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Na Parte I do VaR foi possível definir brevemente o que é VaR e abordar seu primeiro detalhe, a Confiança do VaR.Agora, será abordado o próximo detalhe: o modelo EWMA - Exponentially Weighted Moving Average - ou, simplesmente, Decaimento Exponencial (e seus desdobramentos).A conclusão da Parte I foi a sugestão de uma confiança de 95% para não se exigir mais do que o modelo de VaR pode oferecer. Importante ainda ressaltar que a confiança deve ser única para o VaR, o que significa dizer que não se utilizar várias confianças (uma para cara série financeira) ao mesmo tempo. Esta unicidade da confiança será melhor abordada quando mencionada a validação de modelo nos próximos capítulos.De posse da confiança, tem-se o decaimento exponencial, uma solução inteligente para um problema grande.Decaimento ExponencialA matéria prima para determinação do risco é, como vimos na Parte I, uma série equivalente ao logaritmo dos retornos dos preços dos ativos financeiros, a fim de se obter uma nova série com distribuição normal (série gaussiana).Na ótica de risco, quanto mais oscilar esta série, maior o risco do ativo. Esta oscilação é, para uma série gaussiana, representada pela sua volatilidade ou pelo seu desvio padrão, ao qual ainda será aplicado o multiplicador da confiança escolhida para se determinar o risco final.A forma básica de cálculo de desvio padrão consiste em calcular a distância de cada ponto da amostra em relação ao ponto médio da mesma amostra. Com isto, determina-se uma distância média em relação à própria média. Em termos mais rígidos, o desvio padrão é a raiz quadrada da soma quadrática destas distâncias. Os "quadrados" aparecem para evitar o efeito da anulação de distâncias positivas (ponto da amostra maior do que a média) e distâncias negativas (ponto da amostra menor do que a média).O uso da mecânica básica do desvio padrão tem algumas ressalvas:1) Utilizando o cálculo desta distância média, todos os pontos da amostra contribuem da mesma forma. Ou seja, um ponto mais recente tem a mesma participação na distância média que um ponto bem no passado da série. Parece sedutora a idéia contrária de valorizar as oscilações (distâncias) mais recentes.2) Como o desvio padrão representa uma média, a escolha de quantos pontos devem ser utilizados passa a ser muito importante. Uma série com 30 pontos é bem diferente de uma série com 252 (1 ano) ou mesmo com 504 (2 anos) pontos.Neste ponto, aparece o EWMA como solução.Decaimento exponencial significa que pontos mais velhos têm uma importância inferior a pontos mais recentes segundo uma lógica exponencial. Por exemplo, utilizando-se 0,94 de decaimento, equivale a dizer que a importância dos pontos é reduzida em 6% a medida que a amostra caminha para o passado. Ou seja, calibrando esta perda de importância, pode-se valorizar mais a informação mais recente em detrimento da informação mais antiga.Como consequência deste decaimento exponencial, a perda de importância do passado (6% para cada ponto com 0,94 de decaimento) nunca chegará a 0, mas chegará a um limite onde a importância do ponto é tão pequena que pode ser desprezada. Este limite de desprezo do passado é a Tolerância do modelo EWMA de VaR.TolerânciaA tolerância é uma consequência do uso do decaimento exponencial, pois não se utiliza o conceito de tamanho da amostra, como na forma básica do desvio padrão. O tamanho é definido pela tolerância e não a tolerância pelo tamanho. É comum encontrar instituições que utilizam 252 dias para tamanho da amostra por entenderem que 1 ano (em dias úteis) representaria um clico econômico consistente. O raciocínio sobre ciclo - independente do prazo - está correto, mas o raciocínio sobre tamanho, não. Em EWMA não existe tamanho, existe tolerância.Definir tolerância é definir quanto da volatilidade anciã será desprezada:

• 1% parece uma tolerância razoável - considerou-se 99% da entropia da amostra
• 0,1% para uma intolerância razoável - considerou-se 99,9% da entropia da amostra

