O acordo de Basiléia II exige que as instituições financeiras realizem a validação dos modelos desenvolvidos internamente, antes de utilizá-las para mensuração de risco, gestão e alocação de capital. Com isso o desenvolvimento de técnicas para validação de modelos de riscos tem ganhado importância nos últimos anos tanto no âmbito acadêmico quanto no mercado financeiro. Este estudo tem como finalidade avaliar algumas das principais técnicas utilizadas para mensuração da capacidade discriminante dos modelos de probabilidade de default, ou seja, avaliar as técnicas que mensuram se os modelos discriminam de forma eficiente, bons e maus pagadores. Foram avaliadas desde técnicas mais tradicionais como Kolmogorov-Smirnov, Accuracy Ratio e área sobre a curva ROC, até técnicas mais recentes como Conditional Information Entropy Ratio e Information Value. Para realização da avaliação foram utilizadas carteiras simuladas com distribuição normal de bons e maus pagadores e carteiras simuladas com distribuição normal de bons pagadores e bimodal para maus pagadores. A vantagem em se utilizar este tipo de carteira é que elas permitem simular um grande número de situações distintas, o que seria muito complexo utilizando carteiras reais. A partir deste estudo será possível entender as limitações das metodologias de validação dos modelos de probabilidade de default que foram analisadas e identificar as melhores técnicas a serem utilizadas para os diferentes tipos de carteira.