Effects of protein and exercise on gene expression levels

A existência de várias crises14 _{fez com que as empresas ficassem sujeitas a mais riscos,}

tendo como consequência graves impactos nos seus resultados. Estas situações levaram a uma maior preocupação da gestão do risco de forma a não defraudar as expectativas dos investidores quanto à rentabilidade do investimento. De modo a responder a estas preocupações, surgiu uma panóplia de novos métodos e técnicas de análises de risco, interligados com as questões de retorno e risco.

Os modelos de avaliação de risco podem ser bastante complexos, mas, entretanto, existem formas imediatas para avaliar riscos específicos como é o caso dos ratings.

Segundo Ferreira (2010) a análise de ratings permite possuir uma ideia, face ao critério escolhido de quais as melhores e piores organizações mediante a sua posição e possibilita a qualquer agente económico ter uma comparação efetiva dos tipos de risco envolvidos nas operações com cada país e no seu interior, com os mais importantes agentes económicos.

Entretanto existem alguns tipos de risco que não podem ser traduzidos através de ratings ou de que não é viável a análise isolada da sua dimensão.

Existem assim modelos que permitem lidar com a situação dos cash-flows parcialmente correlacionados, através de medidas estatísticas (média e desvio-padrão) que possibilitam conhecer os rendimentos esperados e avaliar de forma mais correta o risco associado às possíveis decisões a tomar.

O conjunto de riscos que as empresas têm de enfrentar, levou à necessidade de sistemas de análise e gestão do risco com o objetivo de avaliar a sua exposição. Alguns dos modelos de análise são: Modelo VaR, Modelo de Stress Test e Modelo RAROC (Porfírio, 2003).

14 _{Exemplos de crises: 1929 – Wall Street Crash; 1987 – Crash Bolsa Nova Iorque (Black Monday); 1997 – Crise Asiática;}

• Modelo VaR (Value-at-Risk)

Segundo Porfírio (2003), Hull (2012) e Silva et al. (2013) o modelo VaR ou Value-at- Risk é um método utilizado para avaliar e quantificar o nível do risco financeiro de uma empresa ou de um investimento, durante um período de tempo.

O VaR resume num número o risco de um montante financeiro, ficando este número associado à perda máxima esperada num período temporal com um intervalo de confiança15_.

Por outras palavras, o VaR representa o excedente de capital que a empresa deve possuir para garantir com elevados níveis de confiança que o prejuízo que pode incorrer não é superior ao valor do ativo ou do investimento.

A sua flexibilidade torna-o interessante porque permite adaptações sem que o rigor seja perdido e tem como um dos seus atrativos a tradução do risco na mesma unidade do investimento, possibilitando uma análise direta do valor obtido.

No cálculo do VaR, a empresa terá de escolher a melhor técnica que se adapte à informação e ferramentas que tem disponíveis para otimizar o valor do VaR à realidade. Estas técnicas podem ser não paramétricas - simulação histórica e simulação de Monte Carlo - ou paramétricas - variância-covariância (Silva et al., 2013).

A simulação histórica permite obter o valor do VaR a partir da simulação de cenários futuros tendo como base o histórico das variáveis analisadas. Em termos práticos utilizam-se valores históricos dos ativos e a partir desses valores, calcula-se a perda ou ganho diário. Apresenta-se como um método simples e de fácil implementação e a sua vantagem é ter por base dados reais e não ponderados, oferendo ao modelo um carácter mais realista e empírico. Como inconvenientes, apresenta, na ausência de valores históricos, a necessidade de cálculos complexos ou a existência de dados extraordinários que possam influenciar os resultados obtidos.

A simulação de Monte Carlo é utilizada quando o comportamento de um ativo está sujeito a ruturas bruscas e imprevisíveis. As simulações de Monte Carlo constituem uma amostra gerada de forma aleatória, tendo em consideração uma determinada distribuição de probabilidades. As suas desvantagens são a possibilidade de inúmeras situações geradas com inúmeros parâmetros ou a necessidade de investimentos informáticos, nomeadamente em programas específicos.

15 _{Os intervalos de confiança, geralmente, são calculados com os níveis de confiança de 95% ou 99%. Por exemplo, para um}

A abordagem paramétrica através do cálculo da variância-covariância consiste em assumir que a variável analisada segue uma distribuição conhecida (distribuição normal), permitindo a nível estatístico, extrapolações com bons níveis de confiança. O valor do VaR resulta diretamente do desvio-padrão dos ativos, utilizando um fator de multiplicação que corresponde ao nível de confiança pretendido. Este modelo é considerado de aplicação simples e útil, com os valores resultantes mais coerentes que os métodos não paramétricos e mais aproximados com a realidade económica atual e não com o passado.

• Stress Test (Testes de stress ou de esforço)

Esta técnica surgiu como resposta a multiplicação das crises e acontecimentos excecionais que têm provocado fortes impactos nos valores das empresas.

Segundo Porfírio (2003) o stress test é uma técnica de gestão de risco que avalia e determina as reações de uma instituição ou sistema, a movimentos anormais ou extremos que possam ocorrer nos mercados. Apesar da baixa probabilidade dos acontecimentos ocorrerem, caso se verifiquem, poderão ter um impacto significativo nos resultados da empresa. O stress test consegue apresentar os impactos, nos resultados, dessas situações. A simulação de Monte Carlo é um dos métodos mais utilizados para esta análise.

Atualmente esta técnica tem tido uma difusão acentuada, através dos testes de stress realizados por o BCE às instituições bancárias da zona euro.

• Modelo RAROC (Risk Adjusted Return on Capital)

Modelo criado por Bankers Trust na década de 70, é definido como um rácio ajustado ao capital económico que aloca, ou seja, o RAROC é uma ferramenta de risco que mede a rentabilidade ajustada ao risco incorrido, oferecendo aos gestores de risco a capacidade de comparar os retornos dos diversos projetos com níveis de risco diferentes. Determina-se:

= _{ó ( )}

O RAROC tem como desafio agregar e determinar o equilíbrio ideal entre o capital, retorno e risco, sendo uma importante ferramenta estratégica devido a ter em consideração o risco e o retorno no mesmo foco de análise. Importa evidenciar que este modelo não é concebido para identificar risco de perdas desastrosas, uma vez que as todas as perdas são calculadas com um certo nível de confiança (Porfírio, 2003).

3. Mercado Cambial