Predição da Inadimplência com Séries Temporais

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Autor(es): dc.contributorLucambio Pérez, Fernando-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dados-
Autor(es): dc.creatorFreitas, Bruno Faria de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:54:40Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:54:40Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-27-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-27-
Data de envio: dc.date.issued2023-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/98125-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/98125-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Fernando Lucambio Pérez-
Descrição: dc.descriptionMonografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatística-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo : Este estudo tem como objetivo explorar os determinantes da inadimplência no Brasil, com base na literatura sobre testes de estresse para seleção de variáveis e na utilização de dados fornecidos pelo Banco Central do Brasil. O processo de ajuste dos dados foi conduzido visando à aplicação de um modelo de regressão para séries temporais. Os resultados preliminares apontam que variáveis como o Índice Geral de Preços – Disponibilidade Interna (IGP-DI), o spread bancário, o custo do crédito, a taxa de desocupação, a dívida líquida do setor público como proporção do PIB, a taxa de juros de longo prazo e o Índice de Atividade Econômica do Banco Central (IBC-Br) desempenham um papel relevante na explicação e previsão da inadimplência no país, tanto no segmento de pessoas físicas quanto no de pessoas jurídicas-
Descrição: dc.descriptionAbstract : This study aims to explore the determinants of default in Brazil, drawing on the literature on stress testing for variable selection and utilizing data provided by the Central Bank of Brazil. The data adjustment process was conducted to enable the application of a regression model for time series analysis. Preliminary results indicate that variables such as the General Price Index – Internal Availability (IGP-DI), banking spread, credit cost, unemployment rate, public sector net debt as a percentage of GDP, long-term interest rate, and the Central Bank’s Economic Activity Index (IBC-Br) play a significant role in explaining and forecasting default rates in the country, both for individuals and corporate entities-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectInadimplência (Finanças)-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise de séries temporais-
Palavras-chave: dc.subjectAnalise de regressão-
Título: dc.titlePredição da Inadimplência com Séries Temporais-
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