Classificação dos ratings soberanos dos membros do G20 : uma alternativa às entidades fechadas de previdência complementar

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Lima Junior, Samuel de
Orientador(a): Chaves Neto, Anselmo, 1945-
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:
Analise fatorial
Previdencia social privada
Fundos de investimento
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/31788
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Anselmo Chaves Neto
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoChaves Neto, Anselmo, 1945-Lima Junior, Samuel de2024-04-18T17:40:15Z2024-04-18T17:40:15Z2013https://hdl.handle.net/1884/31788Orientador: Prof. Dr. Anselmo Chaves NetoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Defesa: Curitiba, 27/05/2013Inclui referênciasÁrea de concentração: Pesquisa operacionalResumo: Cada Entidade Fechada de Previdência Complementar (EFPC) possui sua própria política de investimentos que permite aportes somente em investimentos considerados de baixo risco. Os riscos soberanos de títulos públicos dos países são avaliados por agências classificadoras de risco, entre as quais se destacam as agências Standard & Poor's, Moody's e Fitch Ratings. Apesar de estas agências utilizarem vários critérios e variáveis para atribuir notas (ratings) à classificação do risco soberano de um país, também levam em conta, em suas metodologias de classificação, a análise subjetiva dos países em questão. Esta dissertação visa elaborar uma metodologia de ranqueamento livre de critérios subjetivos e, para tanto, foram aplicadas metodologias estatísticas de Análise Multivariada de Dados - das quais a primeira é a Análise de Componentes Principais, utilizada para descartar 17 variáveis que apresentaram redundância na explicação da variabilidade dos dados. Após essa eliminação, aplicou-se a Análise Fatorial, considerando-se o número final de fatores, em dois casos, pelo Critério da Raiz Latente ( ) e pelo Critério de Percentagem da Variância (93%), que explicaram 87,76% e 93,07% da variabilidade dos dados, respectivamente. Para melhor interpretar os fatores gerados nessas análises fatoriais, os mesmos foram rotacionados pelo método Varimax. Depois da rotação, podem-se calcular os escores fatoriais brutos e padronizados, que foram agrupados, considerando-se como medida de similaridade a distância Euclidiana e por meio do método aglomerativo hierárquico de Ward, em dois distintos grupos. Paralelamente, estes mesmos escores foram ordenados decrescentemente para a obtenção dos ranqueamentos dos países-membros do G20. A correlação entre estes ranqueamentos e os ranqueamentos feitos pelas três principais agências classificadoras de risco foi avaliada por meio do Coeficiente de Correlação de Postos de Spearman, que apontou correlação moderada, variando de 0,638 a 0,778. Portanto, infere-se que as análises aplicadas neste trabalho eliminaram a subjetividade das análises das agências classificadoras de risco, gerando uma classificação dos países analisados, quanto ao risco, sem influência de fatores subjetivos. Como resultado final, tem-se o Brasil na décima colocação, superando países como Coreia do Sul, Arábia Saudita, China e México, que apresentam melhores classificações perante as agências de risco. Com isto, as EFPC poderiam empregar a metodologia desenvolvida neste trabalho para a verificação do risco de crédito dos investimentos, valendo-se, assim, de uma ferramenta idônea e isenta de subjetividades.Abstract: Each Pension Fund has its own investments policy which only allows contributions into investments considered as low risk. The risks of sovereign bonds of countries are evaluated by rating agencies, among them Standard & Poor's, Moody's and Fitch Ratings are highlighted. Despite these agencies use different criteria and variables to assign grades, called ratings, it also takes into account subjective analysis in its country's sovereign risk classification methodologies. This Master Thesis aims to develop a rank methodology without any kind of subjective criteria, for this, the statistical methodologies of Multivariate Data Analysis were applied, the first was Principal Component Analysis, used to discard 17 variables that were redundant in explaining the data variability. After this elimination, the Factor Analysis was applied, considering the final number of factors, in two cases, the Latent Root Criterion ( ) and the Percentage of Variance Criterion (93%), which explained 87,76% and 93,07% of the data variability, respectively. In order to interpret better the generated factors from these factors analyzes, the factors were rotated by Varimax method. After the rotation, the raw and standardized factor scores could be calculated and clustered, considering the Euclidean distance as similarity measure and using the agglomerative hierarchical Ward's method, in two distinct groups. In parallel, these same factor scores were ordered decreasingly to obtain the ranks of G20 member countries. The correlation between these ranks and the three major rating agencies ranks were measured through the Spearman's rank correlation coefficient, which showed moderate correlation, ranging from 0,638 to 0,778. Therefore, it is inferred that the analysis applied in this study eliminated the subjectivity of the analysis of the rating agencies, establishing a risk ranking without the influence of subjective factors of the countries examined. As finally result, Brazil has been the positioned in tenth place, surpassing countries such as South Korea, Saudi Arabia, China and Mexico, which are better evaluated by the ratings agencies. With this, the Pension Funds could employ the methodology developed in this work in order to check the credit risk of the investment, and thus a suitable tool without subjectivity.155f. : il. algumas color., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalAnalise fatorialPrevidencia social privadaFundos de investimentoClassificação dos ratings soberanos dos membros do G20 : uma alternativa às entidades fechadas de previdência complementarinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - D - SAMUEL DE LIMA JUNIOR.pdfapplication/pdf1738604https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/31788/1/R%20-%20D%20-%20SAMUEL%20DE%20LIMA%20JUNIOR.pdf748ac947b16edaff4960957f5f1ed7ddMD51open accessTEXTR - D - SAMUEL DE LIMA JUNIOR.pdf.txtExtracted Texttext/plain275230https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/31788/2/R%20-%20D%20-%20SAMUEL%20DE%20LIMA%20JUNIOR.pdf.txt181b12e0f3918ba32f6924b1ac623c8bMD52open accessTHUMBNAILR - D - SAMUEL DE LIMA JUNIOR.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1142https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/31788/3/R%20-%20D%20-%20SAMUEL%20DE%20LIMA%20JUNIOR.pdf.jpgc81037e00d14162c80c1960ee93ae990MD53open access1884/317882024-04-18 14:40:15.27open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/31788Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082024-04-18T17:40:15Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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