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 in an Evolving Network Model Integrating Spillover Effects and Behavioral Interventions

We introduce an evolving network model of credit risk contagion in the credit risk transfer (CRT) market. The model considers the spillover effects of infected investors, behaviors of investors and regulators, emotional disturbance of investors, market noise, and CRT network structure on credit risk contagion. We use theoretical analysis and numerical simulation to describe the influence and active mechanism of the same spillover effects in the CRT market. We also assess the reciprocal effects of market noises, risk preference of investors, and supervisor strength of financial market regulators on credit risk contagion. This model contributes to the explicit investigation of the connection between the factors of market behavior and network structure. It also provides a theoretical framework for considering credit risk contagion in an evolving network context, which is greatly relevant for credit risk management