Publicação
Rácio de crédito vencido no crédito à habitação: a sua ligação com os indicadores de política macroprudencial
| dc.contributor.advisor | Mendes, Jorge Morais | |
| dc.contributor.author | Martins, Diana Madalena Cunha | |
| dc.date.accessioned | 2020-06-03T17:27:00Z | |
| dc.date.available | 2020-06-03T17:27:00Z | |
| dc.date.issued | 2020-05-11 | |
| dc.description | Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Information Analysis and Management | pt_PT |
| dc.description.abstract | Esta análise tem como objetivo principal descrever, de uma forma sistematizada, a relação do rácio de crédito vencido com alguns dos instrumentos macroprudenciais, limitando esta análise apenas para os particulares, desde 2005 até 2017, verificando até que ponto estes conceitos estão correlacionados. Para que seja possível atingir o objetivo descrito anteriormente foi necessário, primeiramente, utilizar um método de imputação para preencher dados em falta no reporte das instituições. O método utilizado foi o pacote MICE (Multivariate Imputation By Chained Equations) que cria múltiplas imputações para os dados através da amostragem de Gibbs, gerando valores plausíveis para os dados tendo em conta as relações existentes com o resto das variáveis existentes nos dados. Posteriormente, de forma a proceder à análise dos dados, foi utilizado um método de clustering para grandes volumes de dados, o método de clustering CLARA (Clustering Large Applications) que replica o método PAM (Partition Around Medoides) para grandes amostras e foi também utilizada uma regressão que se baseia num modelo de duas partes. Este utiliza um modelo binário para modelar a probabilidade de ser observado um valor positivo comparativamente com a probabilidade ser observado um valor igual a zero e um modelo de regressão apropriado para estimar um resultado positivo. Ao analisar a relação do rácio de crédito vencido com os instrumentos macroprudenciais descritos anteriormente num primeiro passo, foi possível através do método CLARA agrupar todas as observações com rácio de crédito vencido apenas num cluster sem que fosse incluída na análise a variável rácio de crédito vencido. Apenas o período da crise apresentou uma alocação das observações ao cluster errado (em cerca de 1,5% das observações). Formados estes dois clusters de mutuários, e independentemente do período em observação, é possível verificar que as observações alocadas ao mesmo cluster partilham características semelhantes, muito influenciadas pelos instrumentos macroprudenciais, em que num dos clusters encontramos observações com critérios de concessão de crédito desejáveis (LTI, DSTI, LTV e TAN abaixo da média) e o oposto no outro. Num segundo passo, foi possível perceber que as variáveis que tiveram um maior impacto sobre o rácio de crédito vencido foram a Taxa Anual Nominal (TAN) do contrato, o facto de o crédito ser contratado numa instituição classificada como de risco sistémico, o ano em que o contrato foi celebrado e, por fim, a maturidade. Todas estas variáveis demonstram ter um impacto positivo na variável em estudo com exceção da variável que diz respeito ao facto de o crédito ser contratado numa instituição classificada como de risco sistémico. O LTV e o DSTI, que não tiveram um impacto tão forte no rácio de crédito vencido, também demonstraram ter um impacto positivo na variável em estudo. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202484343 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10362/98816 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | Rácio de crédito vencido | pt_PT |
| dc.subject | LTV | pt_PT |
| dc.subject | DSTI | pt_PT |
| dc.subject | MICE | pt_PT |
| dc.subject | CLARA | pt_PT |
| dc.subject | Modelo de duas partes | pt_PT |
| dc.title | Rácio de crédito vencido no crédito à habitação: a sua ligação com os indicadores de política macroprudencial | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Estatística e Gestão de Informação, especialização em Análise e Gestão de Informação | pt_PT |
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