Insper Instituto de Ensino e Pesquisa Faculdade de Economia e Administração. Julia dos Santos Ribeiro

Transcrição

1 Insper Instituto de Ensino e Pesquisa Faculdade de Economia e Administração Julia dos Santos Ribeiro Análise da metodologia de Ratings Soberanos: Um estudo para os países do G20 São Paulo 2015

2 Julia dos Santos Ribeiro Análise da metodologia de Ratings Soberanos: Um estudo para os países do G20 Monografia apresentada ao curso de Ciências Econômicas, como requisito parcial para obtenção do grau de Bacharel do Insper Instituto de Ensino e Pesquisa. Orientador: Prof. Dr. Ricardo Humberto Rocha Insper São Paulo

3 Julia dos Santos Ribeiro Análise de Metodologia Ratings Soberanos: Um estudo para os países do G20 /Julia dos Santos Ribeiro. São Paulo: Insper, f. Monografia: Faculdade de Economia e Administração. Insper Instituto de Ensino e Pesquisa. Orientador: Prof. Dr. Ricardo Humberto Rocha 3

4 Julia dos Santos Ribeiro Análise da metodologia de Ratings Soberanos: Um estudo para os países do G20 Monografia apresentada à Faculdade de Economia do Insper, como parte dos requisitos para conclusão do curso de graduação em Economia. EXAMINADORES Prof. Dr. Ricardo Humberto Rocha Orientador Prof. Dr. Maria Kelly Venezuela Examinador(a) Prof. Dr. Rodrigo Takashi Okimura Examinador(a) 4

5 Resumo DOS SANTOS RIBEIRO, Julia. Análise de Metodologia Ratings Soberanos: Um estudo para os países do G20. São Paulo, p. Monografia Faculdade de Economia e Administração. Insper Instituto de Ensino e Pesquisa. Esse trabalho tem como objetivo estudar as metodologias de ratings soberanos utilizadas pelas três maiores agências de ratings no mercado, que são: Standard & Pools, Fitch e Moodys no período de 2014, para todos os países inseridos no grupo G20. O objetivo é analisar a consistência das notas dos ratings, e concluir porque existe uma diferenciação das notas. Será utilizada a metodologia de painéis, utilizando os modelos de Iyegar (2012) e Cantor e Parcker (1996), porém utilizando uma metodologia um pouco diferenciada. Palavras-chave: rating, G20, dados em painel, mercado financeiro. 5

6 Sumário 1 Introdução Revisão Bibliográfica Dados Metodologia Resultados Conclusão Referências Anexos

7 7

8 1 INTRODUÇÃO Agências de Ratings são instituições privadas que atuam internacionalmente, e tem como principal atividade avaliar o risco de países e empresas. As maiores agências de ratings são Moody, S&P (Standard & Poor s) e Fitch. Essas agências possuem alta credibilidade no mercado financeiro, e juntas são reconhecidas pelo SEC (U.S. Securities and Exchange Commission 1 ) como NRSRO (Nationally Recognized Statical Rating Organization). O rating é a capacidade de pagamento de uma empresa ou país nas condições e prazos oferecidos. Essas avaliações podem mudar ao longo do tempo, dado que o país ou empresa podem melhorar ou piorar suas condições econômicas. As avaliações das agências são divididas entre Grau de Investimento (Investment Graid), que são considerados investimentos de menor risco e Grau Especulativo (Speculative Grade), que são os investimentos de maiores riscos. As notas dadas pelas as agências possuem denominações diferentes, a S&P tem nota que vai de AAA (highest quality) que indica que o risco de crédito é mínimo e a capacidade financeira é muito boa, até C (lowest quality) que o risco de default é alto e a capacidade financeira não é boa, e existe uma grande probabilidade de não efetuar pagamento.já a Moodys, para as mesmas notas as letras representadas são Aaa e C3 e a Fitch utiliza as letras AAA e D, respectivamente. As agências de Rating geram uma maior facilidade para os investidores na hora de escolher o melhor local para realizar um investimento, pois essas oferecem analises confiáveis sobre o risco do país ou da empresa para qualquer pessoa ter acesso. Porém, será que essas agências são realmente confiáveis? Na literatura, existem autores que tentam responder essa pergunta. Por exemplo, Iyegar (2012) conclui que as agências colocam um grande peso para critérios subjetivos na hora de dar a nota. Há uma grande discussão sobre como os ratings soberanos podem afetar e prejudicar um país. Por exemplo, um rebaixamento (downgrade) dado por uma agência de Ratings pode causar um grande distúrbio em um país, que pode levar a uma grande fuga de investimentos deste. No inicio do ano de 2014 a S&P rebaixou o 1 Órgão Regulatório Americano, que tem sua principal função proteger os investidores. 8

