Determinação de ratings de crédito para empresas brasileiras através de indicadores contábeis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Damasceno, Danilo Luís
Data de Publicação: 2007
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/11224/1029
Resumo: Um dos benefícios obtidos com a estabilidade econômica brasileira foi o crescimento das operações de crédito. Conseqüentemente, os investidores e os agentes financeiros passaram a demandar de forma mais intensa as avaliações e opiniões sobre a qualidade de crédito das empresas. Mesmo assim, o número de empresas avaliadas pelas agências de rating ainda é pequeno. Assim, este trabalho tem dois diferentes, mas complementares, objetivos: o primeiro deles é averiguar se as agências de avaliação de crédito estão sendo mais severas nas análises de empresas brasileiras ao longo do tempo, conforme sugerido em alguns estudos efetuados para o mercado norte-americano. O segundo objetivo está relacionado ao desenvolvimento de uma metodologia de rating baseada no modelo probito ordinal em painel, que, através da utilização de variáveis contábeis e indicadoras, seja capaz de prever o nível de rating para aquelas companhias que não possuem nenhuma avaliação de crédito. Os resultados não apontaram nenhuma evidência de que as agências de ratings estão sendo mais rigorosas em suas análises ao longo do tempo para as companhias brasileiras. Isto permitiu a utilização da amostra no período de dezembro de 2000 a dezembro de 2005 para a previsão de ratings. As variáveis “lucro líquido sobre o total de ativos” (ROA), “dívida total sobre total de ativos” (TDA) e a variável indicadora de presença no Índice Bovespa (DIBOV) foram as que, conjuntamente, melhor explicaram os ratings no modelo proposto.
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O segundo objetivo está relacionado ao desenvolvimento de uma metodologia de rating baseada no modelo probito ordinal em painel, que, através da utilização de variáveis contábeis e indicadoras, seja capaz de prever o nível de rating para aquelas companhias que não possuem nenhuma avaliação de crédito. Os resultados não apontaram nenhuma evidência de que as agências de ratings estão sendo mais rigorosas em suas análises ao longo do tempo para as companhias brasileiras. Isto permitiu a utilização da amostra no período de dezembro de 2000 a dezembro de 2005 para a previsão de ratings. As variáveis “lucro líquido sobre o total de ativos” (ROA), “dívida total sobre total de ativos” (TDA) e a variável indicadora de presença no Índice Bovespa (DIBOV) foram as que, conjuntamente, melhor explicaram os ratings no modelo proposto.One of the Brazilian economic stability benefits was the credit operation growth. Consequently, both investors and financial brokers have demanded a more effective as well as frequent evaluation considering opinions about corporate credit quality. Nevertheless, few corporations are rated by rating agencies. This work shows two different, but complementary, objectives: the first, is checking satisfactorily whether the rating agencies are doing a tight job towards Brazilian Corporations on a time basis; as it has been suggested in some studies carried out in the American Financial Market. The second, is related to the development of a rating methodology based on probit ordered in panel, which, through accounting ratios employed and dummy variables, is able to foresee a level of rating to any corporation whose evaluation has not been carried out. The results presented here have not show any clue that rating agencies have been more strict in their analysis through time what concerns Brazilian Corporations. Thus, allowing the use of data samples between Dec 2000 and Dec 2005 to forecast ratings. Return on assets (ROA), total debts on total assets and a dummy variable of presence in Bovespa Index (DIBOV) variables were the ones which better explain the rating on this proposed model.47 p.TODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEMinfo:eu-repo/semantics/openAccessRatings de créditoModelo Probit ordenadoDados em painelRisco de créditoCredit ratingsProbit ordered modelData in PanelCredit RiskDeterminação de ratings de crédito para empresas brasileiras através de indicadores contábeisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPERinstname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)instacron:INSPERORIGINALDanilo Damasceno.pdfTEXTO COMPLETOapplication/pdf409696https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1029/1/Danilo%20Damasceno.pdf280e21692f3a8bb0471a11baa5fe5d57MD51LICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1029/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTDanilo Damasceno.pdf.txtExtracted texttext/plain86398https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1029/3/Danilo%20Damasceno.pdf.txt5d9c191585eeb5fff80b18f07a71bf80MD53THUMBNAILDanilo Damasceno.pdf.jpgDanilo Damasceno.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1356https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/1029/4/Danilo%20Damasceno.pdf.jpg0a590973c4bcf4eccddbec6b291a3a96MD5411224/10292022-12-02 12:56:06.624oai:repositorio.insper.edu.br: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.insper.edu.br/biblioteca-telles/PRIhttps://repositorio.insper.edu.br/oai/requestbiblioteca@insper.edu.br ||opendoar:2022-12-02T17:56:06Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)false
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