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dc.contributor.advisorBritto, Paulo Augusto Pettenuzzo de-
dc.contributor.authorOliveira, Valdemir Regis Ferreira de-
dc.date.accessioned2020-07-21T12:42:24Z-
dc.date.available2020-07-21T12:42:24Z-
dc.date.issued2020-07-21-
dc.date.submitted2020-02-13-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Valdemir Regis Ferreira de. Factor analysis dos determinantes globais de ratings do risco soberano aplicado ao Brasil: relevância dos ciclos políticos eleitorais nas avaliações de crédito. 2020. 171 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências Contábeis)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/39277-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento De Ciências Contábeis e Atuariais, Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, 2020.pt_BR
dc.description.abstractQual país não desejaria um possuir um cenário econômico estável e atraente para os investidores e, ao mesmo tempo poder antever sua nota de classificação de risco no sistema financeiro internacional? A probabilidade de default (moratória) de obrigações financeiras, ou o risco de um Estado soberano não honrar suas obrigações contratuais referentes à dívida pública é classificado por um nível de rating soberano cujo cálculo é realizado mediante a avaliação levada a termo por agências de classificação de risco (ACR), dentre as quais se destacam a Standard & Poor’s Global Ratings (S&P), a Fitch Ratings e a Moody’s Investors Service, todas signatárias de contratos com o Governo Brasileiro. As classificações de Risco Soberano Brasil (RSB) realizadas pelas ACRs (em níveis de ‘graus de investimento’ ou de ‘graus especulativos’) têm o principal objetivo de fornecer ao mercado financeiro, aos investidores, aos credores e demais usuários informações sobre o perfil de risco de crédito do país e a capacidade de honrar sua dívida, reduzindo assim, a assimetria informacional entre os agentes. No presente estudo, as questões e propósitos da pesquisa objetivam identificar quais são os principais fatores determinantes na classificação do RSB; propor modelo preditivo de rating soberano aplicado ao Brasil para cada ACR; e testar se há significância estatística de cada fator determinante e dos Ciclos Políticos Eleitorais (CPE) no RSB. Para tanto, com suporte na Teoria da Escolha Pública pela vertente da Teoria dos Ciclos Políticos Econômicos, após identificação das principais variáveis independentes referenciadas na literatura, foi realizada análise fatorial confirmatória, para validação dos constructos fatoriais dos perfis “econômico e institucional” e de “flexibilidade e desempenho” do Brasil. As variáveis latentes possibilitaram realizar modelos de regressão probit ordenado para cada classe de rating nas três ACRs. A analise fatorial possibilitou, pelo método da máxima verossimilhança, a extração de 3 variáveis latentes (Fator Monetário, Fator Externo e Fator Fiscal) cujos vetores explicam 86% da variância total dentre 22 variáveis inicialmente selecionadas. A modelagem empírica para cada ACR resultou em modelos probabilísticos com níveis de acurácia de 64% para Standard&Poor’s, e 56% para a FitchRatings e Moody’s. O resultados confirmaram a relevância do Fatores Monetário e Externo para a Standard&Poor’s, e do Fator Externo para as demais ACRs, rejeitando-se as demais hipóteses. Houve ausência de significância estatística dos ciclos políticos eleitorais no RSB em todas as agências de rating.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleFactor analysis dos determinantes globais de ratings do risco soberano aplicado ao Brasil : relevância dos ciclos políticos eleitorais nas avaliações de créditopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordClassificação de riscopt_BR
dc.subject.keywordRisco Soberano Brasil (RSB)pt_BR
dc.subject.keywordRisco de créditopt_BR
dc.subject.keywordCiclos políticos eleitoraispt_BR
dc.subject.keywordSistema financeiro internacionalpt_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.abstract1Which country would not want one to have a stable and attractive economic scenario for investors while at the same time being able to foresee its risk rating in the international financial system? The likelihood of default on financial obligations, or the risk that a sovereign state will fail to meet its contractual obligations with respect to public debt is rated by a sovereign rating level which is calculated by the rating agencies (ACR), among which stand out Standard & Poor's Global Ratings (S&P), Fitch Ratings and Moody's Investors Service, all signatories to contracts with the Brazilian Government. Brazil Sovereign Risk (RSB) ratings by ACRs (at 'investment grade' or 'speculative grade' levels) are primarily intended to provide the financial market, investors, creditors and other users with information on the risk profile of country's credit and ability to repay its debt, thereby reducing informational asymmetry among agents. In the present study, the research questions and purposes aim to identify what are the main determining factors in the classification of RSB; propose a sovereign rating predictive model applied to Brazil for each ACR; and test if there is statistical significance of each determining factor and the Electoral Political Cycles (CPE) in the RSB. Therefore, supported by the Public Choice Theory by the Economic Political Cycle Theory, after confirming the main independent variables referenced in the literature, a confirmatory factor analysis was performed to validate the factorial constructs of the “economic and institutional” and “flexibility and performance ” of Brazil. The latent variables made it possible to perform ordered probit regression models for each rating class in the three ACRs. The factor analysis allowed, by the maximum likelihood method, the extraction of 3 latent variables (Monetary Factor, External Factor and Fiscal Factor) whose vectors explain 86% of the total variance among 22 initially selected variables. Empirical modeling for each ACR resulted in probabilistic models with 64% accuracy levels for Standard & Poor's, and 56% for FitchRatings and Moody's. The results confirmed the relevance of the Monetary and External Factors for Standard & Poor's, and the External Factor for the other ACRs, rejecting the other hypotheses. There was no statistical significance of RSB’s electoral political cycles in all rating agencies.pt_BR
Appears in Collections:CCA - Mestrado em Ciências Contábeis (Dissertações)

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