Modelos de avaliação de risco de crédito: Análise e aplicação
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10071/10220 |
Resumo: | The purpose of the thesis is to study one the tools used by rating agencies, the credit risk models. We will use as a starting point the Merton model, the basis of all structural models. Through this model we will study, with some degree of depth, other two models, the Moody's KMV and Creditgrades. Initially, our objectives are to understand how these models are determined and which variables are used to calculate them. Later, these same models are applied to eight PSI 20 companies, to calculate their probabilities of default and give them a rating classification. |
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Modelos de avaliação de risco de crédito: Análise e aplicaçãoRatingRating agencyRisco de crédito -- Credit riskDefaultAgência de notação financeiraThe purpose of the thesis is to study one the tools used by rating agencies, the credit risk models. We will use as a starting point the Merton model, the basis of all structural models. Through this model we will study, with some degree of depth, other two models, the Moody's KMV and Creditgrades. Initially, our objectives are to understand how these models are determined and which variables are used to calculate them. Later, these same models are applied to eight PSI 20 companies, to calculate their probabilities of default and give them a rating classification.Esta dissertação visa o estudo de uma das ferramentas utilizadas pelas agências de notação financeira, os modelos de avaliação de risco de crédito. Utilizaremos como ponto de partida o modelo de Merton, a base de todos os modelos estruturais, através do qual nos basearemos para estudar com algum grau de profundidade outros dois modelos, o modelo Moody’s KMV e o modelo Creditgrades. Numa primeira fase, os nossos objectivos passam por perceber que de que forma estes modelos são determinados e que variáveis estão subjacentes no cálculo dos mesmos. Posteriormente serão aplicados estes mesmos modelos a oito empresas do índice PSI20, com vista não só ao cálculo das suas probabilidades de default mas também à sua classificação quanto ao rating.2015-11-19T18:05:53Z2013-01-01T00:00:00Z20132013-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfapplication/octet-streamapplication/octet-streamhttp://hdl.handle.net/10071/10220TID:201029049porLimede, Mário Antónioinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-09T17:58:56Zoai:repositorio.iscte-iul.pt:10071/10220Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:30:46.984819Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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