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Análise: Não há como computar risco de grandes bancos

Mark Buchanan

(Bloomberg) -- Em seu novo livro The End of Alchemy (O Fim da Alquimia, ainda sem tradução para o português), o ex-presidente do Banco da Inglaterra Mervyn King faz uma afirmação ousada: Não importa o quanto as regulamentações estejam calibradas nem o quanto a gestão de risco seja sofisticada, é impossível que tratem adequadamente dos perigos que o sistema financeiro apresenta em sua forma atual.

A matemática chega à mesma conclusão.

Antes da crise financeira de 2008, as chamadas autoridades reguladoras globais exigiam que os bancos avaliassem o grau de risco de seus investimentos pelo "valor em risco" - uma estimativa de quanto, considerando o histórico de preços recente, esses investimentos poderiam perder em um dia muito ruim (por exemplo, o pior em 100). A partir de 2019, uma nova métrica será usada, a perda esperada. A ideia é que esta métrica capture melhor o tipo de perda severa que pode ocorrer em uma crise.

O cálculo das duas métricas envolve reunir dados históricos sobre os investimentos em questão - ações, bônus ou derivativos - e supor que o futuro será parecido com o passado. Isso, por definição, é uma falha porque regulamentos, tecnologia e condições políticas e econômicas mudam, de modo que o futuro é invariavelmente novo e diferente.

Existe ainda um problema matemático mais profundo: faltam dados.

Os matemáticos Jon Danielsson e Chen Zhou estudaram o volume de dados que seria necessário para obter estimativas confiáveis de valor em risco ou perda esperada, mesmo em um mundo no qual o futuro é parecido com o passado. No caso de carteiras complexas de grandes instituições financeiras, uma estimativa precisa - por exemplo, com proximidade de 5 por cento das perdas de fato -- exigiria décadas de históricos de preços para centenas ou milhares de ativos. Esses números simplesmente não existem para muitos desses ativos (muitas instituições nem sobrevivem por tanto tempo). Usando menos dados do que o necessário, o resultado é ilusório e não oferece uma estimativa significativa do risco.

Todas essas métricas resumidas sofrem da mesma falha. Considerando que o objetivo é ajudar bancos e autoridades reguladoras a controlar o risco ao proporcionar uma visão clara do mesmo, é uma falha fundamental. As métricas mais novas talvez sejam mais difíceis de ser manipuladas pelos bancos, mas trata-se de uma melhoria irrelevante se os números realmente não tiverem relação com o risco.

Essa linha de pesquisa matemática também tem implicações para um conceito central à gestão de ativos, que é a otimização de carteiras. A ideia é que, ao escolher a combinação correta de ativos, um investidor pode obter o mesmo retorno correndo menos riscos. Históricos de preços são necessários para se chegar à combinação certa, por isso o método sofre do mesmo problema de dados inadequados. Em uma série de estudos realizados ao longo da última década (a maioria a partir de 2007), o físico Imre Kondor e colegas mostraram que otimizar uma carteira com dezenas ou centenas de ativos costuma ser simplesmente impossível.

Resumidamente, as métricas de risco usadas pelas maiores instituições financeiras do mundo estão tão longe de serem ótimas que talvez sejam inúteis. O que sugere que Mervyn King pode ter razão sobre outra questão: Conseguir que o sistema financeiro seja resistente - e não represente uma ameaça à economia - exigirá mudanças muito mais radicais do que as autoridades contemplaram até agora.

Esta coluna não reflete necessariamente a opinião do conselho editorial da Bloomberg LP e seus proprietários.

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