Mas qual é o tamanho da amostra?Com decaimento exponencial, que valoriza a informação recente e tolerância, que define o desprezo do passado, determina-se o tamanho da amostra de dados a ser utilizada.Por exemplo, para o decaimento de 0,94 e uma tolerância de 1%, são utilizados apenas 3 meses e meio de dados da série. No mesmo exemplo, para os intolerantes de 0,1%, são utilizados apenas 5 meses e meio de dados da série. Utilizar 252 neste cenário, não faz sentido!Como resumo, a Parte II apresenta a definição do decaimento exponencial e sua respectiva tolerância. Outros detalhes ainda serão explorados depois. Por enquanto, utilizar uma tolerância de 1% é razoável. Já para o decaimento, pode-se dizer apenas que utilizar um decaimento de 0,94 NÃO é razoável, ainda não.Quais parâmetros você usa?O modelo de VaR, suas variações e parâmetros são ferramentas do Sistema de Risco de Mercado, integrante da Plataforma Integrada de Risco Duxus (https://www.duxus.com.br).

Value at Risk ou simplesmente valor em risco ou, ainda, valor que se pode perder.

VaR teve sua origem na gestão de ativos e passivos (ALM – asset liability management), com o objetivo de medir o risco dos descasamentos de prazos de fluxos a pagar e fluxos a receber em função das oscilações de preços do mercado dos instrumentos financeiros envolvidos.

Quando adicionado às estratégias de uso de diversos fatores de risco para cobertura cruzada de ativos e passivos, o VaR se mostrou tão promissor que foi rapidamente absorvido na cultura de gestão de risco em investimentos.

‍Mas o que é VaR?VaR é uma forma simples de se medir o valor da perda máxima de um investimento. Analisando apenas um ativo e observando a oscilação histórica de preços deste ativo, pode-se dizer que o valor em risco é igual ao tamanho histórico destas oscilações. Por exemplo, se um ativo costuma subir e descer aproximadamente 10% de seu preço, podemos dizer que existe um risco médio de se perder no máximo 10% do investimento no ativo independente do dia da aplicação.

Isto é VaR.VaR é só isso? Sim e não.

Sim, porque é realmente uma medida de perda baseada nas oscilações históricas.Não, porque tem alguns poucos detalhes a mais. Poucos, mas relevantes.

O importante de cada um destes detalhes adicionais é entender o quanto eles fragilizam o resultado e o primeiro detalhe em discussão é a confiança do VaR.

‍Confiança do VaR

‍VaR é um modelo matemático de previsão de perdas. Por sua natureza como modelo, pode funcionar ou falhar.Falhar não significa que a perda foi superior ao previsto, mas que a perda foi superior ao previsto mais vezes do que se esperava. Estabelecer a confiança é estabelecer esta definição de falha do modelo.

Confiança do VaR pode ser, portanto, entendida como a quantidade de vezes que o modelo não ultrapassará a perda máxima. Como o 100% é inatingível, tem-se que escolher um número menor e real.

Para auxiliar esta escolha, utiliza-se o modelo estatístico da curva de distribuição normal. É o modelo mais comum de distribuição, sendo definido apenas por média e variância. O único problema é que os ativos financeiros e seus retorno (ou oscilações de preços) não respeitam este tipo de comportamento. Eles têm uma distribuição aproximadamente log-normal: caem no máximo 100% e podem subir ilimitadamente (atenção ao destaque da palavra aproximadamente).

Por outro lado, esta distribuição log-normal tem a característica de seu logaritmo ter uma distribuição normal. Ou seja, aplicando o logaritmo dos retornos, modifica-se os preços históricos dos ativos para uma distribuição normal. Isto é bom.

De posse da distribuição normal, pode-se estabelecer a confiança pela escolha do multiplicador do desvio-padrão, lembrando que dentro de 1 desvio-padrão para cada lado da média tem-se cerca de 68% das possibilidades. Utilizando 1,65 desvios-padrão (bicaudal – perda ou ganho), tem-se cerca de 90% das possibilidades cobertas ou 95% das perdas cobertas.

Não é incomum encontrar em algumas instituições definições de confiança de VaR acima de 95%. Muitas vezes, 99%. Este patamar de confiança é mais conservador do que 95%, pois será utilizado um multiplicador maior para o desvio-padrão. Isto porém, pode ser a primeira armadilha.

