Riscos no ambiente das operações de crédito

Seguindo os conceitos estatísticos, no tocante ao valor médio esperado ou simplesmente “média”, introduzimos o conceito de volatilidade, muito importante no mercado financeiro:

Sendo uma medida de probabilidade, o risco na maioria das vezes é associado direta ou indiretamente a métricas também de probabilidade, como, por exemplo, o desvio padrão, que indica a dispersão de resultados ou observações em relação a uma média.

Quando se trata de resultados, em especial, esta medida muitas vezes é chamada de volatilidade.

Temos exemplos de volatilidade e entre eles podemos citar o mercado acionário, onde dois títulos ou mesmo sua empresas emissoras podem apresentar, em um dado período de tempo, um mesmo retorno, porém com oscilações em períodos menores com graus diferentes.

Assim, imagine a empresa A elevando atingindo lucros acumulados ao longo de dez anos no montantes de R$ 1 billhão e a empresa B atingindo a marca de R$ 950 milhões. Pense ainda que A teve lucros da ordem de R$ 10 milhões em cinco dos dez anos e outros em torno de R$ 200 milhões nos demais. Por outro lado, o resultado de B girou em torno de R$ 90 milhões na década observada.

O que vemos ilustra o caso de resultado maior, porém, mais volátil confrontado com um resultado um pouco menor, mas muito menos arriscado.

Concluímos, então, que ao medir o risco de uma empresa, em relação ao seu risco financeiro, a volatilidade penaliza resultados ruins, mas talvez os muito bons, desde que fora de um contexto de estabilidade.

Não só numeros medem o risco, estes além de métricas quantitativas podem também receber métricas qualitativas que, por sua vez, podem ser denominadas como instabilidade, imprevisibilidade etc.

Qual deles você contrataria para tocar na festa de 100 anos da empresa em que você trabalha? Previsibilidade pode ser muito mais importante do que se imagina...

Em um terceiro exemplo, podemos tomar o processo de escolha de um automóvel, onde pesquisaremos atributos de duas marcas e modelos que nos parecem simpáticos e acessíveis, dentro de nossas possibilidades.

Analisando resultados apresentados por uma revista especializada, observamos que o modelo X apresenta grandes resultados em itens como desempenho e estilo, enquanto sofre duras críticas quanto a aspectos de consumo de combustível, acabamento interno e rede de assitência técnica.

Ao mesmo tempo, o modelo Y tem resultados medianos: desempenho suficiente para uso cotidiano, design ultrapassado, porém agradável e bem-aceito, consumo satisfatório, acabamento cuidadoso, porém, não luxuoso e uma boa rede de oficinas concessionárias da marca.

Talvez o modelo X atraia amantes da condução e do design, enquanto o Y fique para os que pensam com mais racionalidade neste tipo de compra, que não possam ou não pretendam arcar com custos mais elevados e poucas opções de reparos e mesmo não pretendam trocar de veículo constantemente.

Observação No último exemplo, apresentamos um caso onde os atributos são perfeitamente previsíveis, no entanto, encontram-se dispersos. Tal característica dificultaria, por exemplo, a aplicação de algumas metodologias de auxílio à decisão multicritério, cujo confronto entre qualidades e defeitos, insumos e produtos etc., se faz de modo a não considerar dispersões, mas apenas as somas ou razões entre eles.

Seria ainda o caso de dois profissionais, um com domínio do idioma inglês e outras habilidades, outro com conhecimentos médios de inglês e espanhol. Caso a demanda pela língua latina fosse mandatória, o primeiro candidato seria eliminado sumariamente, o que poderia acorrer com o modelo de automóvel cujo consumo fosse excessivo, caso o comprador tivesse em sua rotina longos deslocamentos e orçamento limitado para combustível.

Os exemplos anteriores nos deram uma boa ideia do que seriam aspectos quantitativos e qualitativos.

Um retorno financeiro de uma ação ou de uma empresa pode ter medidas quantitativas muito boas, inclusive de dispersão, o que não ocorre com atributos de profissionais ou veículos para respectivas contratações e aquisições.

Talvez um músico possa ter sua avaliação qualitativa, de bons álbuns e espetáculos, medida pelo número de CDs ou downloads de áudio observados, assim como pelo público de suas apresentações.

Poderíamos ponderar ainda que, mais importante que o número de compradores de álbuns e ingressos, seria o valor arrecadado, pois ao reduzir o preço, talvez o comprador se conformasse com a baixa da qualidade.

Desta forma, o que queremos mostrar é que algumas métricas quantitativas podem e devem ser encontradas ou determinadas para se medir um aspecto qualitativo, sendo esse um dos caminhos utilizados pela análise de risco de operações e títulos de crédito.

Dentro do conceito de risco, temos então o grau de influência de determinado fato ou fatos, seja ele diretamente relacionado com o objeto de análise ou não. Desta forma, temos o que chamamos de risco sistemático e risco não sistemático

No caso de ativos de renda variável, como as ações de empresas, poderíamos dizer que para uma carteira razoavelmente bem diversificada, importam apenas os riscos de mercado.

O chamado risco total pode ser definido ou representado como a soma do risco sistemático com o risco não sistemático.

Segundo autores como Damodaran, um bom modelo de risco e retorno deve ter o seguinte perfil:

1. Oferecer uma medida para risco que seja universal.
2. Especificar que tipos de riscos são recompensados e que tipos não o são.
3. Padronizar medidas de risco, permitindo análise e comparação.
4. Traduzir a medida de risco em retorno esperado.
5. Funcionar!

Por meio do conceito de diversificação, é possível esperar que ativos com risco possam ser combinados no contexto de uma carteira, também chamada de portfólio, de forma que se apure um risco menor que aquele calculado para cada um de seus componentes. Desde que o retorno dos ativos não seja perfeito e os ativos positivamente correlacionados entre si, há sempre uma redução do risco de uma carteira pela diversificação.

Observados os níveis, tipos e mesmo medidas de risco, cabe em muitos casos, como o das operações de crédito, analisar os riscos envolvidos e definir uma medida ou grau de incerteza implícito na avaliação macro.

Mas como assim?

Por etapas, vemos que escolhas são feitas com base em informações, tais informações apresentam o perfil do objeto analisado, como o foi em nossos exemplos, ações de empresas, carros e artistas, além do próprio default em uma operação de crédito. Em seguida, apresentamos o quão distante das médias estão as observações apresentadas, e isto é a primeira medida de risco a ser apresentada.

Mas qual a probabilidade de tanto as observações, como o status das mesmas no futuro serem ou ainda permanecerem verdadeiras? Esta, sim, é mais uma e talvez a mais importante medida de risco.

O grau de incerteza sobre este futuro irá compor a segunda parte da nota, que considera também aspectos como suporte financeiros e processos sucessórios nas estruturas acionárias e de gestão.

A partir do que foi visto aqui, como você avalia seu grau de conhecimento sobre riscos e volatilidade? Já havia se perguntado o quanto suas decisões correm o risco de não serem acertadas e qual o grau dessa incerteza?

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