O que é análise de risco?
A análise de risco é o processo de avaliar a probabilidade de ocorrência de um evento adverso no setor corporativo, governamental ou ambiental. A análise de risco é o estudo da incerteza subjacente de um determinado curso de ação e refere-se à incerteza dos fluxos de caixa previstos, a variação do retorno do portfólio ou das ações, a probabilidade de sucesso ou fracasso de um projeto e possíveis estados econômicos futuros. Os analistas de risco geralmente trabalham em conjunto com os profissionais de previsão para minimizar futuros efeitos imprevistos negativos.
Principais Takeaways
- A análise de risco é o processo de avaliar a probabilidade de ocorrência de um evento adverso no setor corporativo, governamental ou ambiental. O risco pode ser analisado usando várias abordagens, incluindo aquelas que se enquadram nas categorias quantitativa e qualitativa. A análise de risco ainda é mais uma arte do que uma ciência.
Compreendendo a análise de risco
Um analista de risco começa identificando o que pode dar errado. Os eventos negativos que podem ocorrer são então pesados em relação a uma métrica de probabilidade para medir a probabilidade do evento ocorrer. Finalmente, a análise de risco tenta estimar a extensão do impacto que será causado se o evento acontecer.
Análise Quantitativa de Riscos
A análise de risco pode ser quantitativa ou qualitativa. Sob análise quantitativa de risco, um modelo de risco é construído usando simulação ou estatística determinística para atribuir valores numéricos ao risco. Entradas que são principalmente suposições e variáveis aleatórias são inseridas em um modelo de risco.
Para qualquer faixa de entrada, o modelo gera uma faixa de saída ou resultado. O modelo é analisado usando gráficos, análise de cenário e / ou análise de sensibilidade pelos gerentes de risco para tomar decisões para mitigar e lidar com os riscos.
Uma simulação de Monte Carlo pode ser usada para gerar uma série de resultados possíveis de uma decisão tomada ou ação tomada. A simulação é uma técnica quantitativa que calcula os resultados para as variáveis de entrada aleatória repetidamente, usando um conjunto diferente de valores de entrada a cada vez. O resultado resultante de cada entrada é registrado e o resultado final do modelo é uma distribuição de probabilidade de todos os resultados possíveis. Os resultados podem ser resumidos em um gráfico de distribuição, mostrando algumas medidas de tendência central, como média e mediana, e avaliando a variabilidade dos dados por meio de desvio e variância padrão.
Os resultados também podem ser avaliados usando ferramentas de gerenciamento de riscos, como análise de cenários e tabelas de sensibilidade. Uma análise de cenário mostra o melhor, o meio e o pior resultado de qualquer evento. A separação dos diferentes resultados do melhor para o pior fornece uma difusão razoável de insights para um gerente de riscos.
Por exemplo, uma empresa americana que opera em escala global pode querer saber como seria o resultado final se a taxa de câmbio de alguns países se fortalecer. Uma tabela de sensibilidade mostra como os resultados variam quando uma ou mais variáveis ou suposições aleatórias são alteradas. Um gerente de portfólio pode usar uma tabela de sensibilidade para avaliar como as alterações nos diferentes valores de cada segurança em um portfólio afetarão a variação do portfólio. Outros tipos de ferramentas de gerenciamento de risco incluem árvores de decisão e análise de ponto de equilíbrio.
Análise Qualitativa de Riscos
A análise qualitativa de riscos é um método analítico que não identifica nem avalia riscos com classificações numéricas e quantitativas. A análise qualitativa envolve uma definição escrita das incertezas, uma avaliação da extensão do impacto (se o risco persistir) e planos de contramedida no caso de ocorrência de um evento negativo.
Exemplos de ferramentas qualitativas de risco incluem análise SWOT, diagramas de causa e efeito, matriz de decisão, teoria dos jogos etc. Uma empresa que deseja medir o impacto de uma violação de segurança em seus servidores pode usar uma técnica de risco qualitativa para ajudar a prepará-la para qualquer perda rendimentos que possam ocorrer devido a uma violação de dados.
