meeting telecom olavo borges novembro / 2002 utilizando modelos estatísticos em uma política de...
TRANSCRIPT
![Page 1: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/1.jpg)
Meeting TelecomMeeting Telecom
Olavo BorgesNovembro / 2002
Utilizando modelos estatísticos Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Créditoem uma Política de Crédito
![Page 2: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/2.jpg)
AGENDA
RiscoModelos de mensuração de riscoPolítica de CréditoRegras de Decisão
![Page 3: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/3.jpg)
RISCO DE CRÉDITO
CréditoEntrega de um ativo mediante promessa de
pagamento
futuro Previsão
futuro
Incerteza
RISCO é a quantificação do grau de incerteza
![Page 4: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/4.jpg)
PASSIVOSPASSIVOSATIVOSATIVOS
CAIXACAIXA
A IMPORTÂNCIA DA GESTÃO DO RISCO DE CRÉDITO
![Page 5: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/5.jpg)
Conceito
Entidade jurídica que produz bens e/ou serviços, com o objetivo de obter lucro
A continuidade de qualquer entidade que desenvolve uma atividade depende da obtenção de lucros
EMPRESA
![Page 6: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/6.jpg)
Caixa
MP PACiclo
OperacionalFornecedores Clientes
Áreas de Apoio
Setor de atuação
Concorrência
Economia
Demais Setores
RH
Financeira
Produção
VendasMKT
Ciclo Operacional
![Page 7: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/7.jpg)
Ciclo Financeiro
0
data da compra
PMPC = 30 dias30
data do pagamento
data da venda
12
data dorecebimento
PMRV = 25 dias
PMRE = 12 dias
COMPRA0
VENDA12
PGTO30
RECBTO37
37
CICLO FINANCEIRO7 DIAS
0
![Page 8: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/8.jpg)
Técnicas de Análise de Balanço
Tradicionais Análise Vertical Análise Horizontal Índices Econômico-Financeiros
Avançadas GIR - Geração Interna de Recursos NCG - Necessidade Capital Giro Fluxo de Caixa Projeção de Balanço
RISCO EMPRESA
![Page 9: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/9.jpg)
Análise da Empresa (Empresas Corporate)
Breve histórico Administração Grupo econômico Processo Produtivo
Matéria-prima Processo produtivo Produtos
Comercialização Mercado Investimentos Análise econômico-financeira
RISCO EMPRESA
![Page 10: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/10.jpg)
Tipos
Solicitado x Não Solicitado
Operação x Empresa
Estatístico x Não Estatístico
RATING DE CRÉDITORATING DE CRÉDITO
Conceito
Classificação
Reflete a probabilidade de ocorrência de determinado evento
RISCO EMPRESA
![Page 11: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/11.jpg)
TOMADORES DE CRÉDITO
Perfil x Técnicas de avaliação de Risco
Pessoas Físicas (técnicas estatísticas)
Pessoas JurídicasMicro (técnicas
estatísticas)
Pequeno (técnicas estatísticas)
Médio (técnicas estatísticas)
Grande (análise julgamental)
![Page 12: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/12.jpg)
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS
Principais Etapas
![Page 13: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/13.jpg)
Base de Dados
A formação da base de dados é de extrema importância pois é a origem das variáveis que serão utilizadas no desenvolvimento do Rating
Estrutura (campos) Uniformidade dos dados Consistência Qualidade (fontes fidedignas) Campos não preenchidos (não tem x não informado) Tempo de formação da base (dados históricos) Atualização dos dados
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS
![Page 14: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/14.jpg)
Definições iniciais
Objetivo do modelo previsão de insolvência previsão de inadimplência
Segmentação por porte small middle corporate
Segmentação por setor de atividade indústria comércio serviços primário
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS
![Page 15: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/15.jpg)
Variáveis Devem possuir correlação com o evento em questão
Cadastrais
financeiras
Comportamentais
negativas
setoriais
grupo econômico
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS
