O presente artigo desenvolve um modelo no qual os bancos competem no mercado de crédito, podendo realizar ou não um investimento irrecuperável em tecnologia para diferenciar os bons tomadores dos ruins. A depender do tamanho necessário para este investimento, surgem equilíbrios em que nenhum banco investe (quando o montante é muito alto em relação ao ganho esperado), apenas um o faz, ou vários fazem essa escolha (quando o investimento é relativamente barato).
No modelo, devido a economias de escala, o acesso à tecnologia é limitado aos grandes bancos. No Brasil, o mercado de crédito é bastante concentrado e, com base no modelo, vemos que há a possibilidade de que o mercado de bons pagadores fique aprisionado por um número ainda menor de instituições, aumentando seu poder de mercado. Isso pode ser ainda melhor ilustrado considerando a dinâmica do modelo para vários períodos, já que a opção pelo investimento por um dos bancos sinaliza para os demais o interesse em ocupar o mercado bom (first mover advantage). Dessa forma, o modelo ajuda a explicar porque os grandes bancos têm um interesse estratégico em aumentar sua participação de mercado via aquisição de players menores.
123 O acordo de Basiléia II, ao permitir que os bancos utilizem seus modelos internos para o cálculo da exigência de capital, atua no sentido de incentivar o investimento, com o potencial deslocamento do equilíbrio inicial onde não havia esse investimento. No novo equilíbrio, os bons tomadores são beneficiados, havendo uma redução do risco médio do sistema.
Além disso, o modelo nos ajuda a compreender o que ocorre em uma situação de redução da liquidez de origem macroeconômica, em que os bancos públicos tentem atenuá- la, aumentando o volume de crédito ofertado. Nesse caso, a segmentação dos tomadores faz com que o efeito de deterioração das carteiras dos bancos que optam por essa linha de ação seja potencializado.
Assim, vemos que o custo de investimento em poder de discriminação tem um papel fundamental na forma como os grandes bancos irão interagir estrategicamente e que a regulação pode ter um papel ativo na determinação da configuração que o mercado assumirá. No futuro, com a melhora da qualidade das informações sobre taxas de juros no Sistema de Informações de Crédito do Banco Central (SCR), será possível testar algumas implicações do modelo, como, por exemplo, maior dispersão das taxas de juros de acordo com o risco do cliente.
Em relação a trabalhos futuros, uma modificação interessante ao modelo aqui apresentado pode ser a maneira como o banco observa o risco do tomador. O banco poderia observar apenas um sinal sobre a qualidade do cliente, sendo a qualidade desse sinal uma função da “distância” do cliente ao banco. Este tipo de modelo a la Hotelling incorporaria a assimetria de informação entre os bancos.
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Cap. 5 – Avaliação robusta do risco em modelos Value at Risk
(Parte 1) – Filosofia dos modelos VaR, metodologia dos quatro
elementos e avaliação do risco de modelo
1. Introdução
Os modelos tipo Value-at-risk (VaR) têm um papel bastante relevante na indústria bancária, pois, além de serem utilizados, gerencialmente, para a mensuração do risco, são também empregados para o cálculo da exigência de capital mínimo1 e cálculo do capital
econômico dentro do escopo do Pilar 2 de Basileia II.
Os modelos de VaR foram desenvolvidos na década de 90 para a mensuração do risco de mercado sendo que, historicamente, o VaR seguiu uma abordagem frequentista. Visto que, originalmente, a mensuração do risco de mercado tinha horizonte de curto prazo e havia disponibilidade de dados suficiente para a construção dos modelos, tal escolha parece intuitiva.
A utilização dos modelos VaR foi estendida para outras aplicações, como a modelagem da perda não esperada relacionada ao risco de crédito e à mensuração do risco operacional. Nesses casos, os horizontes de tempo adotados costumam ser de 1 ano e o nível de confiança de 99,9%. O caso mais extremo é o cálculo de capital econômico, com níveis de confiança extremamente elevados (entre 99,95% e 99,98%). Neste contexto, tornaram-se relevantes os problemas da aplicação de abordagens puramente frequentistas, baseadas somente em dados históricos. No Brasil, este problema é ainda mais acentuado devido, em primeiro lugar, à inexistência de séries históricas longas e, em segundo lugar, mesmo que as séries existissem, sua utilização seria limitada, pois ocorreram mudanças relevantes no ambiente econômico e no perfil de risco das exposições dos bancos.
Este capítulo pretende discutir o conceito de VaR, as limitações do modelo e as diversas formas pelas quais ele é utilizado pelos bancos. O objetivo principal do ensaio é
1 Quando um banco possui capital acima do mínimo exigido, seu Índice de Basileia é maior do que o índice
mínimo (no Brasil o mínimo é 11% e na maioria dos países é de 8%). Quanto maior o índice, maior a folga de capital em relação ao mínimo. Os modelos VaR são usados para o cálculo do capital mínimo (modelos internos de Basileia II) pelos bancos que detêm autorização do órgão regulador para tanto.
125 discutir quais são as “informações relevantes” que devem ser consideradas nos modelos de VaR, culminando com a proposta da aplicação da metodologia dos “quatro elementos” de risco operacional a todos os riscos, como forma de minimizar os problemas encontrados nos modelos tipo VaR. Discutiremos também o conceito de risco de modelo e sua importância dentro do contexto da gestão de risco.
Este trabalho se concentrará em analisar os modelos a partir daqueles que são efetivamente utilizados pelas grandes instituições financeiras no Brasil e no mundo, já que esses são os de maior interesse no âmbito da regulação bancária. Os modelos que um banco usa afeta diretamente o cálculo do seu risco de insolvência (via modelo de capital econômico) e, portanto, influencia a sua alavancagem e consequentemente o risco sistêmico. Também podem influenciar a alocação de ativos do banco e a concorrência bancária.
Este ensaio é dividido em dois capítulos. Este primeiro limita-se à discussão conceitual, enquanto o capítulo seguinte propõe uma aplicação prática dos conceitos aqui apresentados.
A próxima seção deste capítulo introduz conceitos relacionados à modelagem do VaR, iniciando pela definição de Value-at-Risk, com a distinção entre a definição conceitual e a definição operacional. Em seguida, são apresentadas as especificações dos modelos de VaR quando aplicados para diferentes riscos (de mercado, de crédito, operacional) e para a mensuração do capital econômico.
Na seção seguinte, serão discutidos os conceitos de probabilidade aplicados à gestão de risco, assim como a distinção entre risco e incerteza Knightiana. Em seguida, será discutido o conceito de risco de modelo e a importância da avaliação desse risco pelos bancos.
Por último, será proposto que o ferramental conhecido como “os quatro elementos”, utilizado na modelagem de risco operacional, seja estendido na análise de outros riscos, principalmente com a incorporação dos cenários ao VaR.
No capítulo seguinte será apresentado um modelo de VaR para risco de mercado por cenários, cujo propósito é ajustar o VaR à maior volatilidade associada às datas de divulgação econômica relevante.
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