito é essencial para investidores que procuram determinar se uma empresa tem capacidade financeira para cumprir as suas obrigações financeiras. Este estudo tem como principal foco o risco de crédito. Este estudo fornece uma revisão detalhada de pesquisas anteriores na área de modelagem de risco de crédito para instrumentos de dívida inadimplentes. O estudo menciona pontos fortes, deficiências e os recentes avanços no campo da modelagem de risco de crédito. Para além disso, é também feita uma revisão dos modelos cumumente usado: O modelo de Merton (1974), o modelo da primeira passagem (1976), o modelo de dois estados e o modelo de Jarrow-Lando-Turnbull (1997). Na segunda parte, é introduzido o conceito de catástrofe, explicando a suas definições e estrutura das partes interessadas. O evento de pagamento de um título de catástrofe após um evento de catástrofe é tratado pelos investidores como uma inadimplência de crédito. Assim, é portanto introduzido o uso do modelo quantitativo simples de risco de crédito para catástrofe de títulos. Prices of financial contracts vary due to two major factors namely market risk and credit risk. Market risk is the risk that the value of a financial contract will decrease due to changes in market factors, these factors can be reduced by diversification into alternative assets classes. Credit risk is the risk that a person or an organisation will fail to make a payment that they have promised. It is a consensus that effective credit risk analysis is essential for investors seeking to determine whether a firm has the financial ability to meet its financial obligations. This study is primarily focused on the credit risk component. This study provides a detailed overview of past research in the area of credit risk modelling for defaultable debt instruments. The study mentions strengths, shortcomings and the recent advancement in the field of credit risk modelling. It also provides a review of commonly used model namely: the Merton model (1974), the first-passage-time model (1976), the two-state model and Jarrow-Lando-Turnbull model (1997). In the second part, we introduce catastrophe bonds by explaining their definitions and structure. The event of a pay-out from a catastrophe bond after a catastrophe event is treated by investors like a credit default. We will therefore extend the use of quantitative credit risk model to catastrophe bonds. info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Risk Analysis and Management Com o final da guerra civil, Angola experimentou um crescimento económico acelerado, sendo o papel bancário ao nível da captação de recursos para tecido económico de especial importância, torna-se crucial a existência de um sistema financeiro robusto, resiliente e transparente capaz de cumprir o papel de intermediário, originando ganhos para a economia em geral. O presente trabalho de investigação resultou de um diagnóstico sobre impacto da variação do preço petróleo no risco de crédito e consequente risco contagio nos FSI´s da banca angolana, os resultados do estudo demonstraram que devido a falta de diversificação da economia e dependência do preço do petróleo, a economia angolana apresenta vulnerabilidades as variações do preço do petróleo, a descida do preço desta commodity tem impacto no aumento da inflação, da taxa de referencia, da taxa de câmbio, da Dívida publica nos balanços dos bancos, deterioração dos indicadores de qualidade dos activos, diminuição do crédito ao sector privado e diminuição da intermediação financeira. Entretanto, as variações do preço do petróleo e o risco de crédito não têm efeitos imediatos na inflação, taxa de câmbio, taxa de referencia, adequação de capital, rentabilidade, liquidez e sensibilidade ao risco de mercado. With the end of the civil war, Angola experienced accelerated economic growth, with its role of fundraising for the economic fabric of particular importance, so a robust, resilient and transparent financial system capable of fulfilling the role of intermediary, resulting in gains for the economy in general. The present research work resulted from a diagnosis about the impact of oil price variation on credit risk and consequent contagion risk on Angolan banks' ISPs, the results of the study showed that due to the lack of economy diversification and price dependence on oil. oil, the Angolan economy has profitability due to changes in the price of oil, the drop in the price of this commodity has an impact on rising inflation, the reference rate, the exchange rate, the public debt in bank balance sheets, deterioration of quality indicators. reduction of credit to the private sector and decrease of financial intermediation. However, oil price changes and credit risk have no immediate effect on inflation, exchange rate, reference rate, capital adequacy, profitability, liquidity and sensitivity to market risk.