![Page 16: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/16.jpg)
Seleção da amostra
A seleção da amostra deve ser aleatória
Quantidade em função do universo
Extração da amostra de forma aleatória
Amostra de bons e maus
Amostra para desenvolvimento e teste
Segmentação por porte
Segmentação por ramo de atividade
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS
![Page 17: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/17.jpg)
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS
hojehoje
Período de observação da performancedas empresas
31/12/200131/12/2000
Empresas boas
Empresas ruinsEmpresas boas
AnáliseEstatísticaVariáveis
Ponto deObservação
f(x) = 0 + 1.p1 + 2.p2 + 3.p3 + ... + n.pn
![Page 18: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/18.jpg)
Ferramentas Estatísticas
Análise Discriminante
Análise de Regressão
Linear Simples
Linear Múltipla
Logística
Redes Neurais
Algoritmos Genéticos
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS
![Page 19: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/19.jpg)
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS
Definindo classes de Risco
Quantidade de classes
Distribuição das faixas de probabilidade
![Page 20: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/20.jpg)
DISTRIBUIÇÃO DAS PROBABILIDADES
1 0,0% 0,5% 0,25%
2 0,5% 1,0% 0,75%
3 1,0% 2,0% 1,50%
4 2,0% 3,5% 2,75%
5 3,5% 6,5% 5,00%
6 6,5% 12,5% 9,50%
7 12,5% 25,0% 18,75%
8 25,0% 100,0% 62,50%
9 default inadimplênc ia
10 default insolvênc ia
CLASSERISCO FAIXAS PRINAD
PRINADMÉDIA
![Page 21: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/21.jpg)
QUANTIDADE DE CLASSES DE RISCO
ESCALAA
ESCALAB
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Quanto mais classes de risco, melhor a distinção dos riscos Quanto maior a distinção dos riscos, melhores abordagens podem ser preparadas
![Page 22: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/22.jpg)
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS
Acompanhamento e Revisão
Relatórios de acompanhamento
Quantidade de avaliações por classes de risco
Default esperado x ocorrido
Matriz de migração
avaliar com muita cautela
pode ter interpretações diferentes para diferentes tipos de
modelos (estatísticos x julgamentais)
![Page 23: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/23.jpg)
1 2 3 4 5 6 7
100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00
1 90,81 0,70 0,09 0,02 0,03 0,00 0,22
2 8,33 90,65 2,27 0,33 0,14 0,12 0,00
3 0,68 7,79 91,05 5,77 0,67 0,24 0,22
4 0,06 0,64 5,46 86,93 6,71 0,43 1,30
5 0,12 0,06 0,74 5,30 80,53 1,08 2,38
6 0,00 0,14 0,26 1,17 8,84 83,46 6,24
7 0,00 0,02 0,01 0,12 1,00 4,07 54,86
8 0,00 0,00 0,06 0,18 1,06 5,20 14,79
DEFAULT 0,00 0,00 0,06 0,18 1,02 5,40 20,00
100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,01
C O M O E R A ( ANO 1 )CLASSE RISCO
C O
M O
F
I C O
U (
AN
O 2
)
MATRIZ DE MIGRAÇÃO (em %)MATRIZ DE MIGRAÇÃO (em %)
Posição em Ano 1 x Ano 2Posição em Ano 1 x Ano 2
DESENVOLVIMENTO DE MODELOS
![Page 24: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/24.jpg)
UNIVERSO
AMOSTRA 1
variáveis
desenvolvimento
f(x) = 0 + 1xp1 + 2xp2+...
testeimplantação
Acompanhamento e Revisão
AMOSTRA 2Ferramenta
Estatística
![Page 25: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/25.jpg)
Modelo
![Page 26: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/26.jpg)
Estrutura das Regras de Decisão
Regras de Decisão baseadas em:
Rating Scoring
![Page 27: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/27.jpg)
Empresa com CNPJ inapto
Empresa com CNPJ cancelado
Empresa com CNPJ suspenso
Empresa com situação inativa
Empresa não localizada
Empresa com atividades paralisadas
Empresa em fase de liquidação
Patrimônio Líquido Negativo
Histórico de atrasos
Regras de DecisãoFiltros
![Page 28: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/28.jpg)
Regras de Decisão
baseadas no
Rating
![Page 29: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/29.jpg)
Regras de DecisãoRating
Small ( Micro )
Bônus Solicitar garantias?
CRS Fator Tempo (> 5 anos) Pontual?