9 Brasil para BBB-, e seguida pela Moodys aproximadamente seis meses depois. Essa nota seria último nível de investimento considerado como grau de investimento pela agência. E pode acontecer das agências rebaixarem o Brasil novamente, passando para um patamar que não seria seguro investir no país, o que tiraria muitos investimentos do país. Existem certos estudos que mostram que as agências de ratings agravaram a crise da Ásia de 1997, com um rebaixamento excessivo desses países. O objetivo desse estudo é estudar primeiramente a metodologia que as agências de rating utilizam para avaliar os países inseridos no G20 (Grupo dos 20) 2. Esses países apresentam as maiores economias do mundo, por isso seria relevante estudar a metodologia utilizada para a avaliação do rating soberano dos países inseridos nesse grupo. As três agências possuem metodologias muito parecidas, utilizam praticamente dos mesmos índices econômicos para avaliar o risco dos países, porém percebe-se que existe uma diferenciação de nota entra elas 3. Isso pode ser explicado pelos pesos que colocam em cada índice, porém esses pesos não são divulgados. No final desse estudo é esperado apresentar uma resposta de porque existe uma diferenciação entre a avaliação dos ratings soberanos da Moody, S&P e Fitch e quais índices econômicos que mais influenciam a nota de cada agência. 2 Grupo formado pelo ministro de finanças e chefes dos bancos centrais das 19 maiores economias do mundo mais a União Europeia. 3 Olhar tabela no Anexo, notas de ratings para

10 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Na literatura existem muitas pesquisas sobre metodologias de ratings soberanos, um dos estudos foi feito por Iyegar (2012), que percebeu que existia uma grande diferença entre as notas dada pelas agências de ratings. Iyegar (2012) levanta que em 1995, dos quarenta e nove países ranqueados pela Moodys e S&P, vinte e um países (43%) obtiveram notas diferentes. Dos países que receberam notas diferentes, doze receberam notas maiores pela S&P e nove pela Moodys. Em 2007, dos noventa e três países ranqueados, sessenta e sete (72%) apresentaram notas diferentes, sendo que a Moodys deu nota maior para sessenta e seis países, e um pela S&P. Já em 2010, dos 105 países ranqueados pela empresa, setenta e sete (73%) apresentaram notas diferentes pelas agências. Pode observar que o número de notas dadas pelas agências são significantes e aumentaram ao longo do tempo. Olhando para esses dados, Iyegar (2012) decidiu estudar porque existe essa grande diferenciação entre as duas agências para o ano de 2007 e 2010 para todos os países em que as agências oferecem o rating soberano. Ele analisa se uma mudança na S&P leva a uma mudança equivalente na Moodys, e com um teste de hipótese conclui que uma mudança na do rating soberano pela S&P não leva a uma mudança na nota da Moodys. Em seguida Iyegar (2012) faz uma regressão utilizando o Método de Mínimos para avaliar quais índices econômicos utilizados pelas agências são relevantes para explicar o rating soberano. E acha para o ano de 2007 para as duas agências de rating que: Pib per capita, inflação, divida externa, divida interna, e a dummy para desenvolvimento econômico são relevantes para explicar o rating soberano. Para o ano de 2010 somente Pib per capita e divida interna são relevantes para explicar o rating soberano. Iyegar (2012) diz que os pesos podem ser a explicação para a diferenciação das notas, já que as duas agências apresentaram a mesma relevância para os mesmos indicadores econômicos. Porém, estaticamente a diferença de pesos entre as duas agências não deu significante. Ou seja, a diferença das notas das agências não podem ser explicadas pelos pesos nem por nenhuma das variáveis. Iyegar (2012) conclui que a diferença pode ser dada pelo peso atribuído a critérios 10