A previsão do fenômeno de dificuldade financeira no contexto de análise da concessão de créditos financeiros tem um papel relevante para o mercado, pois está associada a perdas e a elevados custos envolvidos no desdobramento do processo de insolvência e de recuperação dos créditos. Esta pesquisa foi desenvolvida para comparar e avaliar dois modelos de previsão de insolvência, um baseado em aprendizado de máquina, Random Forest (RF), e outro em estatística tradicional, Regressão Logística (LR), com dados de empresas brasileiras no período de 2005 a 2018. Verificou-se ainda o desempenho dos modelos em empresas regionais (mesorregião do Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba e do Sul Goiano). No intuito de aprofundar o conhecimento, realizou-se uma revisão sistemática de literatura sobre dificuldades financeiras e falência, na qual detectou-se, que a tecnologia de inteligência artificial está em constante aprimoramento para prever empresas em dificuldade financeira. Num segundo momento, focou-se nos modelos, os quais são analisados em termos de desempenho. Os principais resultados conforme as métricas de acurácia, Brier Score, erros de previsão e área sob a Curva ROC (AUC), demonstraram que o classificador RF supera o modelo de LR, considerando a AUC, a precisão preditiva no cenário nacional foi de 96,7%, e 93,4% e nas empresas da região foi de 96,3% e 90,9% respectivamente, porém, em relação a outros estudos, o modelo LR apresentou um resultado satisfatório. The prediction of financial distress in the context of the credit analysis plays a crucial role for the market because the link with losses and high costs involved in the unfolding of the insolvency and credit recovery process. This research develops a comparison and evaluates two insolvency prediction models, one based on machine learning, called Random Forest (RF), and another on traditional statistics, Logistic Regression (LR), by using data from Brazilian companies between 2005 to 2018. We also verify the performance of the models considering a regionality property (trough the mesoregion of Triângulo Mineiro and Alto Paranaíba and Sul Goiano). In order to deepen the knowledge, we carried out a systematic literature review on financial distress and bankruptcy where we detected that artificial intelligence technology is constantly improving to predict companies in financial distress. After that, we focused on the analyzes of the model performances. The main results according to the accuracy, brier score, forecast errors and area under the ROC curve (AUC) metrics showed that the RF classifier surpasses the LR model, considering the AUC, the predictive capacity in the national scenario was 96, 7%, and 93.4% and in the region's companies was 96.3% and 90.9% respectively. However, compared to other studies, the LR model presented a satisfactory result. Dissertação (Mestrado)

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento De Ciências Contábeis e Atuariais, Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, 2020. Qual país não desejaria um possuir um cenário econômico estável e atraente para os investidores e, ao mesmo tempo poder antever sua nota de classificação de risco no sistema financeiro internacional? A probabilidade de default (moratória) de obrigações financeiras, ou o risco de um Estado soberano não honrar suas obrigações contratuais referentes à dívida pública é classificado por um nível de rating soberano cujo cálculo é realizado mediante a avaliação levada a termo por agências de classificação de risco (ACR), dentre as quais se destacam a Standard & Poor’s Global Ratings (S&P), a Fitch Ratings e a Moody’s Investors Service, todas signatárias de contratos com o Governo Brasileiro. As classificações de Risco Soberano Brasil (RSB) realizadas pelas ACRs (em níveis de ‘graus de investimento’ ou de ‘graus especulativos’) têm o principal objetivo de fornecer ao mercado financeiro, aos investidores, aos credores e demais usuários informações sobre o perfil de risco de crédito do país e a capacidade de honrar sua dívida, reduzindo assim, a assimetria informacional entre os agentes. No presente estudo, as questões e propósitos da pesquisa objetivam identificar quais são os principais fatores determinantes na classificação do RSB; propor modelo preditivo de rating soberano aplicado ao Brasil para cada ACR; e testar se há significância estatística de cada fator determinante e dos Ciclos Políticos Eleitorais (CPE) no RSB. Para tanto, com suporte na Teoria da Escolha Pública pela vertente da Teoria dos Ciclos Políticos Econômicos, após identificação das principais variáveis independentes referenciadas na literatura, foi realizada análise fatorial confirmatória, para validação dos constructos fatoriais dos perfis “econômico e institucional” e de “flexibilidade e desempenho” do Brasil. As variáveis latentes possibilitaram realizar modelos de regressão probit ordenado para cada classe de rating nas três ACRs. A analise fatorial possibilitou, pelo método da máxima verossimilhança, a extração de 3 variáveis latentes (Fator Monetário, Fator Externo e Fator Fiscal) cujos vetores explicam 86% da variância total dentre 22 variáveis inicialmente selecionadas. A modelagem empírica para cada ACR resultou em modelos probabilísticos com níveis de acurácia de 64% para Standard&Poor’s, e 56% para a FitchRatings e Moody’s. O resultados confirmaram a relevância do Fatores Monetário e Externo para a Standard&Poor’s, e do Fator Externo para as demais ACRs, rejeitando-se as demais hipóteses. Houve ausência de significância estatística dos ciclos políticos eleitorais no RSB em todas as agências de rating. Which country would not want one to have a stable and attractive economic scenario for investors while at the same time being able to foresee its risk rating in the international financial system? The likelihood of default on financial obligations, or the risk that a sovereign state will fail to meet its contractual obligations with respect to public debt is rated by a sovereign rating level which is calculated by the rating agencies (ACR), among which stand out Standard & Poor's Global Ratings (S&P), Fitch Ratings and Moody's Investors Service, all signatories to contracts with the Brazilian Government. Brazil Sovereign Risk (RSB) ratings by ACRs (at 'investment grade' or 'speculative grade' levels) are primarily intended to provide the financial market, investors, creditors and other users with information on the risk profile of country's credit and ability to repay its debt, thereby reducing informational asymmetry among agents. In the present study, the research questions and purposes aim to identify what are the main determining factors in the classification of RSB; propose a sovereign rating predictive model applied to Brazil for each ACR; and test if there is statistical significance of each determining factor and the Electoral Political Cycles (CPE) in the RSB. Therefore, supported by the Public Choice Theory by the Economic Political Cycle Theory, after confirming the main independent variables referenced in the literature, a confirmatory factor analysis was performed to validate the factorial constructs of the “economic and institutional” and “flexibility and performance ” of Brazil. The latent variables made it possible to perform ordered probit regression models for each rating class in the three ACRs. The factor analysis allowed, by the maximum likelihood method, the extraction of 3 latent variables (Monetary Factor, External Factor and Fiscal Factor) whose vectors explain 86% of the total variance among 22 initially selected variables. Empirical modeling for each ACR resulted in probabilistic models with 64% accuracy levels for Standard & Poor's, and 56% for FitchRatings and Moody's. The results confirmed the relevance of the Monetary and External Factors for Standard & Poor's, and the External Factor for the other ACRs, rejecting the other hypotheses. There was no statistical significance of RSB’s electoral political cycles in all rating agencies.

Mestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições Financeiras Submitted by Filomena Borba (fmborba@iscal.ipl.pt) on 2021-02-17T15:24:05Z No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado_Versão Definitiva_Joana Fidalgo.pdf: 878482 bytes, checksum: 65fe548fa4a6e8dbe4c8d8df45695a9f (MD5) Made available in DSpace on 2021-02-17T15:24:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação de Mestrado_Versão Definitiva_Joana Fidalgo.pdf: 878482 bytes, checksum: 65fe548fa4a6e8dbe4c8d8df45695a9f (MD5) Previous issue date: 2020-02 info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Submitted by Ana Costa (apcosta@porto.ucp.pt) on 2021-01-08T17:01:47Z No. of bitstreams: 1 00743_02_filipe-maia-alexandre-340109078-dissertacao-integral.pdf: 625545 bytes, checksum: 3a98688e59b7b14d5f58ec2e1e0df71f (MD5) Approved for entry into archive by Maria Helena Ribeiro (helena.ribeiro@lisboa.ucp.pt) on 2021-01-14T09:46:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 00743_02_filipe-maia-alexandre-340109078-dissertacao-integral.pdf: 625545 bytes, checksum: 3a98688e59b7b14d5f58ec2e1e0df71f (MD5) Made available in DSpace on 2021-01-14T09:46:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 00743_02_filipe-maia-alexandre-340109078-dissertacao-integral.pdf: 625545 bytes, checksum: 3a98688e59b7b14d5f58ec2e1e0df71f (MD5) Previous issue date: 2020-09-02

Doutoramento em Matemática Aplicada à Economia e Gestão Neste trabalho apresentamos uma metodologia para simular a evolução das taxas de juros sob medida de probabilidade real. Mais precisamente, usando o modelo de mercado Shifted Lognormal LIBOR multidimensional e uma especificação do vetor do preço de mercado do risco, explicamos como realizar simulações das taxas de juro futuras, usando o método de Euler-Maruyama com preditor-corretor. A metodologia proposta permite acomodar a presença de taxas de juro negativas, tal como é observado atualmente em vários mercados. Após definir a estrutura livre de default, generalizamos os resultados para incorporar a existência de risco de crédito nos mercados financeiros e desenvolvemos um modelo LIBOR para obrigações com risco de crédito classificadas por ratings. Neste trabalho modelamos diretamente os spreads entre as classificações de ratings de acordo com uma dinâmica estocástica que garante a monotonicidade dos preços dos títulos relativamente às classificações por ratings. In this work, we present a methodology to simulate the evolution of interest rates under real world probability measure. More precisely, using the multidimensional Shifted Lognormal LIBOR market model and a specification of the market price of risk vector process, we explain how to perform simulations of the real world forward rates in the future, using the Euler-Maruyama scheme with a predictor-corrector strategy. The proposed methodology allows for the presence of negative interest rates as currently observed in many markets. After setting the default-free framework we generalize the results to incorporate the existence of credit risk to our model and develop a LIBOR model for defaultable bonds with credit ratings. We model directly the inter-rating spreads according to a stochastic dynamic that guarantees the monotonicity of bond prices with respect to the credit ratings. info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Submitted by Maria Helena Ribeiro (helena.ribeiro@lisboa.ucp.pt) on 2020-11-10T10:31:05Z No. of bitstreams: 1 152418105_Simen Madsen_DPDFA.pdf: 4712980 bytes, checksum: 1fe04e2e45527cefae652d08e3e90013 (MD5) Approved for entry into archive by Maria Helena Ribeiro (helena.ribeiro@lisboa.ucp.pt) on 2020-11-10T10:31:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 152418105_Simen Madsen_DPDFA.pdf: 4712980 bytes, checksum: 1fe04e2e45527cefae652d08e3e90013 (MD5) Made available in DSpace on 2020-11-10T10:31:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 152418105_Simen Madsen_DPDFA.pdf: 4712980 bytes, checksum: 1fe04e2e45527cefae652d08e3e90013 (MD5) Previous issue date: 2020-07-01

