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Aspectos quantitativos e qualitativos para a modelagem de Riscos Operacionais
Risco Operacional Risco de perda resultante processos internos falhos ou inadequados, pessoas e sistemas ou ainda por eventos externos. (BCBS)
Incertezas
Riscos
Operacionais Processos
Fragilidades
Eventos de Risco
Fraude: interna ou externa, roubo de informações e outros
ativos, evasão fiscal, etc.
RH: discriminação, segurança, remuneração, etc.
Clientes, Produtos e Práticas de Negócios: defeitos em
produtos ou serviços,
Dano a ativos físicos: desastre natural, terrorismo,
vandalismo.
Falhas de sistemas: falhas em softwares e hardwares.
Execução, entrega e gestão de processos: erros de
cadastramento, registros contábeis, etc.
Consequências
• Perdas Diretas
• Oportunidades
• Elevação de Custo
• Sanções
ICR
Controle
Gerenciamento
Gerenciamento
Aspectos Qualitativos
Mapeamento de Processos
Mapeamento de Riscos
Auto Avaliação
Tolerância ao Risco
Ocorrência
Severidade
Auto Avaliação de Controles e Riscos
Planos de Ação
Distribuição de Perdas Agregadas
Virtudes
Imparcialidade: baseia-se em perdas internas e externas.
Aplicação: largamente utilizada na modelagem de riscos atuariais.
Extensões: EVT para cenários de alto impacto e baixa probabilidade de ocorrência.
Requisitos
Suficiência de dados;
Homogeneidade;
Independência;
Estacionariedade;
Adequação de Distribuições;
Aspectos Quantitativos
Modelos Causais
Regressões: múltipla e discriminante Análise Fatorial Correlação Canônica Econométricos
Não-Lineares Estatísticos
Redes Bayesianas Redes Neurais Lógica Fuzzy Data Mining
Características das Redes Bayesianas
Permite a incorporação de outros fatores relevantes
Indicadores Chaves de Risco
Experiência dos Analistas
Análise de Cenários
• Frequência e Severidade não necessitam ser independentes.
• Permite a utilização de técnicas para aprendizagem de estrutura a fim de verificar
os relacionamentos entre as variáveis.
• Permite evoluir o modelo ao longo do tempo com o crescimento da base de
perdas coletadas.
15
17
19
21
23
25
27
0 15 30 45 60
R$
M
illio
ns
VaR anual em R$ milhões
LDA Otimista Neutro Pessimista
Exemplo
Indicadores Chaves de Risco
Exemplos
• RH: taxa de absenteísmo ou doença, tempo médio para preenchimento de vagas.
• IT: número de chamadas ao help desk, número de versões e atualizações.
• Financeiro: frequência de prazos ultrapassados para envio de informações,
frequência e montante de ajustes diários nos resultados.
• Jurídico: número e montante de casos em aberto, reclamações de clientes.
• Auditoria: número de pontos de auditoria, revisão de prazos.
• Risco: frequência e valores de estouro de limites, perdas em crédito.
Evolução da Perda Esperada
500
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575
600
625
650
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3 6 9 12 18 24 30 36 42 48 54 60
Tempo em Meses
Valo
r em
R$ m
il/t
rim
estr
e
Analista
Perdas Coletadas
Evolução do VaR 99,9%
650
675
700
725
750
775
800
825
850
3 6 9 12 18 24 30 36 42 48 54 60
Tempo em Meses
Valo
r em
R$ m
il/t
rim
estr
e
Analista
Perdas Coletadas
Incluindo ICR
• Inicialmente, a estimativa do
analista baseia-se em grande
parte em seu conhecimento
prévio.
• A medida em que perdas são
coletadas, as estimativas
começam a convergir.
• A experiência prévia do analista
é aprimorada com a coleta de
perdas históricas calibrando
suas estimações para níveis mais
aderentes à realidade.
Abordagem Qualitativa
Baseadas em estimativas de impacto e probabilidade de ocorrência, são úteis como
um primeiro passo na avaliação de risco operacional.
Este tipo de abordagem permite, por exemplo:
a identificação dos maiores riscos;
estabelecimento da tolerância aos riscos pela organização;
Auto Avaliação de riscos e controles;
criação e gestão de Planos de Ação para Mitigação de Riscos;
criação e gestão de Indicadores Chaves de Riscos;
estimar a Perda Esperada baseada na experiência do gestor.
Conclusões
Abordagem Quantitativa
A quantificação do risco caracteriza-se pela:
Objetividade: ao traduzir o risco em números facilita a disseminação da cultura de riscos pela organização.
Imparcialidade: ao se basear na observação de eventos de perda permite ao gestor reavaliar seu entendimento sobre a dinâmica das perdas.
Previsibilidade: por considerar todas as possíveis combinações para as perdas ao longo do tempo, estabelece um nível de previsibilidade para o risco, tendência e sensibilidade mais completo.
Redes Bayesianas possibilitam a integração da abordagem qualitativa com a quantitativa permitindo a:
incorporação de Indicadores Chaves de Risco;
utilização da experiência do gestor;
análise de cenários;
incorporação gradativa das perdas incorridas proporcionando estimações mais robustas sobre o risco ao qual a empresa está exposta.
Conclusões
Muito Obrigado!
Alexandre de Oliveira
Tel: +5511.3512.0320