The Court’s assessment

Conforme mencionado anteriormente, este trabalho espelha-se nas metodologias e nos achados apresentados por Remolona et al (2008b), entretanto com algumas adaptações, visto os objetivos serem levemente diferentes e mais focados nos títulos brasileiros.

O trabalho de Remolona et al (2008b) visava, primeiramente, identificar o RIEL como indicador adequado e superior aos modelos baseados em variáveis macroeconômicas, na identificação do risco soberano, o que será considerado como fato, visto já terem os autores isso comprovado, e estar relacionado exclusivamente à validação do indicador, e não ao estudo do spread brasileiro.

Convém destacar que os autores não especificaram se fora utilizado para o cálculo do RIEL a tabela de default com detalhamento de cada referência básica de rating, por exemplo, se Baa foi adotado indiscriminadamente para os ratings Baa1, Baa2 e Baa3.

Em razão desta dúvida foi adotado, neste trabalho, dois RIELs. Um baseado na classificação não discriminada, a partir da média aritmética obtida a partir dos percentuais de default soberano e corporativo, que não possui detalhamento, e outro baseado nos percentuais da chamada tabela de default idealizado, divulgado pela própria Moody’s (2003), que discrimina mais detalhadamente os percentuais de default esperado (Moody's Idealized Default Probability Table). A tabela a seguir mostra os percentuais de default utilizados.

Tabela 6 - Probabilidade idealizada de default

Rating Ano 1 Ano 2 Ano 3 Ano 4 Ano 5 Ano 6 Ano 7 Ano 8 Ano 9 Ano 10

Aaa 0,000% 0,000% 0,001% 0,002% 0,003% 0,004% 0,005% 0,007% 0,008% 0,010% Aa1 0,001% 0,003% 0,010% 0,021% 0,031% 0,042% 0,054% 0,067% 0,082% 0,100% Aa2 0,001% 0,008% 0,026% 0,047% 0,068% 0,089% 0,111% 0,135% 0,164% 0,200% Aa3 0,003% 0,019% 0,059% 0,101% 0,142% 0,183% 0,227% 0,272% 0,327% 0,400% A1 0,006% 0,037% 0,117% 0,189% 0,261% 0,330% 0,406% 0,480% 0,573% 0,700% A2 0,011% 0,070% 0,222% 0,345% 0,467% 0,583% 0,710% 0,829% 0,982% 1,200% A3 0,039% 0,150% 0,360% 0,540% 0,730% 0,910% 1,110% 1,300% 1,520% 1,800% Baa1 0,090% 0,280% 0,560% 0,830% 1,100% 1,370% 1,670% 1,970% 2,270% 2,600% Baa2 0,170% 0,470% 0,830% 1,200% 1,580% 1,970% 2,410% 2,850% 3,240% 3,600% Baa3 0,420% 1,050% 1,710% 2,380% 3,050% 3,700% 4,330% 4,970% 5,570% 6,100% Ba1 0,870% 2,020% 3,130% 4,200% 5,280% 6,250% 7,060% 7,890% 8,690% 9,400% Ba2 1,560% 3,470% 5,180% 6,800% 8,410% 9,770% 10,700% 11,660% 12,650% 13,500% Ba3 2,810% 5,510% 7,870% 9,790% 11,860% 13,490% 14,620% 15,710% 16,710% 17,660% B1 4,680% 8,380% 11,580% 13,850% 16,120% 17,890% 19,130% 20,230% 21,240% 22,200% B2 7,160% 11,670% 15,550% 18,130% 20,710% 22,650% 24,010% 25,150% 26,220% 27,200% B3 11,620% 16,610% 21,030% 24,040% 27,050% 29,200% 31,000% 32,580% 33,780% 34,900% Caa1 17,382% 23,234% 28,639% 32,479% 36,314% 38,967% 41,385% 43,657% 45,672% 47,700% Caa2 26,000% 32,500% 39,000% 43,880% 48,750% 52,000% 55,250% 58,500% 61,750% 65,000% Caa3 50,990% 57,009% 62,450% 66,242% 69,821% 72,111% 74,330% 76,485% 78,581% 80,700%

