Modelo de Defasagem Distribuída Polinominal para Teste de Estresse do Sistema Financeiro no Brasil

• Zaniboni, Natália Cordeiro ^[1] ; Montini, Alessandra de Ávila ^[1]
  1. [1] Universidade de São Paulo

     Universidade de São Paulo

     Brasil

     
• Localización: Revista de Ciências da Administração, ISSN-e 2175-8077, Vol. 21, Nº. 53, 2019, págs. 8-21
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Polynomial distributed lag model for stress testing Brazilian financial system
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• Resumen
  • português

    Este estudo objetiva propor um modelo de defasagem distribuída polinomial para prever a inadimplência do sistema financeiro brasileiro com base em variáveis macroeconômicas. O modelo estima coeficientes que consideram efeitos defasados das variáveis explicativas na inadimplência. Os modelos mais comumente utilizados em testes de estresse (regressão linear, séries temporais e dados em painel) não consideram que a mudança em uma variável tem um efeito distribuído pelos períodos posteriores. O modelo foi estimado para o período de janeiro de 2004 a fevereiro de 2016, em que a inadimplência foi prevista em função de variáveis macroeconômicas relacionadas a taxa de juros, produção industrial, desemprego e o índice Ibovespa de ações. O modelo proposto apresentou menor erro de estimação que os modelos mais comumente utilizados na literatura, indicando que é sua utilização é mais adequada.

  • English

    This study aims to propose a polynomial distributed lag model to predict the Brazilian financial system default using macroeconomic variables. This model estimates coefficients that consider lagged effects of the explanatory variables in the response variable. The most commonly used models in stress testing (linear regression, time series and panel data) do not consider that the change in a variable has a distributed effect over the later periods. The model was estimated for the period from January 2004 to February 2016, in which a default was estimated using explaned macroeconomic variables related to interest, industrial production, unemployment and Ibovespa stock index. The proposed model presented a smaller error than the most commonly models used in the literature, indicating that its use is more adequate.