Modelos de Avaliação Do Risco De Crédito

As instituições financeiras, cada vez mais estão investindo na elaboração e implantação de modelos para avaliação e monitoramento de risco de crédito, como forma de reduzir as perdas financeiras decorrentes da inadimplência (BANCO DO BRASIL, 2017).

Segundo Santos (2009), dentre as principais técnicas utilizadas pelas instituições com essa finalidade destacam-se: o Valor em Risco (VAR), o

“CreditMetrics”, o Retorno sobre o Capital Econômico Ajustado ao Risco (Raroc), e o Modelo KMV para estimar a probabilidade de inadimplência.

Valor em Risco (VAR)

Santos (2009) relata que a técnica VAR traduz as perdas máximas esperadas de uma carteira de crédito e investimento, de acordo com determinado prazo e intervalo de confiança, num horizonte de tempo definido.

O intervalo de confiança é um intervalo estimado, construído com base média da amostra, pelo qual pode ser especificada a probabilidade de o intervalo incluir o valor da média da população.

Este conceito, utilizado em diversos processos aleatórios, é complementado pela distribuição normal, que ressalta a probabilidade das variáveis aleatórias assumam o valor “1” em um intervalo de valores.

Ehrhardt e Brigham (2012) acrescentam que se uma variável tem distribuição normal cerca de 68,26% de seus valores cairão no intervalo de um desvio padrão a contar de cada lado da média; cerca de 95,46% no intervalo de dois desvios padrões a contar da média, e cerca de 99,74%, dentro de três desvios-padrões a contar da média, conforme figura 3, a seguir.

Figura 3 - Gráfico de Distribuição Normal

Fonte : Ehrhardt e Brigham (2012)

Apesar de ser eficiente em proporcionar ao investidor uma estimativa da potencial perda de uma carteira em função do histórico de preços, muitas críticas são feitas à ferramenta de análise de risco.

Um dos principais críticos do VAR é o filósofo Nassim Taleb, autor do livro A Lógica do Cisne Negro, publicado em 2007, utilizado por muitos para entender melhor a crise financeira em 2008 por explorar o impacto de eventos com baixíssima probabilidade de acontecer.

Segundo Taleb (2015), o VaR é falho por pressupor que o mercado pode ser representado por uma curva normal, desconsiderando os eventos “fora da curva”, ou melhor a esquerda da curva, por serem estatisticamente raros e causarem um grande impacto.

O VaR foi uma ferramenta de manejo de risco ineficiente na última crise, uma vez que o mercado recuou forte em uma velocidade acima do normal, passando a negociar na cauda da curva (TABEB, 2015).

CreditMetrics

O creditMetrics é um técnica utilizada para modelar o processo de mudanças de valor nas variações da qualidade do crédito de cada cliente. O creditMetrics calcula as contribuições de riscos marginais de acordo com a quantidade de diversificação ou concentração que cada crédito traz à carteira (CAOUETTE, 1998).

O creditMetrics constroi o risco da carteria para cada exposição específica, dando informações de risco moldadas, ao nome, ramo e concentração da carteira.

Segundo Santos (2009), existem 5 benefícios que os gerentes de carteiras de crédito possuem com a implantação do creditMetrics:

Quantificação do Risco de Crédito agregado;

Identificação das fontes de risco;

Quantificação de contribuições individuais ao risco da carteira;

Qualificação dos limites de risco;

Quantiicação do capital econômico;

Retorno sobre o capital econômico ajustado ao risco (RAROC)

O modelo Raroc pode ser descrito como uma medida de risco e retorno das operações, ou seja, uma operação de crédito poderá ser contratada se o resultado da metodologia aplicada for maior que o custo de oportunidade desta instituição, uma vez que caso esse custo seja maior ao RAROC calculado, não vale a pena correr o risco para esse nivel de retorno (SANTOS, 2009).

Ainda segundo Santos (2009), a fórmula do modelo RACOC é dada por:

)

onde o numerador da fórmula, Lucro Econômico (LE), pode ser definido por :

LE = (Receitas Operacionais– Desembolsos Operacionais – Perdas Esperadas) As Receitas Operacionais são as resultantes de cada transação de crédito, levando em consideração o spread ajustado ao risco assumido com a inadimplência.

Os Desembolsos Operacionais são aqueles que as instiuições financeiras incorrem durante o processo de análise, monitoramento e operacionalização do crédito a conceder.

As Perdas Esperadas – Representam as perdas esperadas do negócio.

O Capital Econômico (CE) é definido como o total de capital necessário para a cobertura de perdas inesperadas com o crédito durante certo período de tempo.

Esse modelo é utilizado nas instituições financeiras como medida de suporte à tomada de decisão, podendo atuar, entre outros, na alocação de capitais financeiro das instituições, na avaliação de desempenho ecônomico de operações, determinando nas operações spreads (diferença entre o retorno e o custo de capital) diferentes (CAROLLO, 2008).

Modelo KMV – modelo de probabilidade de inadimplência

O modelo KMV (Kealhofer, McQuown, Vasicek) criou uma abordagem para estimar a probabilidade de inadimplência de empresas de capital aberto. Ele baseia-se na hipótebaseia-se de que o preço das ações negociadas reflete as expectativas do mercado sobre a empresa, sendo que o risco de crédito, em suma, está associado à volatilidade do mercado de seus ativos, o qual por sua vez é calculado utilizando-se o conceito de opções de compra ou venda destes mesmos ativos (CAOUETT, 2000).

Segundo Caouett (2000), “O mercado de ações pode ser visto como um vasto mecanismo de avaliação de empresas com ações em bolsa. Na medida que as variações do preço das ações de uma empresa oferecem evidências confiáveis de alterações em seu nível de crédito, os credores têm a oportunidade de explorar uma ferramenta de gestão de crédito de alcance e poder enormes. O principal modelo de medidas de crédito baseadas no mercado de ações é o modelo de freqüência esperada de inadimplência (EDF, Expected Default Frequency) da KMV”.