A confiança não define a eficiência do modelo. Define o que significa a falha do modelo. Uma confiança de 99% do modelo equivale a dizer que ele só pode falhar 1% das vezes. Para isto ser verdade, o “aproximadamente log-normal” já não pode ser tão aproximadamente assim.

Em resumo, uma confiança de VaR alta exige muita performance do modelo e muita estabilidade (de comportamento) das séries financeiras envolvidas, o que costuma gerar uma falsa sensação de conservadorismo do valor em risco.

Ainda falta discutir outros detalhes, mas por agora, 95% de confiança parece bastante suficiente.

Qual a sua?O modelo de VaR, suas variações e parâmetros são ferramentas do Sistema de Risco de Mercado, integrante da Plataforma Integrada de Risco Duxus (https://www.duxus.com.br).

Bancos (B) são instituições financeiras, que formam Conglomerados Financeiros (CF) quando participam de outras instituições também financeiras, que formam Conglomerados Econômicos (CE) quando participam de outras atividades econômicas e que formam Conglomerados Prudenciais (CP) quando participam de qualquer outra coisa.

B -> CF -> CE -> CP (as combinações não são obrigatórias)A intenção por trás de toda esta nomenclatura é dar visibilidade do real estado das instituições, através da inclusão de cada vez mais detalhes na sua mensuração, ou melhor, nos seus demonstrativos financeiros.

Os CE foram abandonados já em 2013 e não são mais utilizados. Os CF permanecem válidos e incluem apenas a parte financeira dos grupos. Os CP, ou apenas Prudenciais, são semelhantes às holdings e, desde 2014, são a nova forma de se representar todos os desdobramentos societários dos bancos.

Resumo: atualmente, uma instituição pode ter até 3 balanços bem diferentes: B, CF e Prudencial.

‍Qual dos demonstrativos deve ser analisado?

‍A utilização do Prudencial parece muito razoável para se determinar a força de um grupo. Novamente, ele é semelhante à holding. Importante apenas ressaltar que um Prudencial pode, diferentemente da holding, ter sob seu balanço participações onde não atue diretamente (via acionistas p.e. ou mesmo por imposição do legislador).

Apesar de razoável, a utilização do Prudencial nas análises deve ter seus cuidados, pois no lado da captação tudo continua igual, uma vez que a instituição líder (ou as mais relevantes do grupo) é que continua a ser – normalmente - a emissora e responsável pelos pagamentos dos seus empréstimos. É claro que a força do grupo interfere neste pagamento mas é muito mais uma questão de imagem do grupo.

Por exemplo, se um determinado grupo altera sua estratégia comercial e começa a migrar operações do banco (esvaziar o banco) para outra parte do Prudencial, o grupo continua igual mas o banco nem tanto. A força do grupo para honrar as operações do banco será tão forte quanto o contrato que segura este banco dentro do grupo. Se for vendido, a operação vai junto mas a força agora passará a ser a do Prudencial comprador.

Em tempos de Basileia III com maior rigor nas regras de alocação de capital, a migração de operações é um dos efeitos colaterais. Esta migração, para folgar (ou não) espaço na alocação de capital e permitir a elaboração de novas operações, vem ocorrendo de diversas formas e mudando um pouco o perfil dos bancos. Na maioria dos casos, aumentando o risco para o investidor da instituição.

Para ter uma leitura dos riscos envolvidos em operações de investimentos em bancos deve-se, portanto, analisar sim o Prudencial da instituição, mas deve-se analisar também a instituição emissora de forma isolada a fim de entender se alguma migração ou mesmo esvaziamento do banco está sendo realizado.

Operações de crédito em bancos comerciais são muito mais estáveis do que estratégias corporativas que podem ser facilmente desfeitas uma vez que são apenas contratos.

‍O Sistema TRISK, integrante da Plataforma Integrada de Risco Duxus (https://www.duxus.com.br) possui informações para análise e ranqueamento de instituições financeiras individuais e conglomerados.

Quanto mais alto, melhor!

