Dissertation
Modelo de estresse macroeconômico da inadimplência para bancos de atacado
Fecha
2014-02-05Registro en:
NISHIKAWA, Wagner Ernesto. Modelo de estresse macroeconômico da inadimplência para bancos de atacado. Dissertação (Mestrado Profissional em Finanças e Economia) - FGV - Fundação Getúlio Vargas, São Paulo, 2014.
Autor
Nishikawa, Wagner Ernesto
Institución
Resumen
O presente trabalho visa propor uma metodologia de cálculo de estresse para cumprir as exigências regulatórias do Bank for International Settlements (BIS) e Comissão de Supervisão Bancária. A metodologia abordada utiliza as variáveis macroeconômicas para se determinar o comportamento da inadimplência de uma determinada carteira de crédito de uma instituição financeira. Para isso, foi dividida em dois estágios: o primeiro modelo responde como seria a inadimplência dada as variáveis macroeconômicas; o segundo modelo equilibra e correlaciona, proporcionalmente, as variáveis macroeconômicas entre si e suas respostas a um choque econômico. Com os dois modelos alinhados é possível simular cenários positivos e negativos e saber os pontos de máximo da inadimplência. Assim, as instituições financeiras podem determinar melhor suas políticas de gestão de risco e retorno. This paper aims to propose a methodology of calculation of stress to meet the regulatory requirements of the Bank for International Settlements (BIS) and the Banking Supervision Commission. The methodology uses the macroeconomic variables to determine the behavior of the default of a specific portfolio of credit from a financial institution. Therefore, it was divided into two stages: the first model responds as would be the default with the macroeconomic variables; the second model balances and correlates proportionally macroeconomic variables with each other and their responses to an economic shock. With both models can simulate aligned positive and negative scenarios and know the points of maximum delinquency. Thus, financial institutions can better determine their policies for managing risk and return.