Fonte: Moody’s (2003) pg.19, Appendix A

Em segundo lugar, propunha a utilização de um modelo, a partir de análise de regressão linear em painel, baseado no RIEL, no VIX e em indicadores de liquidez da dívida decorrentes de emissões líquidas de cada país e montante disponível de dívida em mercado, como forma de obter-se uma aproximação para as taxas praticadas nos CDS de 5 anos de 27 países emergentes.

Utiliza-se a mesma equação apresentada em Remolona et al (2008a), com regressão em painel, considerando dados mensais e trimestrais, utilizando tanto o período 2002-2006, quanto o período 2002-2010, a fim de observar o comportamento durante a crise financeira internacional de 2008/2009.

Dados diários serão utilizados para avaliação de regressões de cada país em específico, a fim de observar-se a aplicação do modelo. Nesse caso aplicou-se o modelo também à Indonésia, Grécia e Itália. A Indonésia, ainda que figure como economia emergente, não foi utilizada no painel em razão de possuir poucos dados, o que reduziria significativamente o número de observações.

A aplicação da equação, no entanto, será feita para os períodos de 2, 3, 5, 7 e 10 anos, a fim de obter-se estimativas de spread diferentes e a adequação do modelo para diferentes maturidades de títulos. Entretando, este trabalho restringiu-se, para fins de validação do modelo original, com maturidade 5 anos, a 7 países que representavam, em 2002, 67% do total da dívida emergente: Brasil, México, Rússia, Turquia, Bulgária, África do Sul e Hungria Para as demais maturidades foram incluídos Peru e Chile, ora agregando-se ao grupo original, ora excluíndo-se Hungria.

Em relação ao montante de dívida disponível em mercado, os autores não especificaram se estaria circunscrito às dívidas de países emergentes ou à dívida global, razão pela qual foi rodado o modelo para os dois parâmetros. Além disso, foi testado o modelo considerando tanto o total da dívida externa em títulos de cada país, incluíndo a de responsabilidade privada, quanto a parcela de dívida soberana, bem como o total de dívida global em títulos, incluíndo dívida privada.

Com intuito de aprofundar mais a análise da adequabilidade do modelo, as regressões foram rodadas tanto no modelo original, no qual os parâmetros foram logaritmizados, à exceção do VIX, quanto no modelo sem logaritmização e com todos os parâmetros logaritmizados.

Em terceiro lugar propunha avaliar a parcela decorrente das perdas esperadas, o RIEL, com a relacionada ao prêmio de risco, e identificar a ocorrência do credit spread puzzle para um grupo de 27 países emergentes na maturidade de títulos de 5 anos.

Como o interesse desse trabalho é focado nas emissões brasileiras, a análise do comportamento dos prêmios de risco do Brasil será feita em conjunto com a de alguns países emergentes e de países desenvolvidos que recentemente vêm passando por crises de confiança em relação às suas elevadas dívidas.

A taxa de default a ser utilizada no cálculo dos RIEL idealizados será a de 5 anos, anualizada, independentemente do prazo do CDS analisado, visto que pequenas divergências não interferem significativamente na modelagem.

Para o RIEL combinado, em razão de apresentar menor discriminação, optou-se por utilizar a taxa de default relacionada a cada maturidade.

6.1. Objetivos

6.1.1. Objetivo geral

- Identificar a existência de prêmio de risco demasiadamente elevado na remuneração dos títulos brasileiros emitidos no exterior em dólar, calculado após descontar-se a perda esperada, dada a classificação de risco feita pela agência de rating internacional Moody’s , do spread obtido da taxa do CDS para 2, 3, 5, 7 e 10 anos.

