MAPS S.A. Soluções e Serviços

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2 MAPS S.A. Soluções e Serviços

3 Gestão Eficiente da Liquidez a partir do LCR e NSFR Aníbal Codina Afonso de Campos Pinto MAPS S.A. Soluções e Serviços

4 Objetivos Propor e discutir a utilização das métricas LCR e NSFR integradas à análise de cenários estocásticos de evolução de variáveis macroeconômicas, de mercado, de crédito e comportamentais Apresentar técnicas quantitativas de simulação Esclarecer dúvidas e promover discussões

5 Agenda Evolução Regulatória Métricas Tendências Modelagens Estocásticas Comentários / Dúvidas

6 Evolução Regulatória Resolução Liquidez de Fluxos de Caixa (2000) Basiléia 2 (2004) Crise Financeira Internacional (2007/2008/2009) Circular 3393: DRL (2008) Basiléia 3 - LCR e NSFR (2010) Resolução 4090 Liquidez de Fluxos de Caixa e de Mercado (2012) Resolução 4277 Ajustes Prudenciais, inclusive Liquidez (2013) Resolução 4401 / Circular 3749 LCR (2015) NSFR (2018)

7 Métricas Risco de Mercado Exposição GAP Sensibilidade Modified Duration e PV01 Concentração Estresse Probabilísticas VaR e ETL

8 Métricas Risco de Crédito Exposição Concentração Estresse Probabilísticas: Ratings (PD)

9 Métricas Risco de Liquidez Exposição: GAP Índices, LCR (Liquidity Coverage Ratio) e NSFR (Net Stable Funding Ratio) Concentração Estresse Probabilísticas

10 Tendências Gestão Integrada de Riscos: Mercado, Crédito e Liquidez Utilização de Métricas Probabilísticas de Valores Extremos Evolução de modelos internos: Modelagem de cenários de variação e de interdependência entre as variáveis econômicas, de mercado, de crédito e as opcionalidades comportamentais Utilização das métricas LCR e NSFR como parâmetro de gestão

11 LCR e NSFR Indicadores mostram foto (estado atual) dos indicadores relativos aos seus respectivos prazos/períodos de análise São afetados por variações do ambiente macroeconômico e financeiro através dos impactos nas variáveis e nos respectivos agentes relevantes Mercado: Taxas de Câmbio, Taxas de Juros, Taxas de Inflação e Preços de Ativos; Crédito: Atrasos, Renovações, Defaults e Provisões; Comportamentais: Resgates de Depósitos sem Vencimento, Antecipações de Empréstimos, Resgates de Aplicações e Utilização de Linhas de Crédito.

12 LCR e NSFR Questões Como podem (LCR e NSFR) ser alterados em condições de estresse (cenário distinto do considerado)? Quais as distribuições dos possíveis valores dos indicadores em certas datas (intermediárias e no prazo final do indicador)? Quais as variáveis exógenas que afetam de forma mais relevante os indicadores e a sua evolução temporal? Quais as possíveis combinações de trajetórias dessas variáveis que mais podem afetar a adequação dos indicadores?

13 LCR e NSFR Questões Como estabelecer: Limites para estes indicadores, e.g., variação máxima esperada, nível mínimo permitido, etc.? Ações corretivas para evitar situações de maior risco? Como realizar uma gestão eficiente de liquidez, a partir do LCR e NSFR Utilizar o LCR e o NSFR de forma GERENCIAL (além da forma regulatória, obrigatória) Combinar com o uso de outras métricas e tipos de análise

14 LCR e NSFR Questões Qual o melhor modelo para tentar responder estas perguntas? Não há melhor modelo!! Trata-se de um sistema MUITO complexo e um modelo único não capturaria todas as suas peculiaridades Quais seriam os componentes desse sistema?

15 F Modelagem Estocástica Taxa Selic Dolar Taxa de desemprego Inflação CDS spread IBOVESPA Variáveis Econômicas e de Mercado (ou outras que afetam ASF e RSF) ATIVOS Empréstimos Leasing TVM Aplicações Depósito interfinanceiro PASSIVOS CDBs Depósitos à vista Poupança Euronotes PATRIMÔNIO LÍQUIDO F

16 F Modelagem Estocástica Taxa Selic Dolar Taxa de desemprego Inflação CDS spread IBOVESPA Variáveis Econômicas e de Mercado (ou outras que afetam ASF e RSF) ATIVOS Empréstimos Leasing TVM Aplicações Depósito interfinanceiro PASSIVOS CDBs Depósitos à vista Poupança Euronotes PATRIMÔNIO LÍQUIDO F

