A model for the classification of companies credit risk

O processo de gerenciamento de risco de crédito em instituições financeiras vem passando por uma revisão ao longo dos últimos anos. Nesse contexto, diversas novas técnicas de mensuração de risco de crédito e tomadores têm sido desenvolvidas e implementadas por grandes Bancos. O objetivo desta pesquisa é desenvolver um modelo de classificação de risco para avaliar o risco de crédito de empresas no mercado brasileiro. O modelo foi construído com base em uma amostra de empresas de capital aberto classificadas como solventes ou insolventes no período entre 1994 e 2004. A técnica estatística utilizada no desenvolvimento do modelo foi a regressão logística. As variáveis independentes são índices financeiros calculados a partir das demonstrações contábeis e utilizados para representar a situação econômico-financeira das empresas. A validação do modelo foi efetuada utilizando o método Jackknife e uma Curva ROC. Os resultados do estudo indicam que o modelo de classificação de risco desenvolvido prevê eventos de default com um ano de antecedência com bom nível de acurácia. Os resultados, também, indicam que as demonstrações contábeis contêm informações que possibilitam a classificação das empresas como prováveis solventes ou prováveis insolventes.The process of credit risk management in financial institutions has been revised in recent years. In this context, large banks have developed and implemented several new techniques for measuring borrowers credit risk. This research aims to develop a risk classification model to assess the credit risk of companies in the Brazilian market. The model was built based on a sample of publicly traded companies classified as solvent or insolvent during the period from 1994 to 2004. Logistic regression was used to develop the model. The independent variables of the model are financial ratios, calculated from the financial statements and used as proxies of companies economic and financial situation. The validation of the model was done using the Jackknife method and a ROC Curve. The results of the study indicate that the risk classification model developed predicts default events one year prior to failure with good level of accuracy. The results also indicate that financial statements contain information that allow for the classification of companies as probably solvent or probably insolvent

Credit rating system: an application to public companies in Brazil

O artigo examina se eventos de default de companhias abertas no Brasil são previstos por um sistema de classificação de risco de crédito baseado em índices contábeis. O sistema de classificação proposto neste estudo utiliza a análise de conglomerados para classificar as empresas em oito classes de risco, das quais sete são destinadas a empresas solventes e uma para empresas insolventes (em default). A variável utilizada para atribuir as classificações de risco às empresas é a probabilidade de default estimada pelo modelo de risco de crédito desenvolvido por Brito e Assaf Neto (2008). O sistema de classificação de risco atribui ratings anuais para as companhias abertas não financeiras listadas na BM&FBOVESPA no período de 1994 a 2006. Com base nesses ratings, são geradas diversas matrizes de migração de risco para o período analisado. As matrizes de migração evidenciam a elevação do risco das empresas insolventes previamente ao ano de ocorrência do default. A maioria dessas empresas é classificada nas piores classes de risco ou apresenta migrações para ratings inferiores nos anos que precedem o default. Além disso, as taxas de mortalidade das empresas são crescentes nas classes de risco do sistema. Esses resultados evidenciam que insolvências empresariais podem ser previstas por sistemas de classificação de risco baseados, apenas, em índices contábeis.This paper examines whether default events of public companies in Brazil are predicted by a credit rating system based on accounting ratios. The credit rating system developed uses cluster analysis to classify companies in eight ratings, seven for solvent and one for default companies. The variable used to assign ratings to companies is the probability of default estimated by credit risk model developed by Brito and Assaf Neto (2008). The credit rating system assigns annual ratings to non-financial companies listed on Brazilian stock market from 1994 to 2006. Based on these ratings, several risk migration matrices are generated for the analysis period. The migration matrices show the risk increase of default companies prior to the year of occurrence of default event. Most of these companies are classified in the lowest rating or migrate to lower ratings in the years preceding the default. In addition, mortality rates of firms grow in the credit rating system. These results demonstrate that default events of companies can be predicted by a credit rating system based only on accounting ratios

Desempenho do distrito de irrigação Senador Nilo Coelho.

A global and quantitative approach was used to describe and evaluate performance indicators aimed at guiding interventions for the improvement of performance in irrigation schemes. With the implementation of the research programme to evaluate irrigation performance of the RPIP-Brazil project, one of the selected pilot areas was the Senator Nilo Coelho Irrigation District, Pernambuco. Various indicators, related to irrigated area, water requirements, water supply, energy and water tariff, were quantified and analysed, showing a profile of the irrigation scheme performance. The indicators utilized gave promising results over the years of monitoring and showed an inter-dependent relationship among them.

Adaptabilidade e estabilidade de cultivares de feijão caupi de porte ereto na Zona Agreste do Nordeste Brasileiro.

O objetivo deste trabalho foi avaliar a estabilidade de cultivares de feijão caupi de porte ereto para fins de recomendação. Utilizou-se o delineamento experimental em blocos ao acaso com quatro repetições. As linhagns MNC0-675F-4-10, MNC03-737F-5-4 e MNC03-737F?1-1 devem ser recomendados para as condições favoráveis. Os materiais com estimativas de b0>média geral e b1=1, evidenciaram adaptabilidade ampla, justificando sua recomendação para os diferentes estados do Nordeste brasileiro.CONAC 2012. Disponível em: http://www.conac2012.org/resumos/pdf/141a.pdf. Acesso em: 26 jul. 2013