Uma abordagem Forward-Looking para estimar a PD segundo IFRS9

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kauffmann, Luiz Henrique Outi
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-06112018-182558/
Resumo: Este trabalho tem por objetivo discutir as metodologias de estimação da PD utilizadas na indústria financeira. Além disso, contextualizar a aplicação do trabalho ao IFRS9 e seu direcionamento para o tema de Risco de Crédito. Historicamente os grandes bancos múltiplos utilizam variadas metodologias econométricas para modelar a Probabilidade de Descumprimento (PD),um dos métodos mais tradicionais é a regressão logística, entretanto com a necessidade do cálculo da Perda Esperada de Crédito através do IFRS9, se torna necessário mudar o paradigma de estimação para uma abordagem forward-looking, isto está sendo interpretado por muitas instituições e consultorias como a inclusão de fatores e variáveis projetadas dentro do processo de estimação, ou seja, não serão utilizados apenas os dados históricos para prever o descumprimento ou inadimplência. Dentro deste contexto será proposto uma abordagem que une a estimação da Probabilidade de Descumprimento com a inclusão de um fator foward-looking.
id USP_1262d16bc32473012838c7d6e458bd0d
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-06112018-182558
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Uma abordagem Forward-Looking para estimar a PD segundo IFRS9A Forward Looking Approach to estimate PD according to IFRS9Credit riskForward lookingForward lookingIFRS9IFRS9ImpairmentImpairmentLogistic regressionProbabilidade de defaultProbabilidade de descumprimentoProbability of defaultProcesso estocásticoRegressão logísticaRisco de créditoStochastic processEste trabalho tem por objetivo discutir as metodologias de estimação da PD utilizadas na indústria financeira. Além disso, contextualizar a aplicação do trabalho ao IFRS9 e seu direcionamento para o tema de Risco de Crédito. Historicamente os grandes bancos múltiplos utilizam variadas metodologias econométricas para modelar a Probabilidade de Descumprimento (PD),um dos métodos mais tradicionais é a regressão logística, entretanto com a necessidade do cálculo da Perda Esperada de Crédito através do IFRS9, se torna necessário mudar o paradigma de estimação para uma abordagem forward-looking, isto está sendo interpretado por muitas instituições e consultorias como a inclusão de fatores e variáveis projetadas dentro do processo de estimação, ou seja, não serão utilizados apenas os dados históricos para prever o descumprimento ou inadimplência. Dentro deste contexto será proposto uma abordagem que une a estimação da Probabilidade de Descumprimento com a inclusão de um fator foward-looking.This paper aims to discuss the methodologies used to estimate the Probability Of Default used in the financial industry. In addition, contextualize the application of the work to IFRS9 requirements and its targeting to the Credit Risk theme. Historically large multi-banks use a variety of econometric methodologies to model the Probability of Default, one of the more traditional methods is logistic regression. However, with the need to calculate the expected credit loss through IFRS9, it becomes necessary to change the estimation paradigm to a forwardlooking approach, this is being interpreted by many institutions and consultancies companies as the inclusion of factors and variables projected within the estimation process, that is, not only historical data are used to predict the default. Within this context will be proposed an approach that joins the estimation of Probability of Default with the inclusion of a forward-looking factor.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPPinto Junior, Dorival LeãoKauffmann, Luiz Henrique Outi2017-11-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-06112018-182558/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2019-04-10T00:06:19Zoai:teses.usp.br:tde-06112018-182558Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212019-04-10T00:06:19Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Uma abordagem Forward-Looking para estimar a PD segundo IFRS9
A Forward Looking Approach to estimate PD according to IFRS9
title Uma abordagem Forward-Looking para estimar a PD segundo IFRS9
spellingShingle Uma abordagem Forward-Looking para estimar a PD segundo IFRS9
Kauffmann, Luiz Henrique Outi
Credit risk
Forward looking
Forward looking
IFRS9
IFRS9
Impairment
Impairment
Logistic regression
Probabilidade de default
Probabilidade de descumprimento
Probability of default
Processo estocástico
Regressão logística
Risco de crédito
Stochastic process
title_short Uma abordagem Forward-Looking para estimar a PD segundo IFRS9
title_full Uma abordagem Forward-Looking para estimar a PD segundo IFRS9
title_fullStr Uma abordagem Forward-Looking para estimar a PD segundo IFRS9
title_full_unstemmed Uma abordagem Forward-Looking para estimar a PD segundo IFRS9
title_sort Uma abordagem Forward-Looking para estimar a PD segundo IFRS9
author Kauffmann, Luiz Henrique Outi
author_facet Kauffmann, Luiz Henrique Outi
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Pinto Junior, Dorival Leão
dc.contributor.author.fl_str_mv Kauffmann, Luiz Henrique Outi
dc.subject.por.fl_str_mv Credit risk
Forward looking
Forward looking
IFRS9
IFRS9
Impairment
Impairment
Logistic regression
Probabilidade de default
Probabilidade de descumprimento
Probability of default
Processo estocástico
Regressão logística
Risco de crédito
Stochastic process
topic Credit risk
Forward looking
Forward looking
IFRS9
IFRS9
Impairment
Impairment
Logistic regression
Probabilidade de default
Probabilidade de descumprimento
Probability of default
Processo estocástico
Regressão logística
Risco de crédito
Stochastic process
description Este trabalho tem por objetivo discutir as metodologias de estimação da PD utilizadas na indústria financeira. Além disso, contextualizar a aplicação do trabalho ao IFRS9 e seu direcionamento para o tema de Risco de Crédito. Historicamente os grandes bancos múltiplos utilizam variadas metodologias econométricas para modelar a Probabilidade de Descumprimento (PD),um dos métodos mais tradicionais é a regressão logística, entretanto com a necessidade do cálculo da Perda Esperada de Crédito através do IFRS9, se torna necessário mudar o paradigma de estimação para uma abordagem forward-looking, isto está sendo interpretado por muitas instituições e consultorias como a inclusão de fatores e variáveis projetadas dentro do processo de estimação, ou seja, não serão utilizados apenas os dados históricos para prever o descumprimento ou inadimplência. Dentro deste contexto será proposto uma abordagem que une a estimação da Probabilidade de Descumprimento com a inclusão de um fator foward-looking.
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-11-20
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 http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-06112018-182558/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-06112018-182558/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090461228335104

Registros relacionados