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Visão geral sobre riscos de mercado

por Renê Sanda

Não faz muito tempo, a frase mais ouvida por estudantes cumprindo estágios em empresas do mercado financeiro era “Essa sua teoria é maravilhosa mas ela não se aplica no Brasil”. O mundo das Finanças no Brasil tinha a sua própria lógica, única no mundo, onde reinavam a matemática da correção monetária e as conseqüentes taxas astronômicas de curtíssimo prazo. Isso de certo modo frustrava os estudantes que muitas vezes estudavam finanças em livros importados ou mal traduzidos ansiosos para aplicar teorias de otimização de carteira, cálculos de duração entre outros. Ao tentarem aplicar esses modelos questões do tipo: “Qual a taxa livre de risco ?” ou “Qual a taxa de desconto para um título de 10 anos?” geravam discussões sem fim. A mera aplicação dessas teorias tornou-se um debate acadêmico muitas vezes ignorado pelos players do mercado financeiro.

E qual a razão para isso? Basicamente a diferença de realidades entre o mercado financeiro brasileiro e os mercados mais desenvolvidos. Por exemplo, os Estados Unidos ao tratarem de riscos financeiros davam grande importância ao descasamento de taxas de juros, motivada pelo grande número de insolvências bancárias ocorrida no final da década de 70. Essas instituições aplicavam no mercado imobiliário a taxas prefixadas por prazos superiores a 10 anos e lastreavam essas aplicações com captações de curto e médio prazos. Com a elevação das taxas de juros ocorrida logo após a primeira grande crise do petróleo, houve um óbvio descompasso entre receitas e despesas. No Brasil, se imaginava que não haveria esse problema pois tanto as captações como as aplicações estavam indexadas.

Outro exemplo que ilustrava os livros de Finanças de forma recorrente era o risco de moedas. Tesourarias que lidavam com somas expressivas em diversas moedas ganhavam e perdiam fortunas de um dia para o outro. No Brasil, esse risco era mitigado pela impossibilidade legal de se assumir posições expressivas em outras moedas e em função da baixa internacionalização de nossa economia.

Com a estabilização econômica advinda com o Plano Real as tesourarias logo perceberam que os benefícios da extinção da indexação traziam novos riscos. O dólar que sempre foi visto como um “porto seguro” para as tesourarias, amargou nos primeiros meses do Plano Real queda de mais de 10%, ocasionando o maior prejuízo financeiro da história recente do País - cerca de US$ 1,7 bilhões no resultado do Banco do Brasil – amplamente compensada pela desvalorização do real em janeiro de 1999.

A tendência de, gradativamente, submeter o sistema financeiro brasileiro a padrões internacionais ganhou impulso na gestão de Armínio Fraga como presidente do Banco Central e o que se vê atualmente é uma rápida homogeneização de conceitos e práticas para lidar com riscos financeiros. Hoje um estagiário na Tesouraria ouviria: “Essa sua teoria é interessante, com algumas adaptações podemos aplicá-la aqui ...”

Os quatro tipos de risco de mercado

Em janeiro de 1999 o Brasil foi forçado a desvalorizar a sua moeda em mais de 50% em relação ao dólar. Muitos empresários que haviam captado recursos no mercado externo nos anos anteriores sofreram prejuízos consideráveis em virtude do descasamento de moedas existente entre seus ativos e passivos. Alguns bancos que “apostaram” na ponta errada, também sofreram perdas expressivas – os exemplos mais conhecidos são os dos bancos Marka e Fonte Cindam. Esse tipo de risco é denominado risco de moedas e é um dos quatro tipos de riscos que compõem o que se convencionou chamar riscos de mercado. Os demais são risco de taxa de juros, risco de ações e risco de commodities.

De forma genérica, o risco de mercado surge quando variações nas cotações das moedas, taxas de juros, preços das ações ou commodities puderem gerar perdas financeiras. Essas variações podem se dar tanto no mercado a vista quanto no mercado futuro. Um agricultor que pretende vender sua produção somente após colhê-la, teoricamente, perde riqueza caso os preços no mercado futuro caiam mesmo que os preços no mercado a vista continuem estáveis.

A mensuração do risco de mercado de uma carteira pode ser feita de forma passiva através da análise da variação do seu valor presente. O problema dessa abordagem é que ela é ex-post, isto é, só saberíamos o risco que estávamos correndo após o fechamento do mercado e a conseqüente avaliação da carteira. O desafio está em como estimar o risco futuro.

O VAR como medida de risco

A diversidade de situações que expõe as instituições financeiras e as empresas a riscos de mercado incentivou a criação de uma medida que retratasse de forma simples e uniforme o valor máximo provável de perda. Daí nasceu o VAR ou Value at Risk. Trata-se de medida estatística sempre associada a um nível de confiança, usualmente 95%, cuja interpretação é direta: em 95% das vezes a perda não excederá o VAR. Ou, analogamente, somente em 5% das vezes a perda será superior ao valor do VAR.

Para o cálculo do VAR é necessário especificar o período de tempo. O Comitê da Basiléia recomenda utilizar o período de 10 dias úteis. Freqüentemente traders têm informação mais rica ao utilizarem VAR diário.

A forma de cálculo do VAR não é única. Pode-se dividir as técnicas para cálculo do VAR em três grupos:

• Método Paramétrico
• Simulação Histórica
• Simulação de Monte Carlo

O método paramétrico baseia-se no documento RiskMetrics© do banco J. P. Morgan. Esse método procura estimar a distribuição dos retornos da carteira a partir da distribuição dos diversos fatores de risco e de suas correlações. De posse da distribuição estimada dos retornos pode-se calcular o percentil adequado.

O VAR com 95% de confiança é dado pelo 5% percentil. Assim, por exemplo, se a distribuição estimada dos retornos for uma distribuição normal com média $100 e desvio padrão igual a $20. O VAR com 95% de confiança é dado por 1,65*$20 = $33. A interpretação é direta: Há uma probabilidade de apenas 5% da perda superar $33 nessa carteira.

O método de simulação histórica requer primeiro a definição do período a ser considerado. Por exemplo, 100 dias úteis. A partir daí calcula-se a mudança no valor atual da carteira se cada um dos 100 cenários passados se repetissem (em termos da variação da taxa de juros de um dia para o outro, por exemplo). O 5o pior caso é o VAR com 95% de confiança.

O método de simulação de Monte Carlo requer que as distribuições dos fatores de risco sejam estimadas. Dessa forma, estima-se uma distribuição para a variação da taxa de juros, outra para a variação do câmbio etc. A partir das simulações de diversos valores dessas distribuições obtêm-se a distribuição estimada da variação do valor da carteira. O 5o percentil dessa última distribuição é o VAR com 95% de confiança.

Conclusão

Com a integração cada vez maior da economia mundial, também, a volatilidade e integração dos mercados é cada vez maior. Com isso, o gerenciamento de riscos ganhou importância tanto interna quanto externamente. No âmbito externo o Comitê da Basiléia recomendou a adoção de instrumentos para mensurar a exposição a riscos de mercado e exigir capital para isso.

O desenvolvimento tecnológico propiciou também a possibilidade de se fazer cálculos cada vez mais sofisticados aprimorando a apuração do VAR. Porém, por se tratar de uma medida estatística, o VAR tem suas limitações e está sujeito a erros. A fonte desses erros freqüentemente é a violação de suposições relacionadas à sua distribuição estatística. Outra constatação importante é que em casos extremos de condições de mercado o VAR não tem desempenho adequado, sendo necessária a adoção de outras técnicas como stress testing para avaliar o risco nessas situações.

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