Instituição -> Ranking ->Tendência‍
ITAÚ-BBA -> 99,2 -> ▲
SANTANDER -> 97,7 -> ▲
BANCOOB -> 96,4 -> ▲
PARANÁ -> 93,5 -> ▲
COOPERATIVO SICREDI -> 93,45 -> ▲
BDMG -> 92,8 -> ▲
PAN -> 92,5 -> ▲
CAIXA ECONÔMICA FEDERAL -> 92,45 -> ▲
DAYCOVAL -> 92 -> ▲
SOFISA -> 91,4 -> ▲
BANRISUL -> 91,25 -> ▲
BASA -> 90,8 -> ▼
CITIBANK -> 90,2 -> -
BRADESCARD -> 90 -> -
BANESTES -> 89,45 -> -
BNB-BCO DO NORDESTE -> 89,3 -> ▲
FIBRA -> 88,2 -> ▲
ORIGINAL -> 88 -> ▲
GMAC -> 87,85 -> ▲
BNP PARIBAS -> 87,5 -> ▲
ABC BRASIL -> 87 -> ▲
MERRILL LYNCH -> 87 -> ▲
TRIÂNGULO -> 86,45 -> ▲
BRB-BCO DE BRASÍLIA -> 86,25 -> ▼
TOYOTA -> 86,2 -> ▲
BANCO DO BRASIL -> 86,05 -> ▲
MAXINVEST -> 86 -> ▲
BEXS - DIDIER LEVY -> 86 -> ▲
OPPORTUNITY -> 85,75 -> ▼
BRDE -> 85,7 -> ▼
BANPARÁ -> 85,7 -> ▲
MERCEDES-BENZ -> 85,5 -> ▲
BGN -> 85,25 -> -
DEUTSCHE BANK -> 85,25 -> -
CSF - CARREFOUR -> 85 -> ▼
ING BANK N.V. -> 84,75 -> ▼
ALFA -> 84,7 -> ▲
A.J. RENNER -> 84,25 -> -
STANDARD CHARTERED -> 84,25 -> ▲
FORD -> 84,25 -> ▲
HONDA -> 84,2 -> ▲
PECÚNIA -> 84,05 -> ▲
OURINVEST -> 84 -> ▲
CLÁSSICO -> 84 -> ▼
NATIXIS BRASIL -> 83,5 -> ▲
HSBC -> 83,05 -> -
TOKYO-MITSUBISHI -> 83 -> ▲
BANESE82,5 -> ▼
BOAVISTA82,5 -> ▼
MERCANTIL DO BRASIL -> 82,45 -> ▼
FIDIS -> 82,4 -> ▲
CNH CAPITAL -> 82,1 -> -
SAFRA -> 82,05 -> ▲
SCHAHIN - BCV -> 82 -> ▲
BRADESCO -> 81,7 -> ▲
RENDIMENTO -> 81,05 -> -
CONFIDENCE DE CÂMBIO -> 80,75 -> ▲
BBVA BRASIL -> 80,5 -> -
ARBI -> 80,45 -> ▲
VOLVO -> 80,45 -> ▲
ABN AMRO -> 80,2 -> -
INTERMEDIUM -> 80,05 -> ▼
KEB DO BRASIL -> 79,75 -> ▲
CREDIT SUISSE -> 79,5 -> ▼
PSA FINANCE BRASIL -> 79,5 -> ▲
BM&F -> 79,3 -> ▲
ICBC -> 79,25 -> ▲
CACIQUE -> 79,05 -> -
UBS -> 78,5 -> ▼
VOTORANTIM -> 78,5 -> ▲
RANDON -> 78,5 -> ▲
STANDARD -> 78,5 -> ▼
MORGAN STANLEY -> 78 -> ▲
BRJ -> 78 -> ▼
INVESTCRED UNIBANCO -> 77,5 -> ▼
MODAL -> 77,25 -> ▼
NOVO BCO CONTINENTAL -> 77,25 -> ▲
LUSO BRASILEIRO -> 77 -> ▲
BARCLAYS -> 76,7 -> -
LAGE LANDEN -> 76,7 -> ▼
FATOR -> 76,05 -> -
SUMITOMO MITSUI -> 75,95 -> ▼
PAULISTA -> 75,5 -> ▼
MONEO -> 75,5 -> ▼
CARGILL -> 75,25 -> ▲
RODOBENS -> 74,7 -> ▲
LA PROV. DE BUENOS AIRES -> 74,5 -> ▼
SCANIA -> 74,5 -> ▼
BANDES -> 74,25 -> ▼
J.P. MORGAN -> 73,5 -> ▲
