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Modelo e gest√£o | Jair Ribeiro

Edição 52

A excessiva padroniza√ß√£o dos modelos de avalia√ß√£o de risco tem proporcionado o aparecimento de distor√ß√Ķes no mercado, na medida em que a utiliza√ß√£o intensiva dos mesmos instrumentos levam √† ado√ß√£o de decis√Ķes similares. Nas situa√ß√Ķes de crise, a quase unanimidade faz o mercado perder a liquidez, potencializando as perdas por falta de compradores. Isto ocorreu em outubro de 1987, no crash da bolsa de Nova York, e tamb√©m nas recentes turbul√™ncias do nosso mercado.
O risco de que estamos tratando √© aquele decorrente das oscila√ß√Ķes aleat√≥rias de pre√ßo, cuja origem pode ser espec√≠fica do ativo ou proveniente da conjuntura econ√īmica geral. No caso brasileiro, a maior amea√ßa √† situa√ß√£o patrimonial dos Fundos de Pens√£o tem sido o risco conjuntural, que por sua natureza sist√™mica, afeta indiscriminadamente os pre√ßos, enfraquecendo a diversifica√ß√£o de ativos, por mais eficiente que seja a estrat√©gia adotada. Infelizmente, a desvaloriza√ß√£o cambial de janeiro √ļltimo foi uma manifesta√ß√£o sintom√°tica deste risco conjuntural e c√°lculos preliminares indicam que a varia√ß√£o negativa do patrim√īnio dos Fundos de Pens√£o, mesmo que moment√Ęnea (o susto j√° foi dado), pode atingir 30% entre dezembro de 98 e janeiro de 99, se considerarmos os patrim√īnios expressos em d√≥lares. Nosso enfoque principal neste artigo est√° voltado para as iniciativas de implementa√ß√£o de modelos de avalia√ß√£o de risco de mercado que apoiem o processo decis√≥rio e a gest√£o de investimentos. A partir de uma situa√ß√£o pr√°tica, procuramos analisar suscintamente a efici√™ncia de um modelo e apontar sua utilidade no contexto da realidade de um Fundo de Pens√£o.

Teste de efici√™ncia - Testar a efici√™ncia √© condi√ß√£o de primeira ordem para validar um modelo como candidato a instrumento de apoio no processo decis√≥rio. J√° existem no pa√≠s empresas que prestam servi√ßos de consultoria nesta √°rea, realizando tanto as simula√ß√Ķes como os testes de confiabilidade. No entanto, n√£o h√° como prescindir do dom√≠nio conceitual das t√©cnicas pela equipe interna, que √© quem possui real conhecimento das particularidades da entidade. Desenvolver internamente ou se utilizar da terceiriza√ß√£o √© uma decis√£o individual, que leva em conta cada situa√ß√£o particular do Fundo de Pens√£o.
Como exemplo, podemos apresentar a situa√ß√£o pr√°tica da Eletros, que vem desenvolvendo esfor√ßos nesta √°rea. Aqui, a op√ß√£o foi por desenvolver todas as etapas internamente, atuando tanto no dom√≠nio do conceito de valores em risco quanto no desenvolvimento do modelo, buscando sempre a simplicidade mas sem, entretanto, afetar a credibilidade dos resultados. Baseado no conceito de Value-at-Risk (VaR), nosso modelo tem por objetivo estimar a perda das carteiras a partir de determinada probabilidade de ocorr√™ncia. Dos ativos que comp√Ķem o patrim√īnio, as a√ß√Ķes se constituem no segmento que apresenta maior risco de mercado, com maior variabilidade nos pre√ßos. Esta afirma√ß√£o pode ser facilmente estendida para a grande maioria dos fundos de pens√£o brasileiros. Em decorr√™ncia disso, nosso principal foco de aten√ß√£o, no processo de monitoramento do risco de mercado, √© com a carteira de a√ß√Ķes. Tendo dominado satisfatoriamente o VaR, tarefa facilitada pela simplicidade do conceito, temos avan√ßado mais recentemente no sentido de verificar a efici√™ncia do modelo atrav√©s do processo de back-testing, que consiste em retroceder a carteira diariamente, calcular as perdas prov√°veis (VaR) e confront√°-las com as perdas efetivamente ocorridas.
Utilizando um intervalo de confiança de 95%, que equivale a dizer que a cada 100 dias a perda efetiva só é maior do que a estimada em 5 dias, os resultados foram os do quadro na página ao lado.
Os resultados do teste de efici√™ncia mostram que as perdas estimadas pelo VaR foram de 94,1% (100,0% menos 5,9% negativos) e ficaram aqu√©m do limite de 95% de confian√ßa. Detectamos que a causa desta pequena distor√ß√£o √© a distribui√ß√£o dos retornos das a√ß√Ķes, que s√£o ligeiramente assim√©tricas, contrariamente √† nossa suposi√ß√£o de normalidade da curva. Realizamos, no entanto, um teste estat√≠stico de verifica√ß√£o, que n√£o foi conclusivo no sentido de rejeitar os resultados.
Assim, consideramos que nosso modelo possui eficiência satisfatória e, portanto, sua utilização é positiva na tomada de decisão.

