Determinantes do custo de proteção contra insolvência soberana: abordagem empírica sobre o CDS

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Biscuola, Thiago Custodio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Spreads de risco soberano, Classificação de Risco, Credit Default Swap, Dados em Painel.
• Link de acesso: https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2247

O presente trabalho procurou entender quais são os determinantes do nível dos spreads de risco soberano, expressos pelo Credit Default Swap (CDS). O CDS no caso soberano é o custo anual de proteção dos credores contra a possibilidade de insolvência (“default”) de um país. A primeira parte deste trabalho avaliou como o CDS reage às mudanças nos fundamentos dos países e nas condições globais de liquidez e aversão ao risco. A estimativa via dados em painel desbalanceado com informação mensal de 23 países emergentes apresentou uma correlação negativa dos spreads com as notas de crédito e sua respectiva perspectiva. Em relação a fatores globais exógenos, como o índice VIX e o excesso de liquidez na zona do euro, foi constatado uma correlação positiva significativa. No entanto, foi observada uma persistência dos resíduos tanto para o modelo com coeficientes comuns a todos os países quanto o painel de efeitos fixos. A segunda parte do trabalho se ateve a buscar alternativas para tentar tornar os resíduos estacionários. Foi utilizado o método de mínimos quadrados ordinários em dois estágios, testando diferentes variáveis como instrumentos. O método não obteve melhorias em relação ao modelo original uma vez que os resíduos estimados para alguns países se tornaram estacionários, enquanto um número maior fez o caminho oposto. A estimativa via dados em painel dinâmico autoregressivo conseguiu eliminar o problema dos resíduos, mas acabou concentrando todo o poder explicativo do modelo na variável defasada. Trabalhos futuros poderão agregar variáveis individuais idiossincráticas ainda não disponíveis ou, indo além, fazer uso de estimativas dinâmicas de dados em painel, utilizando o Método de Momentos Generalizados, por exemplo.