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 Metodologia
de Stress
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Quando se fala
em metodologias de avaliação de perdas em stress, em geral,
tem-se preocupação com situações atípicas de mercado e eventos
extremos. Em geral, esse tipo de fenômeno não é bem capturado
por metodologias do tipo de um Valor-em-Risco paramétrico.
Isto principalmente
por dois efeitos:
- pelas não-linearidades
dos instrumentos derivativos;
- pela escassez de eventos
extremos comparitivamente ao todo da amostra, impedindo
que as estimativas dos parâmetros reflitam esses eventos.
Quanto à alínea
(1), pode-se utilizar metodologias baseadas na Teoria de Valores
Extremos e, ainda assim, obter-se um VaR paramétrico de boa
qualidade. Quanto às não-linearidades da carteira, restam
poucas alternativas além do emprego de algum tipo de full-valuation
(sob cenários fixos, simulação histórica, ou simulação de
monte-carlo), principalmente no caso dos derivativos constituírem
uma parte significativa da carteira.
Sobre a Teoria
de Valores Extremos, você encontra alguns trabalhos em artigos
científicos. Sob a parte operacional da full-valuation,
isto é, da reavaliação de toda a carteira com base num cenário
básico, você encontra detalhes na seção sobre metodologia.
Resta discutir
como o RiskTech.com pode ajudá-lo a definir cenários de
stress.
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Definição
de Cenários
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A definição de
cenários de stress é um ponto crucial de qualquer metodologia
de stress. Certamente vale a máxima "garbage-in, garbage
out" e algum cuidado deve ser tomado.
Como o cenário
de stress não necessariamente deve apresentar relação com
o passado, já que tenta capturar descontinuidades e rupturas,
muitas instituições preferem montá-lo prospectivamente, através
de um Comitê de Risco que se reúne, discute e fixa um determinado
cenário consensual entre seus participantes. A idéia de se
ter um Comitê trata exatamente de tentar trazer objetividade
para a montagem do cenário, que deverá ser resultante da interação,
experiência e percepção de todos os seus membros.
Este tipo de
arranjo, contudo, baseia-se num único cenário e sempre está
sujeito à critica da subjetividade. A forma de eliminar esse
componente de subjetividade consiste na utilização, de alguma
maneira, de dados históricos, para apoiar objetivamente essa
opção.
É aqui que a
ferramenta oferecida pelo RiskTech.com pode contribuir, agregando
informações objetivas à definição de cenários de stress.
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Cenários
do RiskTech.com
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A contribuição do RiskTech.com
para o cálculo de perdas em stress é a sua ferramenta de pesquisa
de cenários históricos. Através dela você encontra várias opções
que lhe permitem construir cenários de stress customizados,
de acordo com suas preferências:
- através da opção amostragem
individual/conjunta você pode escolher o pior/melhor
cenário para cada variável, individualmente, ou procurar
o pior/melhor cenário para o índice de risco.
- as buscas podem ser feitas
em termos de valores nominais absolutos para as variáveis
(por ex. a maior/menor cotação do dólar observada), ou em
termos de maior variação de 1 dia (por ex. maior/menor
variação percentual apresentada pela cotação do dólar em
um dia).
- os resultados podem ser
apresentados como cenários com valores nominais atribuídos
a cada uma das variáveis ou em termos de perdas percentuais
produzidas a um capital exposto a suas oscilações.
Com essas opções é possível,
utilizar um banco de dados histórico para balisar a construção
de um cenário de stress mais objetivo.
Futuramente esta ferramenta
colherá cenários utilizados pelos players do mercado
e disponibilizará seu valor médio, ou seja, uma estimativa
do cenário de stress vislumbrado pelo mercado. Além disso,
será possível levantar-se uma sequência com os piores cenários
passados, permitindo uma análise de stress mais apurada segundo
várias alternativas.
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Cálculo
da Perda em Stress
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Definidos o(s)
cenário(s) a serem utilizados, as variáveis secundárias devem
ser computadas (por exemplo, preços de ações podem ser definidos
com base no Ibovespa - veja em metodologias)
e a carteira deve ser completamente reavaliada em cada situação,
com a diferença para seu valor de mercado corrente sendo computada
em cada uma delas.
Se apenas um
cenário for utilizado, o resultado já é diretamente a perda
em stress. No caso de um conjunto deles ser utilizado, é possível
se obter uma distribuição empírica para a perda em stress,
e estatísticas como média, desvio-padrão, quantis, etc..
O resultado deve
ser lido:
no caso de
1 único cenário: quanto
a minha carteira perderia hoje, caso o cenário de stress fixado
se manifestasse?
no caso de
múltiplos cenários: (por exemplo, os 1% piores resultados
no passado) qual seria a distribuição das perdas da minha
carteira, hoje, para o caso dos 1% piores cenários já observados?
(repare que é necessária uma quantidade realmente grande de
dados para viabilizar essa alternativa)
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