11 subjetivos. Ou seja, as notas dadas são baseadas em critérios sociais e políticos e suas reações as noticias dadas pelas mudanças no mercado. Já Cantor e Parcker (1996) fazem um estudo parecido, porém para o ano de 1995, e descobrem que de todos os índices econômicos utilizados pelas agências de ratings para oferecer a nota do rating soberano, somente renda per capita, crescimento do pib, inflação, divida externa, nível de crescimento econômico, e historia de default impactam as notas dos ratings soberanos. A dúvida gerada pela credibilidade dos ratings dada por Iyegar (2012) também é discutida por Ferri et al (1999) que foca na Crise da Ásia que começou em Questiona que as agências de ratings agravaram a crise da Ásia com o excessivo rebaixamento desses países quando comparado com os dados macroeconômicos. A conclusão de Ferri et al (1999) foi que agências de ratings colocam mais peso em analise qualitativa do que em fundamentos econômicos. Porém, Mora (2006) ao fazer o mesmo estudo, acha que os ratings foram afetados por variáveis macroeconômicas, assim como a historia de default do país e fatores políticos do país. Bone (2008) também se pergunta sobre a credibilidade dos ratings, diz que as crises que ocorreram na década de 1990 aumentaram as duvidas sobre os ratings soberanos. Utiliza o modelo ordered logit para identificar quais fundamentos explicam os ratings soberanos brasileiros, na época de 1994 até 2002, e conclui que a Divida Externa, Exportações, Divida Liquida do Setor Público (em %PIB), necessidade de financiamento do Setor Público(em %PIB), Necessidade de Financiamento do Setor Público (em %PIB) e Transações Correntes (em %PIB) são relevantes para explicar os ratings. Larrain at el. (1997) utilizando uma metodologia diferenciada dos outros papers, utiliza a metodologia de painéis para mostrar que uma mudança dos ratings soberanos no spread. Primeiramente chega a conclusão de que uma mudança no rating soberano tem um impacto significativo no mercado financeiro internacional. Por exemplo, acha que anúncios negativos sobre ratings soberanos aumenta o spread do título do país, assim como aumenta a volatilidade do mercado de ações, especialmente em mercado de países emergentes. Além disso, conclui que existe uma Causalidade-Granger bidirecional entre o rating soberano e o spread soberano, ou seja, o spread parece explicar melhor o rating do que ao contrário. 10

12 3 DADOS As agências de ratings divulgam os índices utilizados para atribuir as notas soberanas. Para a composição do modelo foi utilizado esses dados divulgados pelas agências. Os dados de PIB per capita, Crescimento do PIB, Balança Fiscal, Balança Externa, Dívida Externa foram coletados no site da S&P, que divulgam esses dados para todos países em que dão a nota soberana. Todos esses dados foram do ano de O índice de Inflação foi retirado do site Trading Economics e para o índice de desenvolvimento econômico foi utilizado os dados que o World Banks divulga anualmente. E por último o histórico de default dos países foi retirado do site da S&P. Para todos os dados foi utilizado o do ano de Análises dos Dados 1. Variável Explicativa A. PIB per capita: Ratings Soberanos são inteiramente correlacionados com pib per capita. Um maior pib per capita é esperado uma maior avaliação dos ratings, porque indica que o país arrecadará mais imposto, sendo assim, terá maior chance de cumprir com seus compromissos. B. Crescimento do PIB: Um país com um crescimento do PIB indica que ele está bem economicamente. Ele tem uma maior chance de honrar com suas obrigações do que um país em estagnação. É esperado que um país com um crescimento do PIB receba uma maior nota pelas agências. C. Inflação: Uma inflação alta mostra que existe um problema nas finanças do governo. A chance de o governo não cumprir com suas obrigações é maior, então uma maior inflação leva a uma menor nota de Rating. 11

