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O Super Guia para Métricas de Risco: Por que a variância não é suficiente?!
A mensuração de risco é um conceito importante na matemática financeira moderna. Instituições financeiras, como bancos e seguradoras, muitas vezes precisam garantir que tenham capital suficiente para lidar com possíveis perdas. Isso se torna ainda mais importante à medida que a volatilidade do mercado aumenta. Tradicionalmente, a variância tem sido considerada um método de medição de risco, mas nos últimos anos, à medida que o ambiente de mercado mudou, a compreensão da medição de risco também mudou significativamente.
A medição de risco não deve depender apenas do número de variâncias, mas deve ser um método de avaliação mais abrangente.
O objetivo principal da medição de risco é determinar as reservas que devem ser mantidas em um conjunto de ativos (geralmente moeda) para que os riscos assumidos pela instituição financeira sejam aceitáveis para o regulador. No contexto da volatilidade do mercado e das crescentes demandas de gerenciamento de risco, as pessoas estão começando a reexaminar a validade da variância como uma medida de risco.
A variância, ou desvio padrão, é frequentemente usada como uma medida de risco tradicional. Entretanto, suas limitações gradualmente se tornaram aparentes. A variância não tem a transferibilidade necessária e não é monotônica, o que significa que confiar apenas na variância na avaliação de risco pode levar a decisões erradas.
Os números de variação não refletem adequadamente situações extremas que são comuns no mercado.
Por exemplo, para uma variável aleatória X, mesmo que a incrementemos por uma constante a, a variância ainda permanece inalterado. Isso é suficiente para ilustrar que, quando confrontado com a extrema volatilidade que pode ocorrer em um mercado, a variância pode não fornecer uma avaliação de risco significativa.
Comparados com a variância, os métodos atuais de medição de risco, como "em risco" e "risco excessivo", dão mais ênfase à variabilidade e incerteza do mercado. Esses métodos se concentram nos riscos de cenários extremos, como o uso do "déficit esperado" para medir a faixa de perdas possíveis, fornecendo uma ferramenta de avaliação mais abrangente.
Vamos repensar como podemos medir melhor o risco.
Nos últimos anos, medidas de risco coerentes e medidas de risco côncavas foram colocadas em prática. Esses novos métodos enfatizam certas propriedades matemáticas, incluindo transferibilidade, monotonicidade e regularização, que podem descrever melhor os riscos no mercado e, assim, melhorar a eficácia e a precisão da gestão de capital.
Neste mundo financeiro em rápida mudança, as abordagens tradicionais de medição de risco são cada vez mais vistas como inadequadas. Entretanto, como criar uma estrutura abrangente de medição de risco continua sendo um desafio não resolvido. O mercado não precisa apenas mensurar cenários de risco passados, mas também precisa prever urgentemente possíveis cenários de risco no futuro.
Métricas de risco futuro devem avaliar as condições de mercado de uma maneira mais holística.
Nas aplicações práticas, as instituições financeiras começaram a adotar uma nova geração de ferramentas de medição de risco para lidar com condições complexas de mercado. Por exemplo, medidas como excesso de risco e déficit esperado não apenas ajudam a analisar o risco geral, mas também fornecem avaliações sensíveis de liquidações de mercado e riscos de liquidez.
As reais necessidades do mercado e da supervisão financeira na nova situação exigem que conduzamos uma reflexão abrangente e melhorias nos padrões de avaliação de risco. Obviamente, confiar apenas na variação para orientar estratégias de retenção de capital não é mais abrangente e eficaz o suficiente.
Portanto, quando reexaminamos o tópico de medição de risco, vale a pena pensar em qual direção a medição de risco deve se desenvolver no futuro para se adaptar ao ambiente de mercado em constante mudança e aos requisitos regulatórios?