BIC - INDUSTRIAL E COM. -> 72,95 -> ▼
INDUSVAL -> 72,7 -> ▼
MSB BANK -> 72,5 -> ▼
VR -> 72,5 -> ▼
FIAT - ITÁU VEÍCULOS -> 72,5 -> -
CAIXA GERAL BRASIL -> 71,95 -> ▼
BBM71,95 -> ▲
INDUSCRED -> 71,75 -> ▲
BR PARTNERS BI -> 71,5 -> ▼
RABOBANK -> 71,5 -> ▼
POTTENCIAL -> 71,25 -> ▲
BES -> 70,95 -> ▲
YAMAHA MOTOR -> 70,75 -> ▲
MÁXIMA -> 70,75 -> ▼
MIZUHO -> 70,25 -> ▼
TOPÁZIO -> 70,25 -> ▲
BNY MELLON -> 70 -> ▼
TRICURY -> 69,95 -> ▼
GUANABARA -> 69,75 -> ▲
WOORI BANK -> 69,5 -> ▲
JOHN DEERE -> 69,45 -> -
PORTO REAL -> 68,5 -> ▼
BANIF -> 68,5 -> ▼
VOLKSWAGEN -> 68,25 -> -
INTERCAP -> 68 -> ▲
INDUSTRIAL -> 68 -> ▼
GE CAPITAL -> 67,95 -> ▼
DRESDNER BANK -> 67,75 -> ▼
BPN BRASIL BM -> 67,5 -> ▲
AZTECA -> 67 -> -
PINE -> 66,75 -> ▲
BNDES -> 66,55 -> ▼
ITAÚ UNIBANCO -> 66,05 -> -
RIBEIRÃO PRETO -> 65,25 -> ▲
CATERPILLAR -> 64,7 -> -
PETRA -> 64,5 -> -
LA NACION ARGENTINA -> 63,5 -> ▼
SEMEAR -> 63,3 -> ▼
CHINA -> 63 -> ▼
KDB BRASIL -> 62,75 -> ▲
SOCIÉTÉ GÉNÉRALE -> 62,3 -> ▼
GOLDMAN SACHS -> 61,5 -> ▲
LA REP. ORIENTAL URUGUAY -> 61 -> ▼
WESTERN UNION -> 60,5 -> -
GERADOR -> 57,05 -> ▼
LEMON - BRACCE -> 56,75 -> ▼
IBM -> 54,5 -> ▲
CÉDULA -> 54 -> ▼
BONSUCESSO -> 53,5 -> ▼
CIT - COMM. INV. TRUSTv53,25 -> ▲
BTG PACTUAL -> 53 -> ▼
VIPAL -> 52,5 -> ▼
CALYON -> 51,2 -> ▼
ORIGINAL DO AGRO -> 50,25 -> ▲
BRASIL PLURAL -> 49,5 -> ▼
FICSA -> 44,25 -> ▲
CAPITAL -> 42,75 -> ▼
BMG -> 38,75 -> ▲

As informações foram obtidas a partir do Sistema TRISK, integrante da Plataforma Integrada de Risco Duxus (https://www.duxus.com.br). O resultado foi produzido com base num cenário pessoal de ranqueamento de instituições.

29 a 30 de setembro de 2015

São Paulo/SP

A Élin Duxus é patrocinadora Ouro do 5º Congresso Internacional de Gestão de Riscos, que acontecerá nos dias 29 e 30 de setembro de 2015, em São Paulo.Este congresso é um evento da Febraban, com público especializado e que busca apresentar discussões de temas relacionados à compreensão e gestão de riscos financeiros das instituições.Assim como em 2014, a Élin Duxus estará presente como patrocinadora neste evento, com balcão exclusivo, apresentando suas soluções a este público.Visite nosso balcão e surpreenda-se com nossas soluções.