13 D. Balança fiscal: Um déficit na balança fiscal mostra a incapacidade do governo de taxar a população para conseguir cobrir todas suas despesas. Ou seja, quanto maior o déficit maior será a probabilidade de o país receber uma menor nota. E. Balança externa: Um déficit na balança externa indica que o país necessita fortemente de capital externo para cobrir o déficit. Ou seja, quanto maior o déficit na balança externa, maior a probabilidade de ganhar uma nota menor pela agência. F. Dívida Externa: Uma dívida externa alta aumenta o risco de o país dar default. Uma maior dívida externa, menor será a nota dada pelas agências. G. Desenvolvimento econômico do país: Mesmo que o desenvolvimento econômico do país seja medido pela renda per capita, é esperado que quando país chegue a uma certa renda per capita, será menos improvável de dar default. H. História de default do país: Se o país já deu default uma vez a probabilidade dele dar de novo é maior, sendo assim quanto mais defaults dado é esperado que a nota seja menor. 12

14 2 Variável Resposta: A variável resposta são as notas soberanas dadas pelas agências de ratings. 3 Tabela 1 Tabela de Notas dos Ratings País Moody's Moody's S&P S&P Fitch Fitch Média África do Sul Baa2 17 BBB- 16 BBB 17 16,7 Alemanha Aaa 25 AAAu 25 AAA 25 25,0 Arábia Saudita Aa3 22 AA- 22 AA 23 22,3 Argentina Caa1 9 CCC+ 9 CCC+ 9 9,0 Austrália Aaa 25 AAAu 25 AAA 25 25,0 Brasil Baa2 17 BBB- 16 BBB 17 16,7 Canadá Aaa 25 AAA 25 AAA 25 25,0 China Aa3 22 AA- 22 A ,7 Coreia Sul Aa3 22 A+ 21 AA ,7 EUA Aaa 25 AA+u 24 AAA 25 24,7 França Aa1 24 AAu 23 AA 23 23,3 Índia Baa3 16 BBB-u 16 BBB ,0 Indonésia Baa3 16 BB+ 15 BBB ,7 Itália Baa2 17 BBB-u 16 BBB ,0 Japão A1 21 AA-u 22 A+ * ,3 México Baa1 18 BBB 17 BBB 17 17,3 Reino Unido Aa1 24 AAAu 25 AA ,3 Rússia Baa3 *- 16 BBB- 16 BBB ,0 Turquia Baa3 16 BB+u 15 BBB ,7 Dos 19 países 11 notas soberanas são diferentes entre as agências (representando 63,63% da amostra). Dessas diferenciações, 7 notas dada pela Moodys e Fitch são iguais, porém diferem da S&P (58,33% dos casos), 2 casos a S&P e a Moodys são iguais, diferindo da Fitch (18,82% dos casos) e 2 casos a Fitch e S&P são iguais, se diferenciando da Moodys (18,82% dos casos). Essa pequena análise mostra que existe uma diferenciação entre as notas dadas, o objetivo do modelo é saber porque existe a diferença, e com o modelo será possível entender de onde vem essa diferença de notas. 4 METODOLOGIA O objetivo desse trabalho é estudar as metodologias das agências de rating para os países do G20 ao longo do tempo, para isso será utilizado à ferramenta econométrica de Método de Mínimos Quadrados. Será utilizada a mesma 13

