Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Tsuboi, Mauricio Shigueru
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2763
Resumo: A perda em caso de inadimplência (loss given default – LGD) é uma medida utilizada pelas instituições financeiras para determinar o risco de carteiras de crédito, estimar perda em determinados empréstimos e determinar alocação de capital. O acordo de Basileia II (2004), permite que cada instituição calcule suas próprias estimativas para o LGD. O objetivo deste trabalho é projetar o LGD, através de regressão por mínimos quadrados ordinários, de uma carteira pulverizada de cartão de crédito de uma instituição financeira brasileira. Além de utilizar o histórico de pagamentos, foram avaliadas também variáveis demográficas do portador do cartão, como grau de instrução, estado civil, sexo, quantidade de dependentes e região de residência a fim de identificar alguma relação destas variáveis com o LGD. Assim como Bellotti e Crook (2012) analisaram o mercado de cartão de crédito inglês, este trabalho visa analisar modelos para a previsão do LGD, bem como avaliar sua performance, incluindo variáveis macroeconômicas como taxa de juros, variação cambial, inflação, desemprego e renda, para melhoria das previsões do LGD no mercado brasileiro. Foram analisados três modelos diferentes, um primeiro modelo mais simples sem nenhuma variável independente onde a projeção do LGD é apenas a média do LGD histórico, um segundo modelo onde é feita uma regressão linear ajustada pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), sendo o LGD a variável dependente e as variáveis contábeis e demográficas as variáveis independentes e, finalmente, um terceiro modelo cuja regressão linear ajustada por MQO com as variáveis contábeis e demográficas e também variáveis macroeconômicas. A principal conclusão deste trabalho é que, em linha com o trabalho de Bellotti e Crook (2012), o modelo mais completo, considerando as variáveis contábeis, demográficas e macroeconômicas é o que apresentou menor erro e, portanto, o mais aderente para a base analisada, que compreende o período de jan/2008 a set/2018.
id INSP_a0754b809767ef18cde7b4ea5a247792
oai_identifier_str oai:repositorio.insper.edu.br:11224/2763
network_acronym_str INSP
network_name_str Repositório Institucional da INSPER
repository_id_str
spelling Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de créditoPrevisão de perda. Cartão de crédito. Indicadores macroeconômicos. Loss Given Default. Recovery RateLoss Forecast. Credit Card. Macroeconomic Indicators. Loss Given Default. Recovery RateA perda em caso de inadimplência (loss given default – LGD) é uma medida utilizada pelas instituições financeiras para determinar o risco de carteiras de crédito, estimar perda em determinados empréstimos e determinar alocação de capital. O acordo de Basileia II (2004), permite que cada instituição calcule suas próprias estimativas para o LGD. O objetivo deste trabalho é projetar o LGD, através de regressão por mínimos quadrados ordinários, de uma carteira pulverizada de cartão de crédito de uma instituição financeira brasileira. Além de utilizar o histórico de pagamentos, foram avaliadas também variáveis demográficas do portador do cartão, como grau de instrução, estado civil, sexo, quantidade de dependentes e região de residência a fim de identificar alguma relação destas variáveis com o LGD. Assim como Bellotti e Crook (2012) analisaram o mercado de cartão de crédito inglês, este trabalho visa analisar modelos para a previsão do LGD, bem como avaliar sua performance, incluindo variáveis macroeconômicas como taxa de juros, variação cambial, inflação, desemprego e renda, para melhoria das previsões do LGD no mercado brasileiro. Foram analisados três modelos diferentes, um primeiro modelo mais simples sem nenhuma variável independente onde a projeção do LGD é apenas a média do LGD histórico, um segundo modelo onde é feita uma regressão linear ajustada pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), sendo o LGD a variável dependente e as variáveis contábeis e demográficas as variáveis independentes e, finalmente, um terceiro modelo cuja regressão linear ajustada por MQO com as variáveis contábeis e demográficas e também variáveis macroeconômicas. A principal conclusão deste trabalho é que, em linha com o trabalho de Bellotti e Crook (2012), o modelo mais completo, considerando as variáveis contábeis, demográficas e macroeconômicas é o que apresentou menor erro e, portanto, o mais aderente para a base analisada, que compreende o período de jan/2008 a set/2018.Loss given default (LGD) is a measure used by financial institutions to determine the risk of credit portfolios, estimate loss of loans, and determine capital allocation. The Basel II agreement (2004) allows each institution to calculate its own estimates for the LGD. The objective of this work is to forecast the LGD, through regression by ordinary least squares, of a pulverized credit card portfolio of a Brazilian financial institution. In addition to using payment history, demographic variables of the cardholder, such as educational level, marital status, gender, number of dependents and residence region were also evaluated in order to identify some relationship between these variables and LGD. As Bellotti and Crook (2012) analyzed the English credit card market, this paper aims to analyze models for LGD forecasting, as well as to evaluate their performance, including macroeconomic variables such as interest rate, exchange rate variation, inflation, unemployment and income, to improve LGD forecasts in the Brazilian market. Three different models were analyzed, a simpler model without any independent variable where the LGD forecast is the historical LGD average, a second model where a linear regression adjusted by the ordinary least squares (OLS) method is used, with the LGD as