17 F Modelagem Estocástica Taxa Selic Dolar Taxa de desemprego Inflação CDS spread IBOVESPA Variáveis Econômicas e de Mercado (ou outras que afetam ASF e RSF) ATIVOS Empréstimos Leasing TVM Aplicações Depósito interfinanceiro PASSIVOS CDBs Depósitos à vista Poupança Euronotes PATRIMÔNIO LÍQUIDO F

18 F Modelagem Estocástica Taxa Selic Dolar Taxa de desemprego Inflação CDS spread IBOVESPA Variáveis Econômicas e de Mercado (ou outras que afetam ASF e RSF) ATIVOS Empréstimos Leasing TVM Aplicações Depósito interfinanceiro PASSIVOS CDBs Depósitos à vista Poupança Euronotes PATRIMÔNIO LÍQUIDO F

19 F Modelagem Estocástica Taxa Selic Dolar Taxa de desemprego Inflação CDS spread IBOVESPA Variáveis Econômicas e de Mercado (ou outras que afetam ASF e RSF) ATIVOS Empréstimos Leasing TVM Aplicações Depósito interfinanceiro PASSIVOS CDBs Depósitos à vista Poupança Euronotes PATRIMÔNIO LÍQUIDO F

20 F Modelagem Estocástica Modelos para dinâmicas das variáveis financeiras e macroeconômicas Taxa Selic Dolar Taxa de desemprego Inflação CDS spread IBOVESPA Variáveis Econômicas e de Mercado (ou outras que afetam ASF e RSF) ATIVOS Empréstimos Leasing TVM Aplicações Depósito interfinanceiro PASSIVOS CDBs Depósitos à vista Poupança Euronotes PATRIMÔNIO LÍQUIDO F

21 Modelos para dinâmicas das variáveis Variáveis Macroeconômicas Modelo único para principais variáveis macroeconômicas versões simplificadas de um DSGE (Dynamic Stochastic General Equilibrium) Plataformas para DSGE: e.g. Dynare Séries temporais multivariadas Grupos de pesquisa locais com diversas abordagens para geração de cenários consistentes de variáveis macro Variáveis Financeiras Taxas de juros de curto prazo e ETTJ Vasicek, CIR, Ho & Lee, Hull & White, Nelson & Siegel, HJM, etc. Preços de ações, índices, commodities modelos GBM, modelos com volatilidade estocástica (e.g. Heston), com jumps, etc. Introduzir termos estocásticos correlacionados

22 F Modelagem Estocástica Modelos Comportamentais AGENT-BASED SIMULATION Taxa Selic Dolar Taxa de desemprego Inflação CDS spread IBOVESPA Variáveis Econômicas e de Mercado (ou outras que afetam ACF e ECF) ATIVOS Empréstimos Leasing TVM Aplicações Depósito interfinanceiro PASSIVOS CDBs Depósitos à vista Poupança Euronotes PATRIMÔNIO LÍQUIDO F

23 Simulação baseada em agentes O que é um AGENTE? Uma entidade discreta com seus próprios objetivos e comportamentos Autônomo, com uma capacidade de se adaptar e modificar o seu comportamento Hipóteses Aspectos cruciais de comportamento podem ser descritos Mecanismos pelos quais agentes interagem podem ser descritos Processos complexos (e correspondentes sistemas) podem ser construídos from the bottom up. Propriedades Processos de decisão variam por agente Agentes se distinguem pelos seus atributos e regras de comportamento (diversidade e heterogeneidade) Simulação é baseada em interação entre agentes

24 Simulação baseada em agentes * Vantagens Regras de comportamento variam de acordo com estado do sistema para cada tipo de agente Possibildade de redução de dimensionalidade (número de agentes) através de agentes consolidados (via Algoritmos Genéticos, p.ex.) Simulação baseada em agentes consiste em: Conjunto de agentes Conjunto de relações e regras de interações entre agentes Um framework de simulação de comportamentos e interações entre agentes *Macal, Charles M. and North, Michael J., Introduction to Agent-based Modeling and Simulation, Argonne National Laboratory, Informal Seminar, 2006.

25 Simulação baseada em agentes

26 Benefícios da abordagem Integra em um único framework riscos de mercado, crédito e liquidez (gestão integrada de riscos) Antecipação de combinações das variáveis exógenas, pouco prováveis mas possíveis, que levem a situações catastróficas; habilidade de estimar preços em condições extremas de mercado Permite estabelecer limites para estes indicadores (LCR e NSFR) a partir de uma análise de cenários abrangente Permite identificar ações corretivas para evitar situações de maior risco Embora de implementação complexa, é composto de modelos amplamente discutidos na literatura

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