Navegando por Autor "Tsuboi, Mauricio Shigueru"

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    Dissertação
    Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito
    (2018) Tsuboi, Mauricio Shigueru
    A perda em caso de inadimplência (loss given default – LGD) é uma medida utilizada pelas instituições financeiras para determinar o risco de carteiras de crédito, estimar perda em determinados empréstimos e determinar alocação de capital. O acordo de Basileia II (2004), permite que cada instituição calcule suas próprias estimativas para o LGD. O objetivo deste trabalho é projetar o LGD, através de regressão por mínimos quadrados ordinários, de uma carteira pulverizada de cartão de crédito de uma instituição financeira brasileira. Além de utilizar o histórico de pagamentos, foram avaliadas também variáveis demográficas do portador do cartão, como grau de instrução, estado civil, sexo, quantidade de dependentes e região de residência a fim de identificar alguma relação destas variáveis com o LGD. Assim como Bellotti e Crook (2012) analisaram o mercado de cartão de crédito inglês, este trabalho visa analisar modelos para a previsão do LGD, bem como avaliar sua performance, incluindo variáveis macroeconômicas como taxa de juros, variação cambial, inflação, desemprego e renda, para melhoria das previsões do LGD no mercado brasileiro. Foram analisados três modelos diferentes, um primeiro modelo mais simples sem nenhuma variável independente onde a projeção do LGD é apenas a média do LGD histórico, um segundo modelo onde é feita uma regressão linear ajustada pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), sendo o LGD a variável dependente e as variáveis contábeis e demográficas as variáveis independentes e, finalmente, um terceiro modelo cuja regressão linear ajustada por MQO com as variáveis contábeis e demográficas e também variáveis macroeconômicas. A principal conclusão deste trabalho é que, em linha com o trabalho de Bellotti e Crook (2012), o modelo mais completo, considerando as variáveis contábeis, demográficas e macroeconômicas é o que apresentou menor erro e, portanto, o mais aderente para a base analisada, que compreende o período de jan/2008 a set/2018.