Tese de mestrado em Matemática Financeira, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2021 Submitted by Cristina Manessiez (camanessiez@fc.ul.pt) on 2021-05-21T14:30:52Z No. of bitstreams: 1 ulfc126290_tm_Pedro_Pereira.pdf: 8607507 bytes, checksum: eded7ef7c39de06ffa359a22627ef8f1 (MD5) Made available in DSpace on 2021-05-21T14:31:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ulfc126290_tm_Pedro_Pereira.pdf: 8607507 bytes, checksum: eded7ef7c39de06ffa359a22627ef8f1 (MD5) Previous issue date: 2021

Uma vez que o sistema económico mundial se encontra em constante mudança, o estudo do risco de crédito tem uma grande importância para as instituições bancárias. Por estar associado a possíveis perdas que impactam o mercado financeiro, o processo de análise de crédito deve ser contínuo e progressivo. O atraso nos pagamentos de negócios tornou-se uma tendência, especialmente após as recentes crises financeiras. Desse modo, os bancos devem minimizar dívidas, analisar individualmente os créditos, agir com rapidez e se proteger de não pagamentos. Na mesma conjuntura, machine learning é uma tecnologia emergente para a construção de modelos analíticos, faz com que as máquinas aprendam com os dados. Com isso, efetuem análises preditivas de maneira mais rápida e eficiente. Fazer análises preditivas é muito importante e possui uma ampla gama de atuação para os bancos. Como, por exemplo: • Identificação dos melhores fatores de risco a serem utilizados na antecipação de crédito a clientes; • Obediência dos dispositivos legais; • Qualidade de dados; • Deteção de fraudes. Na criação de uma pontuação de risco de crédito bancário, automatizada, robusta e eficaz, machine learning vai ajudar na previsão da capacidade de crédito do cliente com mais precisão. O objetivo é analisar as diferentes abordagens de gestão de risco de crédito. Para tal, recorre-se a revisão de literatura de tópicos importantes, em destaque a machine learning, e ao uso de questionários. Os principais resultados mostraram que o uso de machine learning no risco de crédito bancário, ainda está em fase inicial. A maioria dos bancos já reconhece os valores que esta tecnologia pode proporcionar. Com base nesses resultados, os bancos que são tão sensíveis a mudanças, têm que sair do âmbito da teoria e investir em pequenos projetos. Só assim esta tecnologia provará a sua capacidade de melhoria, e transmitir a confiança necessária para este sector. As the global economic system is constantly changing, the study of credit risk is of great importance to banking institutions. Because it is associated with possible losses that impact the financial market, the process of credit analysis should be continuous and progressive. Late business payments have become a trend, especially after the recent financial crises. Thus, banks should minimize debt, analyze individual credits, act quickly and protect themselves from non-payment. At the same time, machine learning is an emerging technology for building analytical models, making machines learn from data. As a result, they carry out predictive analyses more quickly and efficiently. Predictive analysis is very important and has a wide range of activities for banks. For example: • Identification of the best risk factors to be used in anticipating credit to customers; • Compliance with legal provisions; • Obedience of legal provisions; • Data quality; • Fraud detection. In creating an automated, robust and effective bank credit risk score, machine learning will help predict the customer's creditworthiness more accurately. The goal is to analyze the different approaches to credit risk management. To this end, a literature review of important topics is used, especially machine learning and the use of questionnaires. The main results showed that the use of machine learning in bank credit risk is still at an early stage. Most banks already recognize the values that this technology can provide. Based on these results, banks that are so sensitive to change have to go beyond the scope of theory and invest in small projects. Only in this way will this technology prove its ability to improve and transmit the necessary confidence to this sector.