15 metodologia de Iyegar (2012), porém será feito um estudo para o ano de 2014 para os países do G20, e o mesmo fez para todos os países para o ano de 2010 e Será avaliado os fundamentos que explicam os Ratings Soberanos dos países inseridos no G20 para o de Será feito uma cross section para o ano de 2014, utilizando o método de Mínimos Quadrados para todos os países do G20. Os dados utilizados serão todos os dados econômicos utilizados pelas agências para analisar o país, que são: PIB per capita, Crescimento do PIB, Inflação, Balança Fiscal, Balança Externa, Dívida Externa, dívida interna (%PIB), desenvolvimento econômicos do país, história de default do país. Com os resultados vamos saber como cada índice econômico é relevante para a elaboração da nota do rating, e o peso atribuído para esses índices. Assim, será possível analisar a diferenciação das notas entre as agências de ratings soberanos. As notas dos ratings serão convertidas para forma numérica, desse meio será possível realizar os estudos. Será utilizada a mesma metodologia de Cantor e Parker (1996) para transformar as notas em forma numérica. Iremos começar com B3/B- = 1, B2/B= 2, até chegar a Aaa/AAA+ = 17. A regressão utilizada está abaixo, e lembrando que será feita uma regressão dessa para cada agência de rating. E será utilizado o método de mínimos quadrados para gerar a regressão. Y = β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + β 6 X 6 + β 7 X 7 + β 8 X 8 X 1 : Índice de Inflação (%) X 2 : PIB per capita (US$) X 3 : PIB real (crescimento %) X 4 : Balança Externa (%) X 5 : Divida Externa (%) X 6 : Divida Interna (%) X 7 : Indice de Desenvolvimento ; Dummy, alta renda = 1, outros = 0 X 8 : Histórico de Default; dummy, historico de default = 1; não tem historico de default = 0 A baixo encontra-se a tabela com resultado esperado de cada indicador, ou seja, qual o sinal esperado, de acordo com a teoria econômica. 14

16 Tabela 2 Tabela dos Resultados Esperados Variável Sinal Esperado Explicação β 1 - Esperado que quando maior a inflação do país menor a nota soberana em média. β 2 + Esperado que quando maior o PIB per capita maior será a nota soberana em média. β 3 + Esperado que quando maior o PIB real maior será a nota soberana em média. β 4 + Esperado que quando maior a balança externa maior será a nota soberana em média. β 5 - Esperado que quando maior a dívida externa menor será a nota soberana em média. β 6 - É esperado que quando maior a dívida interna menor será a nota soberana em média β 7 + É esperado que seu um país apresente uma população com alta renda sua nota soberana aumente em média. β 8 - É esperado que seu um país apresente um histórico de default sua nota soberana diminua em média. 15

17 5 RESULTADO A tabela abaixo mostra o resultado encontrado ao rodar o modelo descrito na sessão acima. No anexo estão às tabelas do Eviews para cada modelo e para o teste de resíduos dos modelos. Tabela 3 Tabela de Resultados do Modelo Variáveis Resposta Variáveis Explicatorias Moodys S&P Fitch Coeff. 16, , ,3239 Constante t.stat 9,55562* 7,7508* 9,44495* Coeff. -33, , ,2729 IPC t.stat -2,9120* -1,8831* -2,7959* Coeff. 0,1511 0,1574 0,1461 PIB per capita t.stat 2,8789* 2,7017* 2,802 Coeff. 0,5213 0,7053 0,4241 PIB real t.stat 1,9504* 2,3765* 1,5969 Coeff. 0, ,0532 0,0586 Balança Externa t.stat 0,3395-0,1706 0,2102 Coeff. 0,0113-0, ,0089 Dívida Externa t.stat 0,0899-0,3758-0,07166 Coeff. -0, , , Balança Interna t.stat -0,1023-0,2941 0,4119 Coeff. -0,8145 0,458-0,1741 Índice de Desenvolvimento t.stat -0,333 0,1686-0,0716 Coeff. 0, ,6733-0,1715 Histórico de Default t.stat 0, ,6261-0,

