Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito
| dc.contributor.advisor | ADRIANA BRUSCATO BORTOLUZZO | |
| dc.contributor.author | Tsuboi, Mauricio Shigueru | |
| dc.coverage.spatial | São Paulo, SP | pt_BR |
| dc.creator | Tsuboi, Mauricio Shigueru | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-13T03:21:25Z | |
| dc.date.accessioned | 2021-04-17T23:24:10Z | |
| dc.date.available | 2021-09-13T03:21:25Z | |
| dc.date.available | 2018 | |
| dc.date.available | 2021-04-17T23:24:10Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.date.submitted | 2018 | |
| dc.description.abstract | 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. | pt_BR |
| dc.description.other | Loss given default (LGD) is a measure used by financial institutions to determine the risk of credit portfolios, estimate loss of loans, and determine capital allocation. The Basel II agreement (2004) allows each institution to calculate its own estimates for the LGD. The objective of this work is to forecast the LGD, through regression by ordinary least squares, of a pulverized credit card portfolio of a Brazilian financial institution. In addition to using payment history, demographic variables of the cardholder, such as educational level, marital status, gender, number of dependents and residence region were also evaluated in order to identify some relationship between these variables and LGD. As Bellotti and Crook (2012) analyzed the English credit card market, this paper aims to analyze models for LGD forecasting, as well as to evaluate their performance, including macroeconomic variables such as interest rate, exchange rate variation, inflation, unemployment and income, to improve LGD forecasts in the Brazilian market. Three different models were analyzed, a simpler model without any independent variable where the LGD forecast is the historical LGD average, a second model where a linear regression adjusted by the ordinary least squares (OLS) method is used, with the LGD as the dependent variable and the accounting and demographic variables as the independent variables and, finally, a third model where a linear regression adjusted by OLS were used to forecast the LGD, including the accounting and demographic variables and also macroeconomic variables. The main conclusion of this study is that, in line with the work of Bellotti and Crook (2012), the most complete model considering the accounting, demographic and macroeconomic variables is the one that presented the smallest error and, therefore, the most best fit to the base analyzed, covering the period from January 2008 to September 2018. | pt_BR |
| dc.format.extent | 72 p. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2763 | |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.uri | TODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM. | pt_BR |
| dc.subject | Previsão de perda. Cartão de crédito. Indicadores macroeconômicos. Loss Given Default. Recovery Rate | pt_BR |
| dc.subject.other | Loss Forecast. Credit Card. Macroeconomic Indicators. Loss Given Default. Recovery Rate | pt_BR |
| dc.title | Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito | pt_BR |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| local.contributor.boardmember | RINALDO ARTES | |
| local.contributor.boardmember | Alencar, Airlane Pereira | |
| local.type | Dissertação | pt_BR |
| relation.isAdvisorOfPublication | ccfd47d5-bd80-4464-98ce-629abb672e3d | |
| relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery | ccfd47d5-bd80-4464-98ce-629abb672e3d | |
| relation.isBoardMemberOfPublication | 8b791c94-f3e5-4e04-af26-594195a8f576 | |
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