Modelos tipo KMV antecipam alteração de rating de crédito das agências?
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER |
Texto Completo: | https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/860 |
Resumo: | O objetivo deste trabalho é avaliar se o modelo KMV, baseado na Teoria da Firma de Merton (1974), é um bom previsor de alteração de rating das agências de crédito. Uma vez que o modelo KMV utiliza-se de informações de mercado em comparação a avaliação “through the cycle” das agências de rating, que mensuram o risco de crédito das empresas com uma visão de longo prazo, é esperado que o modelo KMV consiga capturar de forma antecipada uma alteração na qualidade de crédito das empresas. Com base em uma amostra de empresas listadas nas principais bolsas do Brasil, México, Chile e Argentina, e que apresentaram alterações de rating pelas agências Standard & Poor’s, Moody’s e Ficth, entre 2000 e 2012, foram calculadas as probabilidades de inadimplência com base no modelo KMV. Como base de comparação ao modelo KMV, foi utilizado o modelo Naive KMV proposto por Bharath e Shumway (2004). As alterações nas probabilidades de inadimplência calculadas pelo modelo KMV apresentaram resultados significativos apenas com 3 meses de antecedência a alteração de rating das agências de crédito. |
id |
INSP_4cf1e4d5417c2649c1aa7e6138fe687b |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.insper.edu.br:11224/860 |
network_acronym_str |
INSP |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER |
repository_id_str |
|
spelling |
Modelos tipo KMV antecipam alteração de rating de crédito das agências?Risco de créditoRating de créditoModelo KMVProbabilidade de inadimplênciaCredit riskCredit ratingKMV modelprobability of defaultO objetivo deste trabalho é avaliar se o modelo KMV, baseado na Teoria da Firma de Merton (1974), é um bom previsor de alteração de rating das agências de crédito. Uma vez que o modelo KMV utiliza-se de informações de mercado em comparação a avaliação “through the cycle” das agências de rating, que mensuram o risco de crédito das empresas com uma visão de longo prazo, é esperado que o modelo KMV consiga capturar de forma antecipada uma alteração na qualidade de crédito das empresas. Com base em uma amostra de empresas listadas nas principais bolsas do Brasil, México, Chile e Argentina, e que apresentaram alterações de rating pelas agências Standard & Poor’s, Moody’s e Ficth, entre 2000 e 2012, foram calculadas as probabilidades de inadimplência com base no modelo KMV. Como base de comparação ao modelo KMV, foi utilizado o modelo Naive KMV proposto por Bharath e Shumway (2004). As alterações nas probabilidades de inadimplência calculadas pelo modelo KMV apresentaram resultados significativos apenas com 3 meses de antecedência a alteração de rating das agências de crédito.The objective of this study is to evaluate if the KMV model, based on Merton's Model (1974), is a good predictor about the rating changes of the credit agencies. Since the KMV model uses market information in comparison to the evaluation "through the cycle" of the rating agencies, which measure the credit risk of the companies with a long-term vision, it is expected that the KMV model should be able to capture in advance an alteration in the credit's quality of the companies. Based in a sample of the listed companies in the main stock exchanges of Brazil, Mexico, Chile and Argentina that showed rating alterations by the agencies Standard & Poor's, Moody's and Fitch, between 2000 and 2012, the probabilities of default were calculated with the KMV model. The Naive KMV model, proposed by Bharath and Shumway (2004), was used as a basis for comparison for the KMV model. The alterations in the probabilities of default calculated by the KMV model shows significant results with just 3 months in advance to the rating alterations of the credit agencies. Keywords: creditMinardi, Andrea Maria Accioly FonsecaKanadani, Fernando HiroshiKanadani, Fernando Hiroshi2021-09-13T03:15:29Z2015-10-06T17:42:26Z2021-09-13T03:15:29Z20122015-10-06T17:42:26Z20122012info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis36 p.application/pdfhttps://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/860São PauloTODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEMinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPERinstname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)instacron:INSPER2024-04-01T12:22:56Zoai:repositorio.insper.edu.br:11224/860Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.insper.edu.br/biblioteca-telles/PRIhttps://repositorio.insper.edu.br/oai/requestbiblioteca@insper.edu.br ||opendoar:2024-04-01T12:22:56Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Modelos tipo KMV antecipam alteração de rating de crédito das agências? |
title |
Modelos tipo KMV antecipam alteração de rating de crédito das agências? |
spellingShingle |
Modelos tipo KMV antecipam alteração de rating de crédito das agências? Kanadani, Fernando Hiroshi Risco de crédito Rating de crédito Modelo KMV Probabilidade de inadimplência Credit risk Credit rating KMV model probability of default |
title_short |
Modelos tipo KMV antecipam alteração de rating de crédito das agências? |
title_full |
Modelos tipo KMV antecipam alteração de rating de crédito das agências? |
title_fullStr |
Modelos tipo KMV antecipam alteração de rating de crédito das agências? |
title_full_unstemmed |
Modelos tipo KMV antecipam alteração de rating de crédito das agências? |
title_sort |
Modelos tipo KMV antecipam alteração de rating de crédito das agências? |
author |
Kanadani, Fernando Hiroshi |
author_facet |
Kanadani, Fernando Hiroshi |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Minardi, Andrea Maria Accioly Fonseca |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Kanadani, Fernando Hiroshi Kanadani, Fernando Hiroshi |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Risco de crédito Rating de crédito Modelo KMV Probabilidade de inadimplência Credit risk Credit rating KMV model probability of default |
topic |
Risco de crédito Rating de crédito Modelo KMV Probabilidade de inadimplência Credit risk Credit rating KMV model probability of default |
description |
O objetivo deste trabalho é avaliar se o modelo KMV, baseado na Teoria da Firma de Merton (1974), é um bom previsor de alteração de rating das agências de crédito. Uma vez que o modelo KMV utiliza-se de informações de mercado em comparação a avaliação “through the cycle” das agências de rating, que mensuram o risco de crédito das empresas com uma visão de longo prazo, é esperado que o modelo KMV consiga capturar de forma antecipada uma alteração na qualidade de crédito das empresas. Com base em uma amostra de empresas listadas nas principais bolsas do Brasil, México, Chile e Argentina, e que apresentaram alterações de rating pelas agências Standard & Poor’s, Moody’s e Ficth, entre 2000 e 2012, foram calculadas as probabilidades de inadimplência com base no modelo KMV. Como base de comparação ao modelo KMV, foi utilizado o modelo Naive KMV proposto por Bharath e Shumway (2004). As alterações nas probabilidades de inadimplência calculadas pelo modelo KMV apresentaram resultados significativos apenas com 3 meses de antecedência a alteração de rating das agências de crédito. |
publishDate |
2012 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2012 2012 2012 2015-10-06T17:42:26Z 2015-10-06T17:42:26Z 2021-09-13T03:15:29Z 2021-09-13T03:15:29Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/860 |
url |
https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/860 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
36 p. application/pdf |
dc.coverage.none.fl_str_mv |
São Paulo |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER instname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER) instacron:INSPER |
instname_str |
Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER) |
instacron_str |
INSPER |
institution |
INSPER |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER) |
repository.mail.fl_str_mv |
biblioteca@insper.edu.br || |
_version_ |
1814986259885457408 |