18 * Variáveis relevantes com 95% de confiança No modelo somente o índice IPC foi relevante para todas as agências, o que nos mostra o único índice em comum entre as agências de ratings soberanos, porém com peso diferente, ou seja, ele apresenta importância diferente para cada agência. O que mostra a inconsistência entre as agências. A inflação tem o maior peso na S&P, ou seja quanto maior a nota de um país menor será a nota dada pela agência (como esperávamos). O PIB per capita e PIB real só foram relevantes para a S&P e Fitch, para a Moodys se mostrou irrelevante, o que mostra uma maior proximidade entre as duas agências do que com a Moodys. Como dito anteriormente as agências divulgam toda a metodologia utilizada para dar a nota soberana e em nosso modelo utilizamos todos os índices que eles divulgam, porém como o modelo mostra os índices: Balança Externa, Dívida Externa, Balança Interna, Dummy para Índice de Desenvolvimento e Histórico de Default não são relevantes para com 5% de significância para explicar a nota soberana. Isso mostra que as agências não levam em conta todos os índices que tem em suas metodologias No modelo apresentado a variável constante deu extremamente relevante para todas as agências analisadas, com um p.valor bem relevante. A constante seria nota dada pela agência se todos os outros índices fossem iguais à zero. Ou seja, as agências possuem determinantes que compõem suas notas que são subjetivos, elas não levam em conta somente os índices econômicos, como descrevem. 17

19 6 CONCLUSÃO As notas soberanas de dada pelas agências de Rating são extremamente relevantes para a economia mundial. Essas notas iram indicar se os países têm solvência para pagar suas dívidas e também muitos investidores analisam a nota soberana para decidir onde é o melhor país para investir. Esse trabalho foi realizado para estudar a metodologia utilizada pelas agências de Ratings Soberanos Moodys, S&P e Fitch, com o objetivo de analisar a consistência das três agências no ano de Para o ano de 2014 observou-se diferenças nas notas dada pelas três agências. Dos 19 países estudados, 11 notas soberanas foram diferentes entre as agências. Sabe-se que as agências possuem a mesma metodologia para as notas soberanas, ou seja, utilizam os mesmos índices financeiros e econômicos. Nesse trabalho foi sugerido que essas diferenças existem por causa da diferença entre os pesos que são dados para cada índice. Com a estimação do modelo conseguimos ver aproximadamente qual foi o peso dado por cada índice por cada agência e qual indicador econômico e financeiro que foi utilizado na hora da formação da nota soberana. O índice de Inflação (IPC) foi o único índice econômico que se mostrou relevante para as três agências e o PIB per capita e PIB real também se mostraram relevantes para Moody's e S&P. Todos os índices deveriam se mostrar relevantes para todas as agências, dado que estava descrito na metodologia da agência, o que nos mostra a primeira inconsistência dada pelas as agências. O peso encontrado para do IPC para a Moodys é bem menor do que para S&P e Fitch, que apresentam um peso parecido. O PIB per capita apresenta um peso maior para a S&P que para as duas outras agências. E o PIB real que é relevante somente para Moodys e S&P apresentou um peso maior para S&P. O peso nos mostra a diferenciação entre as notas das agências. Iyeganar (2012) encontra que para o ano de 2007 os índices PIB per capita, inflação, dívida externa, dívida interna e índices de desenvolvimento foram relevantes para as notas soberanas dadas pelas agências Moodys e S&P nesse ano. Já para o ano de 2010 achou que somente PIB per capita e debito interno foram relevantes. O autor concluiu que além do fato das agências colocarem pesos 18

20 diferentes para os indicadores essa diferença entre os anos indica uma subjetividade e um viés a favor ou contra as nações que receberam as notas pelas as agências. Esse viés pode levar a um sinal errado aos investidores, o que pode agravar uma crise ou um boom. É possível comparar os resultados encontrados nesse trabalho com o de Iyeganar (2012), dado que foi utilizada a mesma metodologia, porém para anos diferentes. Os indicadores que determinaram as notas soberanas para o ano de 2014 foram diferentes dos anos de 2007 e 2012, o que nos mostra que o viés que Iyeganar (2012) comentou continua para o ano de 2014, dado que o indicador relevante para as três agências foi somente IPC. 19

