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dc.contributor.advisorRibeiro, Jose Luis Duartept_BR
dc.contributor.authorParanhos, Lívia Silvapt_BR
dc.date.accessioned2014-09-24T02:13:04Zpt_BR
dc.date.issued2014pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/103745pt_BR
dc.description.abstractA inadimplência pode ser considerada como um dos indicadores da saúde do sistema financeiro, sendo, portanto, necessário dispor de modelos confiáveis de previsão da mesma. Nos últimos anos, o cenário econômico brasileiro vem conhecendo um aumento do crédito disponível, além de maiores facilidades de pagamento, especificamente para pessoas físicas. Tal quadro pode acarretar um aumento da inadimplência do consumidor caso não haja cautela nas concessões das linhas de crédito. O presente trabalho propõe estabelecer modelos de previsão da inadimplência de pessoas físicas no Brasil através de fatores macroeconômicos, utilizando-se o método da regressão linear múltipla. Observa-se que, para um horizonte de seis meses, a variável dependente pode ser projetada através das concessões de crédito e da demanda por crédito; da mesma maneira, para um horizonte de doze meses, resultados mais realistas são obtidos através do percentual de crédito concedido, do PIB e, também, do saldo de crédito.pt_BR
dc.description.abstractDefault can be considered as a health indicator of financial system, thus reliable models for predicting this variable are necessary. In recent years, Brazilian economic scenario has been experiencing an increase in available credit, in addition to higher payment facilities, specifically for individuals. Such situation can lead to an increase in individual defaults whether there’s (is) no caution in credit lines grants. This paper proposes to establish predictive models of individual default in Brazil through macroeconomic factors, using the method of multiple linear regression. It is observed that, for a six-month projection, the dependent variable can be projected through credit grant and credit demand; in the same way, for a twelve-month projection, more realistic results are obtained through the percentage of loans, the GDP and also the credit grant.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectIndividual defaulten
dc.subjectEngenharia de produçãopt_BR
dc.subjectForecasting modelsen
dc.subjectMultiple linear regressionen
dc.subjectMacroeconomic indicatorsen
dc.titleInterferência do ambiente macroeconômico na inadimplência de pessoas físicas no Brasilpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000937319pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2014pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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