CAPES A dificuldade de acesso ao crédito pelos mais pobres tem sido apontada como um dos principais motivos que sustentam a armadilha da pobreza e da desigualdade de renda. O tema adquire reconhecida relevância devido ao fato de que restrições ao crédito para pequenas empresas são um fenômeno global. Tal racionamento de crédito praticado pelas instituições financeiras às micro e pequenas empresas é consequente do elevado risco e da assimetria informacional que omercado considera haver em contratos de crédito para tal público. O mercado de microcréditosurgiu para atender aos pequenos empreendimentos caracterizados por operarem em condições de extrema incerteza – técnica, mercadológica e jurídica –, pela ausência de processos internos, baixos custos e escalabilidade. No Brasil, o estudo de questões jurídicas referentes aos contratos de microcrédito é incipiente, não tendo sido, até o momento, desenvolvidas análises econômicas de tais contratos. Assim, dada a relevância do tema microfinanças e dos diversos desafios com os quais as instituições financeiras se deparam para alcançarem uma adequada gestão de risco de crédito de suas carteiras de microcrédito perante o problema de assimetria informacional e dos contratos incompletos, propõe-se, como objetivo central, com respaldo nas Teorias da Assimetria de Informação, Teoria das Garantias e dos Contratos Incompletos, analisar como os contratos podem tornar mais eficiente a gestão de risco de crédito no mercado de microcrédito produtivo urbano do Banco do Nordeste (Crediamigo). O estudo adota uma metodologia mista, incluindo a análise documental do contrato padrão do Crediamigo e de uma regressão logística para analisar quais variáveis se mostram significativas à gestão do risco de crédito. Costatou-se haver níves significativos de assimetria de informação e de ambos os lados da relação. Também se observou uma eficiência relativa dos contratos de concessão de microcrédito do Banco do Nordeste, pois , embora tenha se mostrado eficaz para agestão do risco de crédito em diversos aspectos, o controle do risco se faz baseado em um amplo racionamento de crédito The access to credit by the poorest has been identified as one of the main reasons for the poverty trap and income inequality. The issue acquires recognized relevance especially due to the fact that credit restrictions for small businesses are a global phenomenon. This credit rationing, that financial institutions practice before micro and small companies, is a consequence of the high risk and the informational asymmetry that the market considers. The microcredit market has thus emerged to serve small enterprises characterized by operating in conditions of extreme uncertainty - technical, market and legal - due to the absence of internal processes, low costs and scalability. In Brazil, the study of legal issues regarding microcredit contracts is incipient, and economic analyzes of such contracts have not yet been developed. Given the relevance of the microfinance issue and the various challenges that financial institutions face in order to achieve an adequate credit risk management of their microcredit portfolios in the face of the problem of information asymmetry and incomplete contracts, it is proposed, as a main goal, with the support of Information Asymmetry Theory, Guarantee Theory and Incomplete Contracts, to analyze how contracts can make credit risk management more efficient in the urban productive microcredit market of Banco do Nordeste (Crediamigo). The study adopts a mixed methodology, including the documentary analysis of Crediamigo's standard contract and a logistic regression to analyze which variables are significant for credit risk management.

A literatura acadêmica indica que empresas com elevados padrões de governança corporativa apresentam menor risco de crédito e se beneficiam com menor custo da dívida (Ashbaugh-Skaife et al., 2006). Este estudo se propõe a avaliar os efeitos dos mecanismos de governança corporativa sobre o risco de crédito de empresas do mercado brasileiro, explorando aspectos como independência, estrutura e procedimentos do conselho, direitos de acionistas minoritários e abertura de informações financeiras. Através do modelo de probit ordenado, aplicado sobre uma das maiores amostras (em número de observações) da literatura acadêmica brasileira sobre o tema, mostrou-se que a governança corporativa é uma variável explicativa significativa para ratings em modelos de risco de crédito de curto e longo prazo. Os resultados ainda indicam que, dentre os componentes de governança corporativa avaliados, apenas o direito de acionistas minoritários se relaciona negativamente com o rating de crédito – sugerindo que o excesso de poderes aos acionistas não necessariamente beneficia os credores da firma. The academic literature indicates that firms with high corporate governance standards present lower credit risk and benefit from lower cost of debt (Ashbaugh-Skaife et al., 2006). This study evaluates the effects of corporate governance mechanisms on credit risk of Brazilian firms, exploring elements as board independence, structure and process, minority shareholders rights and financial disclosure. Through an ordered probit model, applied to one of the largest samples (in number of observations) of the Brazilian academic literature on the subject, it was shown that corporate governance is a significant explanatory variable for ratings of short and long term credit risk models. The results also indicate that, among the corporate governance components assessed, only minority shareholders rights are negatively related to credit ratings - suggesting that excess power to shareholders do not necessarily benefits firm's bondholders.

This paper aims to show the importance of the use of financial metrics in decision-making of credit scoring models selection. In order to achieve such, we considered an automatic approval system approach and we carried out a performance analysis of the financial metrics on the theoretical portfolios generated by seven credit scoring models based on main statistical learning techniques. The models were estimated on German Credit dataset and the results were analyzed based on four metrics: total accuracy, error cost, risk adjusted return on capital and Sharpe index. The results show that total accuracy, widely used as a criterion for selecting credit scoring models, is unable to select the most profitable model for the company, indicating the need to incorporate financial metrics into the credit scoring model selection process. O presente artigo tem por objetivo apresentar a importância do emprego de métricas financeiras na tomada de decisão de seleção de modelos de credit scoring. Para tanto, considerando um sistema de aprovação automática, este artigo empregou métricas de desempenho financeiro sobre as carteiras teóricas geradas por modelos de credit scoring baseados em sete das principais técnicas de aprendizagem estatística utilizadas para tratamento dessa problemática. Os modelos foram ajustados aos dados da base German Credit Data Set e os resultados analisados com base em quatro métricas: acurácia total, custo por erro, retorno ajustado ao risco de capital e índice de Sharpe. Os resultados apontam que a acurácia total, amplamente empregada como critério de seleção de modelos de credit scoring, é incapaz de selecionar o modelo mais rentável para a firma, indicando a necessidade de incorporar métricas financeiras ao processo de seleção de modelos de credit scoring.