Limite
total S/N % cobertura
Prazo
(meses)
1 0,30 0,05 0,05 0,40 N - 12
2 0,25 0,05 0,05 0,35 N - 12
3 0,20 0,05 0,05 0,30 N - 9
4 0,15 0,05 0,05 0,25 S 130% 9
5 0,10 0,05 0,05 0,20 S 130% 6
6 0,05 0,05 0,05 0,15 S 130% 6
7 0 0,05 0,05 0,10 S 140% 3
8 0 0,05 0,05 0,10 S 150% 3
![Page 30: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/30.jpg)
Regras de DecisãoRating
Small + ( Pequena )
Bônus Solicitar garantias?
CRS Fator Tempo (> 5 anos) Pontual?
Limite
Total S/N % cobertura
Prazo
(meses)
1 0,35 0,05 0,05 0,45 N - 12
2 0,30 0,05 0,05 0,40 N - 12
3 0,25 0,05 0,05 0,35 N - 9
4 0,20 0,05 0,05 0,30 S 130% 9
5 0,15 0,05 0,05 0,25 S 130% 6
6 0,10 0,05 0,05 0,20 S 130% 6
7 0,05 0,05 0,05 0,15 S 140% 3
8 0 - - - S 150% 3
![Page 31: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/31.jpg)
Regras de DecisãoRating
Middle ( Média )
Bônus Solicitar garantias?
CRS Fator Tempo (> 5 anos) Pontual?
Limite
Total S/N % cobertura
Prazo
(meses)
1 0,40 0,05 0,05 0,50 N - 12
2 0,35 0,05 0,05 0,45 N - 12
3 0,30 0,05 0,05 0,40 N - 9
4 0,25 0,05 0,05 0,35 N - 9
5 0,20 0,05 0,05 0,30 S 130% 6
6 0,15 0,05 0,05 0,25 S 130% 6
7 0,10 0,05 0,05 0,20 S 140% 3
8 0,05 0,05 0,05 0,15 S 150% 3
![Page 32: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/32.jpg)
Regras de DecisãoRating
Middle + ( Média )
Bônus Solicitar garantias?
CRS Fator Tempo (> 5 anos) Pontual?
Limite
Total S/N % cobertura
Prazo
(meses)
1 0,45 0,05 0,05 0,55 N - 12
2 0,40 0,05 0,05 0,50 N - 12
3 0,35 0,05 0,05 0,45 N - 9
4 0,30 0,05 0,05 0,40 N - 9
5 0,25 0,05 0,05 0,35 S 130% 6
6 0,20 0,05 0,05 0,30 S 130% 6
7 0,15 0,05 0,05 0,25 S 140% 3
8 0,10 0,05 0,05 0,20 S 150% 3
![Page 33: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/33.jpg)
Regras de DecisãoRating
Corporate ( Grande )
Bônus Solicitar garantias?
CRS Fator Tempo (> 5 anos) Pontual?
Limite
Total S/N % cobertura
Prazo
(meses)
1 0,50 0,05 0,05 0,60 N - 12
2 0,45 0,05 0,05 0,55 N - 12
3 0,40 0,05 0,05 0,50 N - 9
4 0,35 0,05 0,05 0,45 N - 9
5 0,30 0,05 0,05 0,40 N - 6
6 0,25 0,05 0,05 0,35 S 130% 6
7 0,20 0,05 0,05 0,30 S 130% 3
8 0,15 0,05 0,05 0,25 S 140% 3
![Page 34: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/34.jpg)
Regras de Decisão
baseadas no
Scoring
![Page 35: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/35.jpg)
Regras de DecisãoRiskScoring
Small ( Micro )
Bônus Solicitar garantias?
Scoring Fator Tempo (> 5 anos) Pontual?
Limite
Total S/N % cobertura
Prazo
(meses)
951 a 1000 0,25 0,05 0,05 0,35 N - 12
801 a 950 0,20 0,05 0,05 0,30 N - 12
501 a 800 0,15 0,05 0,05 0,25 N - 9
451 a 500 0,10 0,05 0,05 0,20 S 130% 9
401 a 450 0,05 0,05 0,05 0,15 S 130% 6
301 a 400 0,03 0,05 0,05 0,13 S 140% 6
251 a 300 0 0,05 0,05 0,10 S 145% 3
Até 250 0 0,05 0,05 0,10 S 150% 3
![Page 36: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/36.jpg)
PRECIFICAÇÃO
Precificação da operação
Considerando :
Cliente com Cliente com Rating 5 ( Risco Médio Risco Médio 5% 5% ) 95% 95% Pagam sem problemas Pagam sem problemas
5% 5% Atrasam e 30% é recuperado (*) Atrasam e 30% é recuperado (*)
Taxa Básica de juros ( TB ) de 4%Taxa Básica de juros ( TB ) de 4%
Qual taxa de juros deve ser cobrada desse cliente?Qual taxa de juros deve ser cobrada desse cliente?
