AVALIAÇÃO DA CAPACIDADE PREDITIVA DO MODELO DE PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA DE UMA INSTITUIÇÃO FINANCEIRA: O MODELO PEREIRA DA SILVA DE PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA E O TERMÔMETRO DE KANITZ
Made available in DSpace on 2014-06-12T17:41:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7360_1.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 === Os bancos, na sua atividade de captar...
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufpe.br-123456789-58002019-01-21T19:08:00Z AVALIAÇÃO DA CAPACIDADE PREDITIVA DO MODELO DE PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA DE UMA INSTITUIÇÃO FINANCEIRA: O MODELO PEREIRA DA SILVA DE PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA E O TERMÔMETRO DE KANITZ QUEIROGA, Luciano Nóbrega MIRANDA, Luiz Carlos Modelo Z1C Modelos Kanitz Instituição Financeira Made available in DSpace on 2014-06-12T17:41:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7360_1.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 Os bancos, na sua atividade de captar e emprestar recursos, estäo sujeitos a diversos tipos de risco. À medida que cresce o volume de clientes e de operações, aumenta a dependência de sistemas de avaliação de riscos de clientes, que sejam capazes de agilizar e racionalizar as análises, mas precisos nas suas atribuições de rating. O presente trabalho avalia o sistema de risco de crédito de uma grande instituição bancária brasileira, questionando a precisão do seu modelo para empresas do comércio varejista e atacadista do Nordeste brasileiro. O desempenho do modelo é, também, comparado ao de outras duas formulações bastante exploradas na literatura acadêmica, os modelos Kanitz e o modelo Z1C de Pereira da Silva. Foi utilizada a técnica de Back Testing para Erros do Tipo I e II , para os três modelos, em amostras de devedores com operações em atraso há mais de 60 dias e tomadores com limites de crédito há mais de 120 dias. A pesquisa propõe elucidar dúvidas dos analistas e gestores do banco que, por vezes, questionam a precisão da classificação para determinados clientes, havendo situações em que é sugerida mudança do risco atribuído. Outro problema que motiva a pesquisa é a reconhecida necessidade tornar mais técnicas as decisões de empréstimos, por parte de analistas e gerentes, mediante o aprofundamento das ferramentas utilizadas pelo banco e de disponibilização de conhecimentos sobre crédito. Além de proporcionar consolidação de informações, parcialmente tratadas em diversos compêndios e produções acadêmicas, o trabalho mostrou que o modelo da instituição financeira tem nível de acerto elevado para empresas não propensas à perdas, mas precisão insuficiente para tomadores com possibilidade de default. Contudo, o modelo do banco é mais eficiente do que os dois outros testados 2014-06-12T17:41:55Z 2014-06-12T17:41:55Z 2003 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis Luciano Nóbrega Queiroga; Luiz Carlos Miranda. AVALIAÇÃO DA CAPACIDADE PREDITIVA DO MODELO DE PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA DE UMA INSTITUIÇÃO FINANCEIRA: O MODELO PEREIRA DA SILVA DE PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA E O TERMÔMETRO DE KANITZ. 2003. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2003. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5800 por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Pernambuco reponame:Repositório Institucional da UFPE instname:Universidade Federal de Pernambuco instacron:UFPE |
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racionalizar as análises, mas precisos nas suas atribuições de rating. O presente trabalho avalia o sistema de risco de crédito de uma grande instituição
bancária brasileira, questionando a precisão do seu modelo para empresas do comércio varejista e atacadista do Nordeste brasileiro. O desempenho do modelo é, também, comparado ao de outras duas formulações bastante exploradas na literatura acadêmica, os modelos Kanitz e o modelo Z1C de Pereira da Silva. Foi utilizada a técnica de Back Testing para Erros do
Tipo I e II , para os três modelos, em amostras de devedores com operações em atraso há mais
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