Este estudo utilizou dados reais de uma instituição financeira nacional referentes a operações de Crédito Direto ao Consumidor (CDC), concedidas a clientes domiciliados no Distrito Federal (DF), para a construção de modelos de credit scoring utilizando as técnicas Regressão Logística e Regressão Logística Geograficamente Ponderada [Geographically Weighted Logistic Regression] (GWLR). Os objetivos foram: verificar se os fatores que influenciam o risco de crédito diferem de acordo com a localização geográfica do tomador; comparar o conjunto de modelos estimados via GWLR frente ao modelo global estimado via Regressão Logística, em termos de capacidade de previsão e perdas financeiras para a instituição; e verificar a viabilidade da utilização da técnica GWLR para desenvolver modelos de credit scoring. As métricas utilizadas para comparar os modelos desenvolvidos por meio das duas técnicas foram o critério informacional AICc, a acurácia dos modelos, o percentual de falsos positivos, a soma do valor da dívida dos falsos positivos e o valor monetário esperado de inadimplência da carteira frente ao valor monetário de inadimplência observado. Os modelos estimados para cada região do DF se mostraram distintos em suas variáveis e coeficientes (parâmetros), concluindo-se que o risco de crédito foi influenciado de maneira distinta em cada região do estudo. As metodologias Regressão Logística e GWLR apresentaram resultados bem próximos, em termos de capacidade de previsão e perdas financeiras para a instituição, e o estudo demonstrou a viabilidade da utilização da técnica GWLR para desenvolver modelos de credit scoring para o público-alvo do estudo. This study used real data from a Brazilian financial institution on transactions involving Consumer Direct Credit (CDC), granted to clients residing in the Distrito Federal (DF), to construct credit scoring models via Logistic Regression and Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) techniques. The aims were: to verify whether the factors that influence credit risk differ according to the borrower’s geographic location; to compare the set of models estimated via GWLR with the global model estimated via Logistic Regression, in terms of predictive power and financial losses for the institution; and to verify the viability of using the GWLR technique to develop credit scoring models. The metrics used to compare the models developed via the two techniques were the AICc informational criterion, the accuracy of the models, the percentage of false positives, the sum of the value of false positive debt, and the expected monetary value of portfolio default compared with the monetary value of defaults observed. The models estimated for each region in the DF were distinct in their variables and coefficients (parameters), with it being concluded that credit risk was influenced differently in each region in the study. The Logistic Regression and GWLR methodologies presented very close results, in terms of predictive power and financial losses for the institution, and the study demonstrated viability in using the GWLR technique to develop credit scoring models for the target population in the study.

Trade credit insurance has as its main objective to cover losses caused by the customer's default on sales within the country. It is a credit risk management tool by which companies can transfer their risks to insurers. Created in Brazil in 1957, it is observed that the product nowadays still has an incipient market when compared to other insurance lines. Thus, this paper aimed to research the domestic trade credit insurance market in Brazil, seeking to identify the reasons why the product does not develop in the country. The methodology of the work was the use of two descriptive research using survey. Data collection used two questionnaires, one for companies with multiple choice closed questions and one open question, and the second for the insurance market, with closed questions using the five-point Likert scale and one question using multiple choice. Basic descriptive and multivariate statistics were used to analyze the data. The results found through research aimed at companies reveal that the trade credit insurance market in Brazil is still underdeveloped and the adherence among contractors of the product is higher among foreign capital companies. Among the main motivations of companies regarding the hiring of trade credit insurance, it was found that for companies that do not contract are stand out the perception of low credit risk, information asymmetry, adverse selection and lack of knowledge about the product, for companies that stopped hiring are information asymmetry, moral hazard and process complexity, while for companies that hire are risk perception and the use of internal credit insurance for its management, and instruction of corporate headquarter. The results found in the research aimed at the insurance market revealed that of actions promoted by the insurers, the promotion of events to spread knowledge and promote credit insurance has the lowest emphasis, already of the characteristics of the Brazilian market, the lack of product knowledge and transparency in financial information are the characteristics that more difficult the development of trade credit insurance. This paper has practical implications for companies and the insurance market because it exposes several issues raised by credit and collection professionals in their analysis of trade credit insurance, and by insurance market professionals about the actions taken to develop the product in Brazil, and the particularities of the Brazilian market that difficult or not contribute to the growth of trade credit insurance in Brazil. The issues explored in this paper help identify the factors that hinder the development of domestic credit insurance in Brazil. Your contribution can help the insurance market to act more assertively promoting actions for the product development in the country and also for companies that can start to analyze trade credit insurance more deeply considering it in their processes as another credit risk management tool. O seguro de crédito interno tem por objetivo principal cobrir perdas ocasionadas pelo inadimplemento do cliente de vendas ocasionadas dentro do país. Trata-se de um instrumento de gerenciamento de riscos de crédito pelo qual