21 7 REFERÊNCIAS BONE, Rosemarie B., "A IMPORTÂNCIA DOS FUNDAMENTOS NOS RATINGS SOBERANOS BRASILEIROS, ": Web. CANTOR, Richard, Frank Packer., "Determinants and Impact of Sovereign Credit Rating" The Journal of Fixed Income 6.3: Web. DIOMANDE, M. Ahmed, James S. Heintz, and Robert N. Pollin., "Why U.S. Financial Markets Need a Public Credit Rating Agency." The Economists' Voice 6.6. LARRAIN, G., Reisen, H., von Maltzan, J., Emerging market risk and sovereign credit ratings. Organization for Economic Cooperation and Development Centre Technical Paper 124. MORA, Nada., "Sovering Credit Rating : Guilty beyond Reasonable Doubt?" Baking & Finance. REISEN, Helmut, Julia Maltzan, and Guilhermo Larraín., "Sovereign Credit Rating Emerging Market Risk and Financial Market Volatility." Intereconomics 33.2,pg IYENGAR, Sheekant., "The Credit Rating Agencies - Are They Reliable? A Study Os Sovereings Rating." Vikalpaa REISEN, Helmut., "Ratings SInce Asian Crisis." OECD Development Centre. pg 6-23 YWATAa, Ricardo K. "As Agências De Classificação De Risco." Ordem Mundial E Agências De Rating: O Brasil E as Agências Na Era Global ( ). São Paulo: Senac, Print. Grupo G20 < Agência Fitch < Agência Moodys < 20

22 Agência S&P < 8 ANEXOS Tabela 4 - Países membros do G20 Membros do G20 Argentina Austrália Brasil Canada China França Alemanha Índia Indonésia Itália Japão Coréia do Sul México Rússia Arábia Saudita África do Sul Turquia Reino Unido Estados Unidos União Europeia 21

23 Tabela 5 - Ratings para o ano de 2014 País Moody's S&P Fitch Brasil Baa2 BBB- BBB Alemanha Aaa AAAu AAA Austrália Aaa AAAu AAA Argentina Ca SDu RD Rússia Baa1 BBB- BBB França Aa1 AAu AA+ África do Sul Baa1 BBB- BBB Itália Baa2 BBBu BBB+ EUA Aaa AA+u AAA Arábia Saudita Aa3 AA- AA Reino Unido Aa1 AA+ AA+ China Aa3 AA- A+ Turquia Baa3 BB+u BBB- México A3 BBB+ BBB+ Japão Aa3 AA-u A+ Índia Baa3 BBB-u BBB- Canadá Aaa AAA AAA Indonésia Baa3 BB+ BBB- Coreia Sul Aa3 A+ AA- 22

24 Tabela 6 - Notas das Agências de Ratings S&P MOODY'S FITCH AAA Aaa AAA AA+ Aa1 AA+ AA Aa2 AA AA- Aa3 AA- A+ A1 A+ A A2 A A- A3 A- BBB+ Baa1 BBB+ BBB Baa2 BBB BBB- Baa3 BBB- BB+ Ba1 BB+ BB Ba2 BB BB- Ba3 BB- B+ B1 B+ B B2 B B- B3 B- CCC+ Caa1 CCC+ CCC Caa2 CCC CCC- Caa3 CCC- CC+ Ca1 CC+ CC Ca2 CC CC- Ca3 CC- C+ C1 C+ C C2 C C- C3 C- Grau de Investimento Grau Especulativo 23

25 Anexo 8.1 Saídas do Eviews Figura 1 - Modelo Moodys Figura 2 - Modelo S&P 24

26 Figura 3 - Modelo Fitch Figura 4 - Teste White Modelo Fitch 25

27 Figura 5 Teste LM Fitch 26

28 Figura 6 Teste Reset Fitch 27

29 Figura 7 - Teste LM S&P Figura 6 - Teste White S&P 28

30 Figura 7 - Teste Reset S&P 29

31 Figura 8 - Teste White Moody Figura 9 - Teste LM Moodys 30

32 Figura 10 - Teste Reset Moodys 31