Modelagem da probabilidade de default com uso de séries temporais
| Autor: | Thomazi, Janaina de Alcântara Buzachi Garcia |
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| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Repositório Institucional da UnB Universidade de Brasília (UnB) instacron:UNB |
| Popis: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas, 2022. O presente trabalho tem por objetivo identificar variáveis macroeconômicas que possam inferir a estimação da probabilidade de default de uma carteira de crédito imobiliário de um banco brasileiro do Segmento 1(S1). As instituições financeiras tem por prática avaliar a probabilidade de default a partir de critérios de escolha de perfil de riscos dos tomadores de crédito. No entanto, modelos que observam variáveis macroeconômicas têm produzido melhores preditores para o risco de crédito. Utilizando a metodologia SARIMAX desenvolvemos um modelo de inferência que, além de considerar, os valores e os erros passados da probabilidade de default, por meio da análise da autocorrelação e da média móvel, adiciona variáveis exógenas e componentes sazonais. Nossos resultados demonstraram coeficientes estatisticamente significantes para 9 variáveis macroeconômicas, além de correlação serial da variável dependente no Lag 1 e 2. As variáveis explicativas (1) valores dos insumos e serviços necessários às obras e serviços de engenharia (SINAPI), renda nacional disponível bruta das famílias, comprometimento de renda das famílias com o serviço da dívida e o endividamento das famílias com o Sistema Financeiro Nacional se mostraram significantes para explicar que quando maior seu crescimento menor a probabilidade de default. A relação pode ser entendida pela resposta da probabilidade de default à postura dos Bancos quanto à oferta de crédito diante do grau de incerteza do cenário econômico. As variáveis explicativas (2) índice nacional de preços ao consumidoramplo (IPCA), inadimplência da carteira de crédito com recursos direcionados, taxa média mensal de juros das operações de crédito com recursos direcionados, spread médio das operações de crédito com recursos direcionados, e o índice de valor de garantias reais (IVG-R) se mostraram estatisticamente significantes para explicar que quando maior seu crescimento maior a probabilidade de default. A relação pode ser justificada pela resposta da probabilidade de default aos períodos de crescimento, choques e de recessão econômica. The present work aims to identify macroeconomic variables that can infer the estimation of the probability of default of a mortgage portfolio of a Brazilian bank in Segment 1(S1). It is the practice of financial institutions to assess the default probability based on criteria for choosing the risk profile of borrowers. However, models that observe macroeconomic variables have been producing better predictors for credit risk. Using the SARIMAX methodology, we developed an inference model that, in addition to considering the values and past errors of the default probability, through the analysis of autocorrelation and the moving average, adds exogenous variables and seasonal components. Our results showed statistically significant coefficients for 9 macroeconomic variables, in addition to a serial correlation of the dependent variable in Lag 1 and 2. The explanatory variables (1) values of inputs and services required for engineering works and services (SINAPI), Households gross disposable national income, Household debt service ratio and Household debt to income, proved to be significant to explain that the higher its growth, the lower the probability of default. The relationship can be understood by the response of the default probability to the attitude of banks regarding the offer of credit in face of the degree of uncertainty of the economic scenario. The explanatory variables (2) Broad National Consumer Price Index (IPCA), Percent of 90 days past due loans of earmarked credit operations outstanding (Households/Real estate financing), Month average interest rate of earmarked new credit operations (Households/Real estate financing), Average spread of earmarked new credit operations(Households/Total), and the Residential real estate collateral value index (IVG-R) proved to be statistically significant to explain that the greater their growth, the greater the probability of default. The relationship can be justified by the response of default probability to periods of economic growth, shocks and recession. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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