Risco de concentração de crédito em portfólio de pessoas físicas : uma abordagem utilizando Teoria de Redes

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2020.O risco de concentração de crédito emerge a partir da existência de grandes volumes de negócios concentrados em um mesmo cliente, setor ou grupo de clientes. Em geral, os portfólios com exposições a pessoas físicas não costumam ser muito explorados, pois os maiores clientes tendem a pertencer ao portfólio de empresas. Este trabalho tem por objetivo identificar a existência de concentração de risco de crédito em virtude das exposições existentes no portfólio de pessoas físicas de um banco brasileiro de grande porte. Para este objetivo, inicialmente foi realizada a revisão da literatura, construída por meio da Teoria do Enfoque Meta-Analítico Consolidado. A partir deste levantamento, foi proposta uma abordagem de mensuração do risco de concentração a partir do uso da Teoria de Redes. Como resultado, foi proposto um novo indicador de concentração de risco, denominado ICR, baseado em medida de centralidade de rede combinada com medida tradicional de concentração. Enquanto a medida tradicional de concentração apontou índice de 0,0323, o ICR resultou em 0,1349, demonstrando que o risco de concentração estava muito mais iminente do que se esperava à primeira vista, já que a concentração é observada com índice a partir de 0,15. Por meio do ICR, ficou evidenciado que as conexões existentes entre empregado (Pessoa Física) e empregador (Pessoa Jurídica) podem resultar em concentração de risco de crédito. O uso da Teoria de Redes para avaliação desse risco se mostrou adequado, além de permitir a adoção de medidas proativas de gestão e mitigação de riscos.The risk of credit concentration emerges from the existence of large volumes of business concentrated in the same customer, sector, or group of customers. In general, portfolios with exposures to individuals are not usually very exploited, as the largest customers tend to belong to the portfolio of companies. This work aims to identify the existence of a concentration of credit risk due to the existing exposures in the portfolio of individuals of a large Brazilian bank. For this purpose, the literature review was initially carried out, constructed using the Consolidated Meta-Analytical Approach Theory. Based on this survey, an approach to measure the concentration risk using the Network Theory was proposed. As a result, a new risk concentration indicator, called ICR, was proposed, based on a network centrality measure combined with a traditional concentration measure. While the traditional measure of concentration indicated an index of 0.0323, the ICR resulted in 0.1349, demonstrating that the risk of concentration was much more imminent than expected at first sight, since the concentration is observed with an index starting at 0.15. Through the ICR, it became evident that the existing connections between an employee (Individual) and an employer (Legal Entity) can result in a concentration of credit risk. The use of Network Theory to assess this risk proved to be adequate, in addition to allowing the adoption of proactive risk management and mitigation measures

Credit Risk Contagion Based on Asymmetric Information Association

The study of the contagion law of credit risk is very important for financial market supervision. The existing credit risk contagion models based on complex network theory assume that the information between individuals in the network is symmetrical and analyze the proportion of the individuals infected by the credit risk from a macro perspective. However, how individuals are infected from a microscopic perspective is not clear, besides the level of the infection of the individuals is characterized by only two states: completely infected or not infected, which is not realistic. In this paper, a credit risk contagion model based on asymmetric information association is proposed. The model can effectively describe the correlation among individuals with credit risk. The model can analyze how the risk individuals are infected in the network and can effectively reflect the risk contagion degree of the individual. This paper further analyzes the influence of network structure, information association, individual risk attitude, financial market supervision intensity, and individual risk resisting ability on individual risk contagion. The correctness of the model is verified by theoretical deduction and numerical simulation