Utilidade na gest√£o - Testada e aceita a efici√™ncia do modelo, cabe delimitar sua utilidade dentro do processo decis√≥rio. A complexidade desta etapa atinge a gest√£o de recursos em geral, visto que as √°reas de risco ainda se encontram em fase de consolida√ß√£o. No entanto, qualquer modelo de avalia√ß√£o de riscos ‚Äď e certamente a maioria dos que tratam da gest√£o de ativos aplicada ao segmento ‚Äď s√≥ apresenta verdadeira utilidade quando inserido no contexto global do Fundo de Pens√£o e, portanto, levando em considera√ß√£o o passivo, a natureza dos compromissos e a rela√ß√£o de longo prazo com os participantes.
N√£o existem dogmas, n√£o h√° o melhor modelo e as particularidades de cada entidade t√™m que ser levadas em considera√ß√£o. Planos de benef√≠cio definido t√™m, por exemplo, apresentado um agravante na avalia√ß√£o integrada de riscos porque o passivo tem tido comportamento imprevis√≠vel, que vem reduzindo a efic√°cia de decis√Ķes adotadas na gest√£o dos ativos.
Por mais sofisticado ou poderoso que seja na avalia√ß√£o de risco do tipo VaR, o modelo n√£o deve substituir julgamento ou experi√™ncia. Estas qualidades s√£o sempre √ļteis na antecipa√ß√£o de eventos ou na defini√ß√£o de vari√°veis-chave para o modelo.
Retratando a situa√ß√£o pr√°tica da Eletros, as decis√Ķes sempre tiveram como prioridade a preserva√ß√£o do equil√≠brio atuarial, considerando as exig√™ncias do plano de benef√≠cio definido. H√° algum tempo √© utilizado o conceito de risco integrado entre ativo e passivo para definir pol√≠ticas de investimentos. Nos √ļltimos anos, por exemplo, o Plano de Investimento tem considerado uma composi√ß√£o de ativos em que a rentabilidade m√≠nima global garante, com 98% de chances de ocorr√™ncia, o equil√≠brio atuarial em qualquer cen√°rio econ√īmico. Neste n√≠vel de tomada de decis√£o, o modelo tem sido o fator preponderante e a aloca√ß√£o dos ativos √© resultado das simula√ß√Ķes de fronteira eficiente, com a inclus√£o de hip√≥teses de perda m√°xima. Os resultados t√™m sido bastante positivos.
Nas decis√Ķes mais operacionais, adotadas no dia-a-dia, o modelo de VaR tem sua utilidade na determina√ß√£o dos impactos na situa√ß√£o patrimonial e na estimativa de d√©ficits atuariais de curto prazo. Neste n√≠vel, modelo e opini√£o da equipe se complementam na tomada de decis√£o. Como j√° expusemos, a fonte de maior risco de mercado dos nossos ativos √© a carteira de a√ß√Ķes, cujo aumento da volatilidade, e por conseguinte do VaR, representa diretamente uma maior probabilidade de ocorr√™ncia de d√©ficit atuarial. Assim, o aumento das tens√Ķes no mercado eleva o valor em risco da carteira de a√ß√Ķes e aponta para a necessidade de ado√ß√£o de medidas que podem ser opera√ß√Ķes de hedging, se a estrat√©gia for a de manter a aloca√ß√£o original de ativos e a participa√ß√£o relativa das a√ß√Ķes, ou vendas diretas no mercado com a transfer√™ncia dos recursos para a renda fixa. Nesta situa√ß√£o, entretanto, os Fundos de Pens√£o n√£o podem perder de vista sua perspectiva de longo prazo, evitando acompanhar os exageros dos imediatistas do mercado, que realizam opera√ß√Ķes a qualquer n√≠vel de pre√ßo.
Por fim, √© importante destacar que a alta volatilidade dos nossos mercados, que pressiona pelos desequil√≠brios atuariais, √© mais um sintoma do risco conjuntural que os modelos apenas refletem. Os resultados positivos que v√™m sendo obtidos no segmento t√™m se valido da percep√ß√£o deste tipo de risco, cuja conseq√ľ√™ncia tem sido a consolida√ß√£o de uma gest√£o preventiva e h√°bil no trato das quest√Ķes previdenci√°rias. Os diagn√≥sticos que n√£o consideram a real dimens√£o destes aspectos n√£o resistem ao tempo e acabam por serem reavaliados.
Par√Ęmetros e resultados Tamanho da amostra 269 dias Intervalo de confian√ßa - 95% Total de erros - 26 % da amostra - 9,7 % positivos - 3,8 % negativos - 5,9

Jair Ribeiro é responsável pela assessoria de análise de risco da Eletros. O texto contou com a colaboração de Alessandro Gomides, também da Eletros.