6.1.2. Objetivos específicos

a) Identificar como as medidas de risco, como o Chicago Board Options Exchange Market Volatility Index (VIX), bem como o modelo apresentado por Remolona (2008b), podem ser utilizados em auxílio à gestão da estrutura a termo de taxas de juros do emissor República Federativa do Brasil;

c) Identificar a existência de divergências de prêmios de risco para emissores com características de rating semelhantes, para os períodos de 2, 3, 5, 7 e 10 anos.

6.2. Procedimentos metodológicos

6.2.1. Objetivo geral

A identificação da existência de prêmio de risco demasiadamente elevado na remuneração dos títulos brasileiros emitidos no exterior em dólar, é obtida com auxílio de um código Matlab (Anexo I) utilizado para acessar os dados de diversos arquivos (Anexo II) com o objetivo de gerar diversas planilhas em Excel utilizadas para a execução de regressões com o software Eviews.

O primeiro passo é calcular a perda esperada percentual em cada dia, a partir de janeiro de 2002 conforme existam dados de CDS. A perda esperada percentual é calculada com base nas probabilidades de default de 5 anos, anualizadas conforme a maturidade do CDS a utilizar, no caso da tabela idealizada, correspondente ao risco atribuído ao Brasil, para cada dia específico, pela agência Moody’s de classificação de risco. No caso da tabela de default combinada, utiliza-se a taxa específica da maturidade

do CDS. Esse valor é multiplicado por 0,45, que é o fator que representa o percentual não recuperável após um default, anualizando-as.

Após obtenção do percentual da perda esperada para cada dia, correspondente a cada prazo, subtrai-se esse valor do spread obtido da taxa anual do CDS para 2, 3, 5, 7 e 10 anos, respectivamente ao prazo de default.

Identifica-se, então, o peso do percentual da perda esperada, que corresponde à remuneração do risco de default soberano, dentro do total exigido do CDS.

O mesmo procedimento será aplicado à periodicidade mensal.

Analisa-se, a partir daí, o comportamento do prêmio para os diferentes prazos de vencimento ao longo dos períodos dos dados.

6.2.2. Objetivo específico ‘a’

A identificação da aplicação do Chicago Board Options Exchange Market Volatility Index (VIX) como indicador de auxílio à gestão da estrutura a termo de taxas de juros do emissor República Federativa do Brasil, bem como do modelo apresentado por Remolona (2008b), é feita da seguinte forma.

Por meio de regressão linear em painel da equação proposta em Remolona et al (2008b), para os períodos de 2, 3, 5, 7 e 10 anos, com base nos dados obtidos para as perdas esperadas dos países emergentes analizados nos mesmos prazos, é avaliada a significância dos coeficientes de cada componente do modelo, principalmente a do coeficiente do indicador VIX, para cada prazo, com periodicidade trimestral e mensal,

Dentre as possibilidades testadas, variando-se os parâmetros dívida global, emergente, RIEL idealizado e RIEL combinado, bem como os modelos logaritmizado puro e com VIX não logaritmizado, avalia-se aquela que melhor se adapta às condições de maturidades e prazos.

Como fruto dessa avaliação, pode-se verificar se e como o VIX pode ser utilizado para identificar prazos em que o mercado esteja com maior ou menor apetite ao risco, orientando reaberturas ou trocas.

6.2.3. Objetivo específico ‘b’

A identificação da existência de divergências de prêmios de risco para emissores com características de rating semelhantes ou em situação atual de crise, para os períodos de 2, 3, 5, 7 e 10 anos, é feita pela mesma forma que a obtenção do prêmio de risco do Brasil.

Os países a serem utilizados são: México, Rússia, Indonésia, Peru, Turquia, Bulgária, África do Sul, Chile, Grécia, Hungria e Itália.

Com posse dos dados, compara-se os resultados entre os países identificando as semelhanças e divergências entre eles e as respectivas classificações de risco.