![Page 37: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/37.jpg)
Prinad Taxa PerdaRating Faixa de Prinad Média Recup Esper
1 0,0% 0,5% 0,25% 60% 0,100%
2 0,5% 1,0% 0,75% 50% 0,375%
3 1,0% 2,0% 1,50% 40% 0,900%
4 2,0% 3,5% 2,75% 35% 1,787%
5 3,5% 6,5% 5,00% 30% 3,500%
6 6,5% 12,5% 9,50% 25% 7,125%
7 12,5% 25,0% 18,75% 20% 15,000%
8 25,0% 100,0% 62,50%
9 default inadimplência
10 default insolvência
Tabela das Classes de Risco
![Page 38: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/38.jpg)
Fórmula
Taxa de juros = { ( 1 + TB ) – ( RM x TX REC ) - 1 } x 1001 - RM
Onde : TB - Taxa Básica de juros RM - Risco Médio TX REC - Taxa de Recuperação
Taxa de juros = (1 + 4%) - ( 5% x 30% ) - 1 = 7,89%1 - 5%
PRECIFICAÇÃO
![Page 39: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/39.jpg)
Supondo que as operações nessa classe de risco foram realizadas:
No montante de $100
À taxa de 7,9%
EVENTO % RETORNO
Pagam sem problemas 95% 107,9 x 0,950 = 102,51
Pagam após recuperação 1,5% 107,9 x 0,015 = 1,62
Não pagam 3,5% - o - 0,00
Retorno obtido 104,13
Ganho de 4,13% > Taxa Livre de Risco 4%
PRECIFICAÇÃO
![Page 40: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/40.jpg)
Ganho de 2,29% < Taxa Livre de Risco 4%
EVENTO % RETORNO
Pagam sem problemas 95% 106,0 x 0,950 = 100,70
Pagam após recuperação 1,5% 106,0 x 0,015 = 1,59
Não pagam 3,5% - o - 0,00
Retorno obtido 102,29
PRECIFICAÇÃO
Supondo que as operações tenham sido realizadas a 6%
![Page 41: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/41.jpg)
CIA A CIA BCliente $ Rating Cliente $ Rating
A 50 4 F 200 3
B 300 5 G 200 3
C 300 5 H 200 7
D 50 3 I 200 7
E 300 6 J 200 5
Total 1.000 Total 1.000
RISCO MÉDIO e PERDA ESPERADA
![Page 42: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/42.jpg)
CIA ACIA A
RM = ($50 x 4) + ($300 x 5) + ($300 x 5) + ($50 x 3) + ($300 x 6) = 5,15$1.000
CIA BCIA B
RM = ($200 x 3) + ($200 x 3) + ($200 x 7) + ($200 x 7) + ($200 x 5) = 5,00$1.000
RISCO MÉDIO
Valor $ x Rating
![Page 43: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/43.jpg)
CIA ACIA A
PE = ($50 x 0,90%) + ($50 x 1,787%) + ($300 x 3,5%) + ($300 x 3,5%) + ($300 x 7,125%) = $ 43,72
PE = $ 43,72 $ 1.000 = 4,37%
CIA BCIA B
PE = ($200 x 0,90% ) + ($200 x 0,90% ) + ($200 x 3,5%) + ($200 x 15%) + ($200 x 15%) = $ 70,60
PE = $ 70,60 $ 1.000 = 7,06%
PERDA ESPERADA
Valor $ x Perda Esperada
![Page 44: Meeting Telecom Olavo Borges Novembro / 2002 Utilizando modelos estatísticos em uma Política de Crédito](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022062312/552fc154497959413d8e45dc/html5/thumbnails/44.jpg)
Olavo Borges
Obrigado !