Enquanto a maioria dos investidores está preocupada com o risco de queda, matematicamente, o risco é a variação, tanto para a desvantagem quanto para a alta.
Quase todos os tipos de grandes empresas exigem um tipo mínimo de análise de risco. Por exemplo, os bancos comerciais precisam proteger adequadamente a exposição cambial de empréstimos no exterior, enquanto as grandes lojas de departamento devem levar em consideração a possibilidade de receitas reduzidas devido a uma recessão global. É importante saber que a análise de riscos permite aos profissionais identificar e mitigar riscos, mas não evitá-los completamente.
Exemplo de Análise de Risco: Valor em Risco (VaR)
O Value at risk (VaR) é uma estatística que mede e quantifica o nível de risco financeiro em uma empresa, carteira ou posição em um período de tempo específico. Essa métrica é mais comumente usada pelos bancos comerciais e de investimentos para determinar a extensão e a taxa de ocorrência de perdas potenciais em suas carteiras institucionais. Os gerentes de risco usam o VaR para medir e controlar o nível de exposição ao risco. Pode-se aplicar os cálculos do VaR a posições específicas ou carteiras inteiras ou para medir a exposição ao risco em toda a empresa.
O VaR é calculado mudando os retornos históricos do pior para o melhor com a suposição de que os retornos serão repetidos, especialmente quando se trata de risco. Como exemplo histórico, vejamos o Nasdaq 100 ETF, que opera sob o símbolo QQQ (às vezes chamado de "cubos") e que começou a ser negociado em março de 1999. Se calcularmos cada retorno diário, produziremos um rico conjunto de dados de mais de 1.400 pontos. Os piores geralmente são visualizados à esquerda, enquanto os melhores retornos são colocados à direita.
Por mais de 250 dias, o retorno diário da ETF foi calculado entre 0% e 1%. Em janeiro de 2000, a ETF retornou 12, 4%. Mas há pontos em que a ETF também resultou em perdas. Na pior das hipóteses, a ETF registrou perdas diárias de 4% a 8%. Este período é referido como os piores 5% da ETF. Com base nesses retornos históricos, podemos assumir com 95% de certeza que as maiores perdas da ETF não ultrapassarão 4%. Portanto, se investirmos US $ 100, podemos dizer com 95% de certeza que nossas perdas não ultrapassarão US $ 4.
Uma coisa importante a ter em mente. O VaR não fornece certeza absoluta aos analistas. Em vez disso, é uma estimativa baseada em probabilidades. A probabilidade aumenta se você considerar os retornos mais altos e apenas os piores 1% dos retornos. As perdas de 7% a 8% do Nasdaq 100 ETF representam os piores 1% de seu desempenho. Assim, podemos assumir com 99% de certeza que nosso pior retorno não nos perderá US $ 7 em nosso investimento. Também podemos dizer com 99% de certeza que um investimento de US $ 100 só nos perderá no máximo US $ 7.
Limitações da análise de risco
O risco é uma medida probabilística e, portanto, nunca pode lhe dizer com certeza qual é a sua exposição precisa ao risco em um determinado momento, apenas qual é a probabilidade de distribuição das possíveis perdas se e quando ocorrerem. Também não existem métodos padrão para calcular e analisar riscos, e até o VaR pode ter várias maneiras diferentes de abordar a tarefa. Presume-se que o risco ocorra usando probabilidades normais de distribuição, que na realidade raramente ocorrem e não podem explicar eventos extremos ou "cisnes negros".
A crise financeira de 2008, que expôs esses problemas como cálculos de VaR relativamente benignos, subestimou a ocorrência potencial de eventos de risco apresentados por portfólios de hipotecas subprime. A magnitude do risco também foi subestimada, o que resultou em índices de alavancagem extremos nas carteiras subprime. Como resultado, as subestimações de ocorrência e magnitude do risco deixaram as instituições incapazes de cobrir bilhões de dólares em perdas, à medida que os valores das hipotecas subprime entraram em colapso.