as empresas podem transferir seus riscos para as seguradoras. Criado no Brasil, em 1957, observa-se que esse produto, nos dias atuais, ainda conta com um mercado incipiente quando comparado a outras linhas de seguros. Desta forma, o presente trabalho se propôs a pesquisar o mercado de seguro de crédito interno no Brasil, buscando identificar as motivações pelas quais o produto não se desenvolve no país. A metodologia do trabalho foi a utilização de duas pesquisas descritivas utilizando-se o survey. A coleta de dados ocorreu mediante dois questionários, sendo um destinado a empresas com questões fechadas de múltipla escolha e uma questão aberta, e o segundo destinado ao mercado segurador, com questões fechadas, utilizando a escala de Likert de cinco pontos e uma de múltipla escolha. Os dados foram tratados com técnicas básicas de estatística descritiva e multivariada. Os resultados encontrados por meio da pesquisa destinada às empresas revelam que o mercado de seguro de crédito interno no Brasil ainda é pouco desenvolvido e a aderência entre os contratantes do produto é maior entre as empresas de capital estrangeiro. Das principais motivações das empresas sobre a contratação de seguro de crédito interno, verificou-se que, para aquelas que não contratam, destacam-se a percepção de baixo risco de crédito, assimetria da informação, seleção adversa e a falta de conhecimento sobre o produto; para as que deixaram de contratar, assimetria da informação, risco moral e complexidade do processo; e, por fim, para aquelas que contratam, percepção de riscos e a utilização do seguro de crédito interno para o seu gerenciamento e a instrução da matriz no exterior. Os resultados encontrados na pesquisa destinada ao mercado segurador revelaram que, das ações promovidas pelas seguradoras, a promoção de eventos para disseminar o conhecimento e promover o seguro de crédito é a que tem menor ênfase; já das características do mercado brasileiro, as que mais dificultam o desenvolvimento do seguro de crédito interno são a falta de conhecimento do produto e de transparência nas informações financeiras. Este trabalho tem implicações práticas para as empresas e para o mercado segurador porque expõe diversas questões apontadas tanto pelos profissionais de crédito e cobrança em suas análises sobre o seguro de crédito interno quanto pelos profissionais do mercado segurador sobre as ações promovidas para o desenvolvimento do produto no Brasil e sobre as particularidades do mercado brasileiro, que dificultam ou que não contribuem para o crescimento do seguro de crédito interno no Brasil. As questões exploradas neste trabalho ajudam a identificar os fatores que dificultam o desenvolvimento do seguro de crédito interno no Brasil. Sua contribuição pode auxiliar o mercado segurador a atuar de forma mais assertiva, promovendo ações para o desenvolvimento do produto no país e também para as empresas que poderão passar a analisar o seguro de crédito interno de forma mais profunda, considerando-o em seus processos como mais um instrumento de gerenciamento de riscos de crédito.

Mestrado em Finanças Este estudo tem como objetivo modelar a probabilidade de incumprimento de uma carteira de crédito americana. Para tal, foi utilizado o modelo logit para apurar a probabilidade de incumprimento refêrencia para aceitação de crédito que supõe maior rendimento à Instituição Financeira. A Base de Dados recolhe informação de 338.909 empréstimos terminados, concedidos a particulares, destinados ao crédito ao consumo, e 139 variáveis, posteriormente reduzidas de acordo com o seu nível de significância, apurado nos testes estatítsticos realizados com o programa SPSS. Pelo principio da parsimónia foram considerados dois modelos e o modelo escolhido foi o que apresenta comparativamente maior rendimento à Instituição Financiera. This study intends to model the Probability of Default (PD) of an American credit database. The logit model was used in order to determine the PD threshold that presents higher profits. The database contemplated 338.909 terminated loans lent to private individuals, consumer oriented, and 139 variables. From the rough data we reduced the number of variables to the most significant, according to the statistical tests computed in SPSS. By the principle of parsimony two models were considered and the chosen model was the one that presented higher profits for the Financial Institution. info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2016. A presente dissertação de mestrado teve como objetivo principal verificar a aplicabilidade da metodologia Regressão Logística Geograficamente Ponderada (GWLR) para a construção de modelos de credit scoring. As fórmulas do melhor conjunto de modelos locais estimados via GWLR foram comparadas entre si, em termos de valor dos coeficientes e significância das variáveis, e frente ao modelo global estimado via Regressão Logística. Foram utilizados dados reais referentes às operações de Crédito Direto ao Consumidor (CDC) de uma instituição financeira pública nacional concedidas a clientes domiciliados no Distrito Federal (DF). Os resultados encontrados demonstraram a viabilidade da utilização da técnica GWLR para desenvolver modelos de credit scoring. Os modelos estimados para cada região do DF se mostraram distintos em suas variáveis e coeficientes (parâmetros) e três dos cinco indicadores do modelo via GWLR se mostraram superiores aos do modelo via Regressão Logística. This master thesis aimed to verify the applicability of the methodology Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) to develop credit scoring models. The formulas of the best set of local models estimated by GWLR were compared in terms of value of the coefficients and significance of the variables, and against the global model estimated by Logistic Regression. It was used a real granting data of Direct Credit Consumer from a national public financial institution to borrowers domiciled in the Federal District (FD) of Brazil. The results demonstrated the feasibility of using the technique GWLR to develop credit scoring models. The estimated models for each region of FD have showed to be different in their variables and coefficients (parameters) and three out of five indicators calculated for the developed model by GWLR were superiors than indicators of the developed model by Logistic Regression.

