Gestão do Risco Operacional: Conceitos e Diretrizes

Gestão do risco operacional Bruno Pérez Ferreira 1 Risco Operacional Oriundo de falhas no processamento e controle das operações de uma organização e envolve o risco de liquidação das transações da empresa settlement risk Tratase do tipo de risco que pode se materializar em qualquer unidade de negócio decorrente de qualquer processo produto ou serviço 2 Risco Operacional Mensuração do risco operacional aplicação de abordagens quantitativas são mais comuns para avaliar o risco de mercado e de crédito As empresas devem estruturar procedimentos formais de registro e arquivamento de informações sobre perdas operacionais de forma sistemática Em instituições financeiras apenas um pequeno número de bancos adota métodos estatísticos para modelar risco operacional 3 Risco Operacional Categorias Risco causado por falha operacional riscos operacionais internos Risco encontrado na execução de uma determinada estratégia devido a Pessoas Processo e Tecnologia Risco operacional estratégico riscos operacionais externos Risco de seleção de uma estratégia inadequada em resposta a fatores ambientais tais como Política Tributação Regulação Governo Societária Concorrência 4 Risco operacional em um processo Antes durante a identificação da necessidade do cliente riscos pessoaschave em funçõeschave especialmente para clientes de grande valor Durante na estruturação de uma transaçãoprocesso riscos riscos de modelos comunicação adequação Após na entrega do produtoserviço riscos limitação do monitoramento riscos do modelo permanência de pessoachave 5 Diretrizes para medição do risco operacional Objetividade risco medido com o uso de critérios padronizados Consistência mesmos perfis de risco resultam nos mesmos riscos medidos Relevância o risco informado é passível de ação Transparência todos os riscos materiais são informados Validade para toda a organização o risco pode ser agregado em toda a organização e Integralidade todos os riscos materiais são identificados e considerados 6 Processo de medição do risco operacional 1ª Fase informações recebidas obtenção de informações para identificação da probabilidade e da severidade de perdas operacionais 2ª Fase estrutura da avaliação de risco apuração da probabilidade e severidade da exposição ao risco operacional nas atividades da organização 3ª Fase revisão e validação consolidação realizada pela comissão de revisão do risco operacional 4ª Fase resultado aperfeiçoamento e ação gerencial voltada para a redução do risco operacional investimento alienação de participação societária controles mais rigorosos seguro e financiamento de risco 7 Informações para mensuração do risco operacional Probabilidade de ocorrência Relatórios de auditoria Relatórios de reguladores Relatórios gerenciais Parecer especializado Plano de recuperação da empresa Planos de negócios Planos orçamentários Planos de operações Nível de severidade Entrevistas da gerência Histórico de perda 8 Mensuração do Risco Operacional A mensuração da distribuição de perdas consiste em agregar em um processo estocástico a distribuição de freqüência relacionada à ocorrência e a distribuição de severidade das perdas Diante disso podese considerar que a perda total S é o somatório do número estocástico de ocorrências n onde Xn é a severidade da nésima ocorrência relativa às perdas n n X X X X S 1 2 1 9 Mensuração do Risco Operacional 000 002 004 00 148 296 444 592 740 Distribuição de Severidade Valor perdas No ocorrências Distribuição de perdas Probabilidade Total de perdas Distribuição das Perdas Freqüência de perdas No ocorrências 10 Value at Risk Operacional VaR OR A aplicação da técnica de mensuração de riscos VaR OR depende da mensuração das perdas para agregar a freqüência e a severidade dos eventos operacionais Como a distribuição das perdas operacionais não pode ser obtida analiticamente simulações devem ser usadas 11 Value at Risk Operacional VaR OR As variações entre os modelos de estimação de VaR decorrem de como é especificado o cálculo da probabilidade 𝑃𝑟 𝑟𝑡 𝑉𝑎𝑅𝑡 Seja essa probabilidade seja dada por 𝑃𝑟 𝑟𝑡 𝑉𝑎𝑅𝑡 𝑓 𝑟𝑡 𝑑𝑟𝑡 𝛼 𝑉𝑎𝑅𝑡 De maneira que a especificação ou seja