Cálculo de risco de crédito, uma aplicação utilizando o modelo CreditRisk+

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rodrigues, Beatriz Jardim Pina
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/13607
Resumo: Devido à crescente instabilidade econêmica que se propaga pelo mundo, como aconteceu em 2008 a "Grande Recessão" e atualmente a tensão EUA X China, as instituições estão demandando metodologias robustas e mais poderosas de modelagem de risco de crédito a fim de garantir sua saúde financeira. O modelo estatístico do CreditRisk+ foi desenvolvido pela Crédit Suisse Financial Products (CSFP) e é muito difundido no mercado de seguros pois não é necessário assumir premissas. Isso ocorre, pois o modelo é baseado no risco de default [1], ou seja, risco de inadimplência. O objetivo principal é chegar à mensuração de perdas esperadas e não esperadas em uma carteira de crédito. O CreditRisk+ acredita que os pagamentos dos empréstimos são levados ao vencimento, ou seja, o pagamento ou o default é observado apenas na data do vencimento [2]. O modelo considera apenas dois eventos para o devedor: inadimplente ou não. Para mensurar os eventos de default o modelo sugere agrupamento dos devedores em faixas de exposição de tal forma que a distribuição de perda pode ser aproximada de uma Poisson [3]. No modelo básico, as taxas de default são fixas. Para retratar a realidade, foi proposta uma nova modelagem [1] onde as incertezas, volatilidades, das taxas de default são incorporadas, trata-se de um modelo que assume uma distribuição Gama associada a essas incertezas. A partir da distribuição obtida é possível calcular o VaR (Value-at-Risk) de crédito assim como a distribuição de perda e algumas estimativas pontuais como a perda esperada em um período de tempo e o capital econômico alocado. O presente trabalho realiza uma aplicação do modelo CreditRisk+ usando o software R em uma carteira de crédito. Além disso, foram observados resultados satisfatórios com diversos níveis de confiança
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