Mestrado em Econometria Aplicada e Previsão Este relatório de estágio enquadra-se no âmbito do Trabalho Final de Mestrado para o Mestrado de Econometria Aplicada e Previsão do Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG). O estágio decorreu na Deloitte Consultores, S.A., num dos escritórios de Lisboa, com o intuito de me preparar para a realidade do mercado de trabalho através de um processo de integração na empresa durante a realização das atividades propostas. Neste relatório pretende-se expor um retrato daquilo que foram os meus primeiros seis meses de trabalho na Deloitte, através da descrição aprofundada do tema de trabalho, procurando sempre relacioná-lo com os conceitos adquiridos no decorrer do mestrado. A Deloitte faz parte das Big 4, grupo de empresas que domina o setor de serviços profissionais, sendo de realçar o seu grau de exigência e profissionalismo nos projetos a que se compromete. Na Deloitte, as minhas funções passaram pela análise das taxas de incumprimento e de migrações entre classe de risco de uma carteira de clientes empresa de um banco, tendo estabelecido um modelo econométrico que permite a previsão da evolução dessas taxas com base em variáveis macroeconómicas. Este tipo de modelos é aplicado na obtenção da perda esperada usada, por exemplo, no cálculo de provisões por imparidade e em testes de stress. This report consists of my thesis for the Master in Applied Econometrics and Forecasting from ISEG, Lisbon School of Econmics. My internship took place in Deloitte Consultores, S.A., in one of the Lisbon offices, with the intent of not only adapting myself to the labor market reality but also to get acquainted with the company practices and costumes while performing my planned activities. In this report it is exposed my first six months of work for this company, through a detailed description of what was done, while always attempting to correlate it with the knowledge acquired thoughout my master degree. Deloitte is part of the Big 4, a group of consulting companies that rule the great majority of the market, and it is known for its high work quality and demand. In Deloitte, my job was to analyse default ratios and migration matrices, resultant from an undisclosed financial institution's portfolio, producing a macroeconomic regression model that would allow for the forecast of this default probability. These kind of models, to obtain estimates of the Expected Loss, are used, for example, in the computation of impairment provisions and stress tests. info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Relatório de Estágio do Mestrado em Contabilidade e Finanças apresentado à Faculdade de Economia O presente relatório foi realizado no âmbito do estágio curricular na Caixa de Crédito Agrícola de Coimbra, na área de recuperação de crédito e inserido na fase final do Mestrado em Contabilidade e Finanças da Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra.Numa primeira instância, é apresentada a entidade de encolhimento, referindo um pouco da história do Crédito Agrícola e o seu modelo organizativo, bem como o funcionamento da Caixa de Crédito Agrícola de Coimbra e o seu estado de saúde financeira.As tarefas desenvolvidas no estágio compreenderam o apoio à recuperação de crédito, recolha de informação e atualização de base de dados, preparação de dossiers de crédito para entrada em contencioso e compreensão do processo da análise de risco e contratação de crédito. O desenvolvimento da atividade do sistema bancário português releva uma elevada dependência do setor particular (Costa, 2012). Desta forma, o aparecimento de crédito vencido e não pago pode tornar-se dos principais impulsionadores para uma instabilidade financeira nos bancos. O aparecimento destes créditos na carteira de crédito dos bancos exige que seja feito um controlo mais rígido sobre os mesmos. De forma a proporcionar uma análise que não é feita internamente na instituição, este relatório tem como objetivo identificar caraterísticas sociodemográficas e contratuais que estão associadas a um maior nível de incumprimento nos empréstimos ao consumo e à habitação. Através de análises estatísticas, conclui-se que a idade, a dimensão do agregado familiar, o tipo de habitação e a taxa de juro estão associados ao incumprimento nos créditos ao consumo e o estado civil, a habilitação literária, a profissão, o rendimento do agregado familiar e a taxa de juro estão associados ao incumprimento nos créditos à habitação. This report was done as part of the curricular internship at Caixa de Crédito Agrícola de Coimbra, in the credit recovery division, and inserted in the final phase of the Master in Accounting and Finance of the Faculty of Economics of the University of Coimbra. In a first stage, the entity is presented, including the history of Crédito Agrícola and the organizational model, as well as the operation and the financial health of Caixa de Crédito Agrícola de Coimbra.The tasks developed in the internship included the support for credit recovery, information gathering and database updating, preparation of credit files for litigation and understanding of the risk analysis and contracting process.The development of the Portuguese banking system activity shows a high dependence of the private sector (Costa, 2012). Therefore, the emergence of overdue and unpaid credit can become a major driver for financial instability in banks. The existence of these loans in banks’ credit portfolio requires a greater and stricter control over them. In order to provide an analysis that is not done internally within the institution, this report aims to identify sociodemographic and contractual characteristics that are associated with a higher level of default on consumer and housing loans. Statistical analysis shows that age, household size, housing type and interest rate are associated with default on consumer credit, and marital status, education level, occupation, household income and interest rate are associated with default on housing loans.