a parametrização de 𝑓 𝑟𝑡 determina o 𝑉𝑎𝑅𝑡 Diante disso se A 𝑓 𝑟𝑡 envolver uma especificação envolvendo fatores operacionais relacionados aos retornos rt como indicadores de produção ou da operação da empresa temse o VaR OR paramétrico Ou se para a definição de 𝑓 𝑟𝑡 for utilizada uma distribuição empírica observada de rt decorrente de falhas operacionais registradas temse o VaR OR nãoparamétrico 13 Exercício Avalie a exposição a perdas indicada pelo VaR OR a 5 em um projeto de investimento com Horizonte de investimento de 5 anos Aplicação inicial de 200000 unidades monetárias um Entradas anuais de 70000 um Distribuição normal com desviopadrão de 15000 um ao ano Taxa de juros de 725 ao ano 14 VaR Modelos Baseados Fundamentados na modelagem de risco VaR técnicas de avaliação da exposição a risco são desenvolvidas por instituições financeiras como Earnings at risk EaR Avaliação da volatilidade do retorno esperado em um investimento Cash Flow at Risk CFaR Mensuração da exposição ao risco em fluxos de caixa relacionados a um investimento Medidas de Retorno Ajustadas ao Risco Risk Adjusted Performance Management RAPM e RiskAdjusted Return On Capital RAROC Aplicadas no Acordo de Basileia 15 VaR Modelos Baseados ProfitatRisk PaR Medida utilizada na gestão de riscos para avaliar a exposição decorrente da variação no preço de um portfólio de investimentos reais físicos e financeiros por meio da avaliação do EBIT não realizado para um período predeterminado de maneira a não ultrapassar certa probabilidade Matematicamente o PaR é um quantil da distribuição de lucros de uma carteira de investimentos de uma entidade Por exemplo se o intervalo de confiança para avaliar o PaR é 95 há uma probabilidade de 5 que devido à mudança de preços das commodities a variação da margem bruta irá exceder o valor previsto inicialmente ao longo de um período de 10 dias 16 VaR Modelos Baseados EarningsatRisk EaR Portanto se volta para análises de riscos decorrentes de potenciais aumentos e diminuições das taxas de juros ao longo de um período de tempo com um grau de confiança Por exemplo um banco pode ter 95 de confiança de que o desvio dos rendimentos esperados em função de mudanças nas taxas de juros não irá exceder certa quantia de dólares ao longo de um determinado período de tempo 18 VaR Modelos Baseados LiquidityatRisk LaR Avalia a exposição ao risco decorrente da perda de liquidez em um investimento em relação à posição de liquidez esperada que não deve ser excedido em um determinado nível de confiança por exemplo 95 O LaR é análogo para o Valor em Risco VaR onde um quantil da distribuição de frequência do EBIT é considerada apesar de não considerar as características estocásticas relacionadas aos fluxos de caixa considerados na avaliação 19 VaR Modelos Baseados LiquidityatRisk LaR Cabe enfatizar que medidas estatísticas para o risco financeiro não são intuitivas Aumentando o nível de confiança por exemplo de 990 para 999 ainda existe a possibilidade de não capturar eventos muito raros e possivelmente de alto impacto A única maneira de contornar tal limitação é a utilização de teoria dos valores extremos para modelar as caudas de distribuição Ou seja abordagens de modelagem de risco de liquidez podem não proporcionar segurança em termos de um limite inferior de confiança para a liquidez no futuro 20 VaR Modelos Baseados MarginatRisk MaR É uma medida de risco utilizada para gerir os riscos de liquidez de curto prazo devido à variação dos requisitos de margem de um investimento isto é é um risco financeiro que ocorre quando da negociação de insumos commodities Semelhante ao ValueatRisk VaR mas aplicado por meio da avaliação de um quantil da distribuição do fluxo de caixa projetado em dinheiro A avaliação do MaR requer i uma moeda do fluxo de caixa projetado ii um nível de confiança por exemplo 90 e iii um período de avaliação por exemplo 3 dias A ideia é que uma determinada perda em um conjunto de investimentos será compensada por uma chamada de margem pela mesma quantidade Ou seja o MaR 1 quantifica o pior caso com 99 de segurança de uma chamada de margem provisão que pode ser impulsionada por uma mudança nos preços de mercado 21