Mensuração da exposição no momento do default (EAD) para derivativos de balcão através da simulação de Monte Carlo
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Tipo
Dissertação
Data de publicação
2012-08-17
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Vogliotti, Rodrigo
Orientador
Kimura, Herbert
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Basso, Leonardo Fernando Cruz
Kayo, Eduardo Kazuo
Kayo, Eduardo Kazuo
Programa
Administração de Empresas
Resumo
A dificuldade em desenvolver um modelo estatístico que contemple variáveis aleatórias e a necessidade de intensa capacidade para processamento de dados são os principais desafios para a mensuração do risco de crédito de contraparte. A necessidade em conhecer o valor da exposição no momento do default (EAD) em um instrumento derivativo é fator decisivo para a precificação, gestão do portfólio e alocação de capital. Recentes acontecimentos como a criação de produtos inovadores, o advindo do novo acordo de Basileia (Basileia II) e a crise de crédito de 2007/08 reforçaram a importância de se saber qual o risco de crédito efetivo que cada contraparte está exposta em uma determinada transação. O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos para mensuração do risco de crédito da contraparte a partir da estimação da exposição da contraparte para títulos, ações e contrato a termo de ações através da utilização da simulação de Monte Carlo. Os resultados da análise de sensibilidade indicam que certos parâmetros como a taxa de juro, a média e o desvio padrão apresentam forte correlação linear com a exposição (EAD) calculada e podem ser importantes direcionadores para o processo decisório. No modelo de contrato a termo de ações foi verificado que variáveis aleatórias correlacionadas potencializam o valor da exposição.
Descrição
Palavras-chave
risco de crédito , risco de crédito de contraparte , Basileia , exposição no momento do default , credit risk , counterparty credit risk , Basel , exposure at default
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Citação
VOGLIOTTI, Rodrigo. Mensuração da exposição no momento do default (EAD) para derivativos de balcão através da simulação de Monte Carlo. 2012. 78 f. Dissertação (Mestrado em Administração) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2012.