Classificação de risco setorial com base nos métodos Weighted Influence Non-linear Gauge System e Analytic Hierarchy Process

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mello, Bernardo Brazão Rego
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social
Texto Completo: http://web.bndes.gov.br/bib/jspui/handle/1408/5341
Resumo: Bibliografia: p. 46-48
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spelling Mello, Bernardo Brazão RegoGomes, Luiz Flavio Autran Monteiro2015-06-22T19:46:15Z2018-03-19T19:29:42Z2015-06-22T19:46:15Z2018-03-19T19:29:42Z2014-12-11MELLO, Bernardo Brazão Rego. Classificação de risco setorial com base nos métodos Weighted Influence Non-linear Gauge System e Analytic Hierarchy Process . 2014. 48 p. Dissertação (Mestrado) - Faculdade de Economia e Finanças Ibmec, Rio de Janeiro, 2014.http://web.bndes.gov.br/bib/jspui/handle/1408/5341Bibliografia: p. 46-48Dissertação (mestrado) - Faculdade de Economia e Finanças Ibmec, Rio de Janeiro, 2014.Devido à crescente importância dos mercados financeiros nas últimas décadas, o risco de crédito tem se tornado um tema fundamental na tomada de decisões acerca de investimentos, taxas de financiamento, solvência corporativa, tendência e perspectivas etc. Os modelos de avaliação de risco de crédito, em geral, podem ser classificados em duas categorias: quantitativo e qualitativo. Modelos quantitativos buscam analisar informações de demonstrativos financeiros e seus indicadores, enquanto modelos qualitativos focam na análise de variáveis intangíveis que afetam os negócios globais. Estes modelos normalmente seguem uma estrutura "top-down" de análise setorial, competitividade e comparação de pares e gestão. O objetivo desta dissertação é apresentar um modelo de classificação de risco setorial com base em métodos de análise multicritério que possam mensurar a importância das variáveis que afetam os setores da economia brasileira, bem como a influência entre estas. O modelo é baseado, principalmente, no método Weighted Influence Non-Linear Gauge System. Acerca dos julgamentos sobre as variáveis, o modelo baseia-se na utilização do método Analytic Hierarchy Process. O resultado do modelo é apresentado através de níveis de risco, aplicado a quatorze setores da economia brasileira. A dissertação se encerra com uma discussão sobre os resultados, bem como com um esboço do direcionamento para futuras pesquisas.Due to the increasing importance of the financial market over the past decades, credit risk has become a paramount issue in investment, loan spreads, corporate solvency, trends and prospetcs, etc. Credit risk evaluation models may be classified in two broad categories: quantitative and qualitative. Quantitative models seek to analyze information from financial statement and indexes, while qualitative models focus on the analysis of intangible variables that affect global business. These models typically follow a top-down approach by analyzing the industry risk, competitiveness and peer comparison and management. The aim of this thesis is to present an industry risk assessment model based on multicriteria analysis methods that can measure the strengh of variables that affect the industries of Brazilian economy, as well as the influence between them. The model is based primarily on the Weighted Influence Non-Linear Gauge System method. Concerning human judgements about the variables, the model is founded on the use of the Analytic Hierarchy Process method. The result from the model is presented through risk levels, applied to fourteen industries in the Brazilian economy. The thesis closes with a discussion of results, as well as with an outline to future research directions.48 p.Risco (Economia)Avaliação de riscosCréditos - AvaliaçãoFinanças - Modelos matemáticosProcesso decisório por critério múltiploRiskRisk assessmentCredit ratingsFinance - Mathematical modelsMultiple criteria decision makingClassificação de risco setorial com base nos métodos Weighted Influence Non-linear Gauge System e Analytic Hierarchy Processinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis5TextualProdução BNDESRio de Janeiroporreponame:Biblioteca Digital do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Socialinstname:Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES)instacron:BNDESinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALMestrado_Bernardo Brazao Rego Mello_com termo_P.pdfapplication/pdf432930http://web.bndes.gov.br/bib/jspui/bitstream/1408/5341/1/Mestrado_Bernardo%20Brazao%20Rego%20Mello_com%20termo_P.pdfa519776063855d3a821210ac3935276eMD51LICENSElicense.txttext/plain407http://web.bndes.gov.br/bib/jspui/bitstream/1408/5341/2/license.txtaeb6b64eb9f816a596cef5045906f205MD52TEXTMestrado_Bernardo Brazao Rego Mello_com termo_P.pdf.txtExtracted texttext/plain60843http://web.bndes.gov.br/bib/jspui/bitstream/1408/5341/3/Mestrado_Bernardo%20Brazao%20Rego%20Mello_com%20termo_P.pdf.txtda2eb9dcf9a8e9dcfe3d63f8dda62892MD531408/53412018-11-06 15:12:29.664oai:web.bndes.gov.br: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Repositório Temáticohttps://web.bndes.gov.br/bib/jspui/PUBhttp://web.bndes.gov.br/bib/oai/requestbiblioteca.digital@bndes.gov.bropendoar:https://web.bndes.gov.br/bib/jspui/?locale=pt_BR2018-11-06T15:12:29Biblioteca Digital do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social - Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES)false
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