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2022_MarcosAlexandreValenteJerônimo.pdf1,61 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorCajueiro, Daniel Oliveira-
dc.contributor.authorJerônimo, Marcos Alexandre Valente-
dc.date.accessioned2022-09-15T19:17:14Z-
dc.date.available2022-09-15T19:17:14Z-
dc.date.issued2022-09-15-
dc.date.submitted2022-06-14-
dc.identifier.citationJERÔNIMO, Marcos Alexandre Valente. Metodologia para Projeção do Índice de Inadimplência com uso de variáveis macroeconômicas. 2022. 51 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Economia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/44822-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-graduação em Economia, 2022.pt_BR
dc.description.abstractNesse trabalho, apresentamos uma metodologia para Projeção do Índice de Inadimplência com uso de variáveis macroeconômicas. Para aplicação dessa metodologia, primeiramente são apresentadas as variáveis macroeconômicas selecionadas para análise, onde é possível, de maneira empírica verificar a correlação delas com a ocorrência de inadimplência no mercado brasileiro. Posteriormente são apresentadas as premissas para utilização do Modelo de Regressão Dinâmica com Resíduos ARIMA, e sua implementação no software estatístico R. A modelagem inicia-se com análise descritiva e exploratória da série temporal da variável resposta, com aplicação de testes de normalidade e estacionariedade. Após essa análise é apresentada o desenvolvimento matemático do modelo, com os parâmetros utilizados para correta implementação na ferramenta. Por fim, são apresentados os resultados dos testes de modelagem e o modelo obtido, bem como as medidas de desempenho que permitem validar os resultados. Com a técnica aplicada foi possível obter uma projeção do índice de inadimplência num horizonte temporal de dois anos, conforme objetivo do estudo, modelo esse que pode ser utilizado num cenário de manutenção das condições macroeconômicas parametrizadas na modelagem. Tal previsão se torna útil aos gestores de risco na tomada de decisão em assuntos estratégicos, permitindo aos mesmos anteciparem-se a cenários não esperados, ou ainda na realização de testes de estresse. É apresentada ainda uma comparação com o modelo gerado pelo F acebook P rophet, ferramenta que gera modelo de projeção de séries temporais.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleMetodologia para Projeção do Índice de Inadimplência com uso de variáveis macroeconômicaspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordInadimplênciapt_BR
dc.subject.keywordVariáveis macroeconômicaspt_BR
dc.subject.keywordRegressão dinâmicapt_BR
dc.subject.keywordGestão de riscospt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.description.abstract1In this work, we present a methodology for Projection of the Default Ratio using macroeconomic variables. In order to apply this methodology, the macroeconomic variables selected for analysis are first presented, where it is possible, empirically, to verify their correlation with the occurrence of default in the Brazilian market. Subsequently, the premises for using the Dynamic Regression Model with ARIMA Residuals, and its implementation in the R statistical software are presented. The modeling begins with a descriptive and exploratory analysis of the time series of the response variable, with the application of normality and stationarity tests. After this analysis, the mathematical development of the model is presented, with the parameters used for correct implementation in the tool. Finally, the results of the modeling tests and the model obtained are presented, as well as the performance measures that allow validating the results. With the applied technique, it was possible to obtain a projection of the default rate in a time horizon of two years, according to the objective of the study, a model that can be used in a scenario of maintenance of the macroeconomic conditions parameterized in the modeling. Such a forecast becomes useful to risk managers in decision making on strategic matters, allowing them to anticipate unexpected scenarios, or even to carry out stress tests. A comparison with the model generated by F acebook P rophet, a tool that generates a time series projection model, is also presented.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Economia (FACE ECO)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Economia, Mestrado Profissionalpt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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