Módulo 03 -Reengenharia

Duration é uma medida representativa da duração dos resultados dos fluxos de caixa esperados de um título. Quanto maior a duration maior a sensibilidade do preço do título com a variação na taxa de juros do valor presente.

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Exemplo 1:
Por exemplo, uma instituição financeira pode apurar que o VaR de sua carteira, para um dado mês, é de R$ 20 milhões, para um grau de confiança de 97%. Com isso, há 3% de probabilidade para ocorrer perdas na carteira superiores a R$ 20 milhões, ou 97% de probabilidade de ocorrer perdas máximas de R$ 20 milhões.

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Exemplo 2:
Por exemplo, VaR de R$ 3 milhões, para 5 dias, com nível de confiança de 98%. Com isso, há 2% de probabilidade de ocorrer perdas na carteira em montante superior a R$ 3 milhões, ou 98% de probabilidade de ocorrer perdas máximas de R$ 3 milhões na carteira.

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Exemplo 3:
Por exemplo, suponha um investidor que possua uma carteira cujo valor de mercado é R$ 1.000.000,00 e que seu VaR seja R$ 20.000,00 (2% do valor da carteira). Se esse VaR tem como parâmetros 99% de confiança e foi calculado para 21 dias úteis, ele deve ser interpretado da seguinte forma:
Se o investidor mantiver essa carteira nos próximos 21 dias, com 99% de chance ele não perderá mais do que R$ 20.000,00.
Agora, suponha o mesmo VaR (R$ 20.000,00) com 60% de confiança e para 1 dia útil. A interpretação agora é:
Se o investidor mantiver essa carteira de hoje para o próximo dia útil, com 40% de chance ele poderá perder mais do que R$ 20.000,00.

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Por exemplo, suponha que o VaR de uma carteira seja 2%, com 95% de confiança e para o prazo de um dia. Suponha ainda que estejam disponíveis 1.000 retornos da carteira. Como o VaR foi calculado com 95% de confiança, deve-se esperar que somente em 5% dos casos, haja perda observada maior que 2%. Isto é, espera-se que somente em, no máximo, 50 casos exista perda maior do que 2%. Se for constatado que em mais de 50 observações a perda foi superior a 2%, o modelo ou os parâmetros utilizados nele não estão adequados e, assim, é necessário escolher outro modelo ou rever os parâmetros utilizados.

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5 - Medidas de sensibilidade para mensuração do risco de mercado

A cronologia dos instrumentos de gestão de risco iniciou em 1938, com a Duration de títulos de renda fixa, passou por Markowitz em 1952; modelo de precificação de ativos do Sharpe em 1963; modelo de precificação de opções de Black & Scholes; Acordo de Basiléia em 1988; Testes de estresse em 1992; Value at Risk em 1993;e, o RiskMetrics do Banco JPMorgan em 1994.

Dentre todos, para o risco de mercado, destacou-se a ferramenta conhecida como Valor sob Risco (Value at Risk-VaR), que é um método de fácil compreensão e amplamente utilizado para a gestão, mensuração e controle dos diversos riscos de mercado. Por meio de técnicas estatísticas, o VaR mensura, em condições normais de mercado e considerando um certo grau de confiança num horizonte de tempo, a perda esperada máxima de um título ou de uma carteira de títulos. Exemplos: 1, 2 e 3.

Pode-se, portanto, entender o VaR como uma medida que evidencia a exposição da carteira ao risco de mercado, bem como suas chances de perdas. É uma medida que resume a perda máxima esperada, facilitando bastante à compreensão do risco de uma carteira.

Um modo prático de utilização do VaR ocorre quando, uma vez calculado o VaR, o investidor manifesta seu conforto com relação a ele se comparado com o retorno esperado pela carteira. Caso haja desconforto, a carteira deve sofrer uma realocação de modo a ajustar o VaR ao padrão de risco do investidor.

Existem diversos modos de calcular o VaR de uma carteira, destacando-se os modelos histórico, paramétrico, não-paramétrico e o método de Monte Carlo.

Como deve ser a escolha do modelo de VaR? - Como se sabe, todo modelo é uma tentativa de melhor aproximação da realidade. Os modelos de VaR são, nesse sentido, uma tentativa de inferir a perda máxima de uma carteira. A escolha do modelo mais adequado passa por uma série de passos, entre eles um estudo minucioso da distribuição de probabilidade dos retornos da carteira de investimentos sob análise. No caso do VaR paramétrico, deve ser assumido que a distribuição de probabilidade é normal, mas na maioria dos casos isso não é verificado. Uma vez escolhido o modelo a ser utilizado, ele deve ser testado. Um método para testar o bom uso de um modelo de VaR é o Back Test. Por exemplo.