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dc.creatorKung, Jenniger
dc.date.accessioned2020-11-23T20:09:31Z-
dc.date.available2020-11-23T20:09:31Z-
dc.date.issued2017-06-21
dc.identifier.citationKung, Jennifer. Previsão e estresse de cenários da taxa de inadimplência de crédito no Brasil via modelagem estatística. 2017. 52 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Gestão Financeira) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/19605-
dc.description.abstractIt was studied the credit default rate of Brazil and adjusted statistics models utilizing time series methodology. Two types of time series models were adjusted in this work, ARIMA and ARIMAX, both models showed well adjusted to credit default rate. But, when compared the long term forecast results of both models, the forecast of ARIMAX model is more sensible to the oscillation, decrease and increase of the default rate. The stress test study’s scenarios were developed base on financial crises that Brazil have been through this latest years and, stressed default rate base on this scenario was simulated utilizing two techniques, first was a empirical simulation base on historical rate and the second was simulated using the simulate.Arima function of statistical software R. The stress test results serve as a complementary tool to assist in the creation and maintenance of credit policy so that banks can be prepared to absorb losses related to credit operations and preserve the financial system, thus ensuring the stability of the economy.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectPrevisãopt_BR
dc.subjectEstatística - Modelospt_BR
dc.subjectInadimplência (Finanças)pt_BR
dc.subjectCrise econômicapt_BR
dc.subjectCréditos - Avaliaçãopt_BR
dc.subjectForecastingpt_BR
dc.subjectStatistics - Modelspt_BR
dc.subjectDefault (Finance)pt_BR
dc.subjectDepressionspt_BR
dc.subjectCredit ratingspt_BR
dc.titlePrevisão e estresse de cenários da taxa de inadimplência de crédito no Brasil via modelagem estatísticapt_BR
dc.title.alternativeBrazil’s credit default rate forecast and stress testing utilizing statistics modelingpt_BR
dc.typespecializationThesispt_BR
dc.description.resumoNeste trabalho estudou-se a taxa de inadimplência de crédito geral de pessoas físicas do Brasil, e foram ajustados modelos estatísticos via metodologia de série temporal. Foram dois tipos de modelos testados neste trabalho, ARIMA e ARIMAX, os dois modelos mostraram bons ajustes a taxa de inadimplência. Contudo, quando se comparou a previsão em longo prazo das taxas, o modelo multivariado, ARIMAX, mostrou-se mais sensível a comportamentos de crescimento e decrescimento da taxa, enquanto a previsão do modelo ARIMA quase não apresenta grandes oscilações. No teste de estresse foi construído cenário econômico adverso baseado na crise econômica que o Brasil vem enfrentando e, estressou-se a taxa de inadimplência por simulação empírica baseada nos valores históricos e também se simulou valores pela função simulate.Arima do software estatístico R utilizando o modelo ARIMAX ajustado. Os resultados de teste de estresse servem como ferramenta complementar para auxiliar na criação e manutenção da política de crédito para que os bancos possam estar preparados para absorver as perdas relacionadas às operações de crédito e preservar o sistema financeiro, garantindo a estabilidade da economia.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Nascimento, Thiago Cavalcante
dc.contributor.referee1Nascimento, Thiago Cavalcante
dc.contributor.referee2Torres, Ricardo Lobato
dc.contributor.referee3Lemes Júnior, Antonio Barbosa
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEspecialização em Gestão Financeirapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAOpt_BR
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