the dependent variable and the accounting and demographic variables as the independent variables and, finally, a third model where a linear regression adjusted by OLS were used to forecast the LGD, including the accounting and demographic variables and also macroeconomic variables. The main conclusion of this study is that, in line with the work of Bellotti and Crook (2012), the most complete model considering the accounting, demographic and macroeconomic variables is the one that presented the smallest error and, therefore, the most best fit to the base analyzed, covering the period from January 2008 to September 2018.ADRIANA BRUSCATO BORTOLUZZOTsuboi, Mauricio ShigueruTsuboi, Mauricio Shigueru2021-09-13T03:21:25Z2021-04-17T23:24:10Z2021-09-13T03:21:25Z20182021-04-17T23:24:10Z20182018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis72 p.application/pdfhttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2763São Paulo, SPTODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da INSPERinstname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)instacron:INSPER2025-06-12T13:23:13Zoai:repositorio.insper.edu.br:11224/2763Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.insper.edu.br/biblioteca-telles/PRIhttps://repositorio.insper.edu.br/oai/requestbiblioteca@insper.edu.br || conteudobiblioteca@insper.edu.bropendoar:2025-06-12T13:23:13Repositório Institucional da INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)false
dc.title.none.fl_str_mv Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito
title Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito
spellingShingle Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito
Tsuboi, Mauricio Shigueru
Previsão de perda. Cartão de crédito. Indicadores macroeconômicos. Loss Given Default. Recovery Rate
Loss Forecast. Credit Card. Macroeconomic Indicators. Loss Given Default. Recovery Rate
title_short Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito
title_full Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito
title_fullStr Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito
title_full_unstemmed Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito
title_sort Previsão de perda em caso de inadimplência em carteiras de cartão de crédito
author Tsuboi, Mauricio Shigueru
author_facet Tsuboi, Mauricio Shigueru
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv ADRIANA BRUSCATO BORTOLUZZO
dc.contributor.author.fl_str_mv Tsuboi, Mauricio Shigueru
Tsuboi, Mauricio Shigueru
dc.subject.por.fl_str_mv Previsão de perda. Cartão de crédito. Indicadores macroeconômicos. Loss Given Default. Recovery Rate
Loss Forecast. Credit Card. Macroeconomic Indicators. Loss Given Default. Recovery Rate
topic Previsão de perda. Cartão de crédito. Indicadores macroeconômicos. Loss Given Default. Recovery Rate
Loss Forecast. Credit Card. Macroeconomic Indicators. Loss Given Default. Recovery Rate
description A perda em caso de inadimplência (loss given default – LGD) é uma medida utilizada pelas instituições financeiras para determinar o risco de carteiras de crédito, estimar perda em determinados empréstimos e determinar alocação de capital. O acordo de Basileia II (2004), permite que cada instituição calcule suas próprias estimativas para o LGD. O objetivo deste trabalho é projetar o LGD, através de regressão por mínimos quadrados ordinários, de uma carteira pulverizada de cartão de crédito de uma instituição financeira brasileira. Além de utilizar o histórico de pagamentos, foram avaliadas também variáveis demográficas do portador do cartão, como grau de instrução, estado civil, sexo, quantidade de dependentes e região de residência a fim de identificar alguma relação destas variáveis com o LGD. Assim como Bellotti e Crook (2012) analisaram o mercado de cartão de crédito inglês, este trabalho visa analisar modelos para a previsão do LGD, bem como avaliar sua performance, incluindo variáveis macroeconômicas como taxa de juros, variação cambial, inflação, desemprego e renda, para melhoria das previsões do LGD no mercado brasileiro. Foram analisados três modelos diferentes, um primeiro modelo mais simples sem nenhuma variável independente onde a projeção do LGD é apenas a média do LGD histórico, um segundo modelo onde é feita uma regressão linear ajustada pelo método dos mínimos quadrados ordinários (MQO), sendo o LGD a variável dependente e as variáveis contábeis e demográficas as variáveis independentes e, finalmente, um terceiro modelo cuja regressão linear ajustada por MQO com as variáveis contábeis e demográficas e também variáveis macroeconômicas. A principal conclusão deste trabalho é que, em linha com o trabalho de Bellotti e Crook (2012), o modelo mais completo, considerando as variáveis contábeis, demográficas e macroeconômicas é o que apresentou menor erro e, portanto, o mais aderente para a base analisada, que compreende o período de jan/2008 a set/2018.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018
2018
2018
2021-09-13T03:21:25Z
2021-04-17T23:24:10Z
2021-09-13T03:21:25Z
2021-04-17T23:24:10Z
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 https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2763
url https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2763
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 72 p.
application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv São Paulo, SP
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da INSPER
instname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)
instacron:INSPER
instname_str Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)
instacron_str INSPER
institution INSPER
reponame_str Repositório Institucional da INSPER
collection Repositório Institucional da INSPER
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)
repository.mail.fl_str_mv biblioteca@insper.edu.br || conteudobiblioteca@insper.edu.br
_version_ 1851941740164939776