Implementação do cálculo da perda esperada de crédito para as demonstrações contábeis em IFRS 9 no Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, João Paulo Vieira
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/44036
Resumo: Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2022.
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spelling Implementação do cálculo da perda esperada de crédito para as demonstrações contábeis em IFRS 9 no BrasilRisco de créditoInternational Financial Reporting Standards (IFRS)Gestão de riscosDissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Brasília, 2022.Nas últimas décadas, os órgãos internacionais e reguladores locais apresentaram várias evoluções nas políticas para gerenciamento do risco de crédito e do capital necessário para cobertura de eventos de risco, com mecanismos desenvolvidos especialmente após a última crise financeira. O IFRS 9 é um padrão contábil utilizado internacionalmente em instituições financeiras e, dentre outras definições, traz regras e para mensuração da deterioração e perda esperada associada aos ativos de crédito das instituições financeiras e entrará em vigor no Brasil como padrão contábil em 2025. Este trabalho traz uma visão abrangente sobre os modelos utilizados para o cálculo da ECL e sua utilização. Para isso foram apresentados estudos de caso com aplicação de modelos tradicionais e de machine learning sobre os modelos de ajuste lifetime com modelos de Análise de Sobrevivência e modelos para projeção de NPL a partir das condições econômicas. Além disso, foi aplicado estudo de simulações para comparação do modelo vigente com o IFRS 9 em situações específicas, exemplificando que o uso de modelos bem ajustados é importante para evitar despesas de provisão elevadas que podem comprometer os resultados da instituição. Neste contexto, tendo em vista essa necessidade, aplicou-se metodologia para quantificação do risco de modelo associado aos modelos estudados, sintetizando os resultados obtidos no restante do trabalho na tomada de decisão sobre os melhores modelos a serem utilizados. Cada capítulo apresenta uma contribuição independente, mass trabalhos estão relacionados em seu uso para estimação da ECL no contexto do IFRS 9. Para a estimação da PD lifetime, o modelo RSF foi a opção de menor risco de modelo, considerando seu melhor desempenho em relação aos demais. Já sobre as projeções forward-looking da ECL, um modelo OLS apresentou melhores medidas de desempenho utilizando variáveis projetadas como insumo e por isso foi considerado apresentou menor risco.In recent decades, international bodies and local regulators have presented several evolution in policies for managing credit risk and the capital needed to cover risk events, with mechanisms developed especially after the last financial crisis. IFRS 9 is an accounting standard used internationally in financial institutions and, among other definitions, provides rules for measuring the deterioration and expected loss associated with the credit assets of financial institutions and will enter into force in Brazil as an accounting standard in 2025. This work provides a comprehensive view of the models used to calculate the ECL and its use. For this, case studies were presented with the application of traditional and machine learning models on the lifetime adjustment models with Survival Analysis models and models for NPL projection from the conditions economic. In addition, a simulation study was applied to compare the current model with the IFRS 9 in specific situations, exemplifying that the use of well-adjusted models is important to avoid high provisioning expenses that can compromise the institution’s results. In this context, in view of this need, a methodology was applied to quantify the model risk associated with the models studied, summarizing the results obtained in the rest of the work in the decision making on the best models to be used. Each chapter presents an independent contribution, but works are related in its use for estimating ECL in the context of IFRS 9. For estimating PD lifetime, the model RSF was the option with the lowest model risk, considering its better performance compared to the others. As for the forward-looking projections of the ECL, a model OLS presented better performance measures using projected variables as input and therefore it was considered to have lower risk.Souza, João Carlos FélixCosta, João Paulo Vieira2022-06-29T22:34:59Z2022-06-29T22:34:59Z2022-06-292022-02-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCOSTA, João Paulo Vieira. Implementação do cálculo da perda esperada de crédito para as demonstrações contábeis em IFRS 9 no Brasil. 2022. 95 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.https://repositorio.unb.br/handle/10482/44036A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-14T18:59:40Zoai:repositorio.unb.br:10482/44036Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-14T18:59:40Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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