Since 2014
Ratings of Sovereign Risk and the Macroeconomics Fundamentals of the countries: a Study Using Artificial Neural Networks
Brazilian Review of Finance
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Ratings of Sovereign Risk and the Macroeconomics Fundamentals of the countries: a Study Using Artificial Neural Networks
Os Ratings de Risco Soberano e os Fundamentos Macroeconômicos dos Países: Um Estudo Utilizando Redes Neurais Artificiais |
|
| Creator |
Frascaroli, Bruno Ferreira; Universidade Federal de Pernambuco
Silva, Luciano da Costa; Universidade Federal da Paraíba Silva Filho, Osvaldo Cândido da; Universidade Federal do Rio Grande do Sul |
|
| Subject |
Finance; Statistics; Economics
sovereign risk rating; macroeconomics foundations; artificial neural networks. C45; G14; E44 Finanças; Economia; Estatística rating de risco soberano; fundamentos macroeconômicos; redes neurais artificiais C45; G14; E44 |
|
| Description |
To minimize the consequences of asymmetric information, the sovereign risk ratings are instruments that constitute a key piece in the determination of credit market conditions, essential to the growth of developing countries like Brazil. In the present work we studied based on macroeconomics foundations, a classification to sovereign risk ratings realized by the ratings agencies finding the classification using Artificial Neural Networks. We observed homogeneity degree between the attributions of agencies and macroeconomics foundations in the countries of sample which four of foundations seem to be more directly connected with these attributions. After, in a comparative static exercise, we use the model to make simulations of sceneries of the credit external conditions for the Brazilian economy, changing the macroeconomics foundations which we noted that agencies expected for more per capita income increasing and decrease of public debt.
Para mitigar as consequências da assimetria de informacões, os ratings de risco soberano são instrumentos que constituem peça chave para determinar as condições dos mercados de crédito externos, fundamentais para o desenvolvimento de países emergentes como o Brasil. No presente trabalho estudou-se a partir dos fundamentos macroeconômicos, a classificação dos ratings de risco soberano realizadas pelas agências de ratings encontrando uma classificação própria de risco dos diversos países emergentes utilizando Redes Neurais Artificiais. Observou-se o grau de homogeneidade entre as atribuições de ratings e os fundamentos macroeconômicos dos países da amostra, na qual quatro fundamentos mostraram-se mais intimamente ligados às atribuições. Logo após, num exercício de estática comparativa, utilizou-se o modelo para fazer simulações de cenários das condições externas de crédito para o Brasil ao modificar os fundamentos macroeconômicos. Estes cenários indicam que as agências esperam por crescimento mais acentuado do produto per capita e pela diminuição da dívida pública. |
|
| Publisher |
Link to the Brazilian Society of Finance
|
|
| Contributor |
—
— |
|
| Date |
2009-01-01
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion Double blind reviewed articles empirical Avaliado por Pares empírico |
|
| Format |
application/pdf
application/pdf |
|
| Identifier |
http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/1428
|
|
| Source |
Brazilian Review of Finance; Vol 7, No 1 (2009); 73-106
Revista Brasileira de Finanças; Vol 7, No 1 (2009); 73-106 1984-5146 1679-0731 |
|
| Language |
por
eng |
|
| Relation |
http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/1428/796
http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rbfin/article/view/1428/797 |
|