Integração das Clearings da BM&FBOVESPA e Novo Modelo de Risco CORE (Closeout Risk Evaluation)

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1 Integração das Clearings da BM&FBOVESPA e Novo Modelo de Risco CORE (Closeout Risk Evaluation) Outubro de 2014 CLASSIFICAÇÃO DA INFORMAÇÃO (MARQUE COM UM X ): CONFIDENCIAL RESTRITA CONFIDENCIAL USO INTERNO x PÚBLICO 1

2 2 1. O PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS DA BM&FBOVESPA 2. O NOVO MODELO DE RISCO CORE (CLOSEOUT RISK EVALUATION) 3. GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ESTRESSE PARA O CORE 3.1. CENÁRIOS HISTÓRICOS 3.2. CENÁRIOS GERADOS VIA SIMULAÇÃO ESTATÍSTICA 3.3. CENÁRIOS PROSPECTIVOS 4. RESULTADOS DO CORE 5. BACK TEST 6. SIMULADOR DE RISCO

3 3 1. O PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS DA BM&FBOVESPA 2. O NOVO MODELO DE RISCO CORE (CLOSEOUT RISK EVALUATION) 3. GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ESTRESSE PARA O CORE 3.1. CENÁRIOS HISTÓRICOS 3.2. CENÁRIOS GERADOS VIA SIMULAÇÃO ESTATÍSTICA 3.3. CENÁRIOS PROSPECTIVOS 4. RESULTADOS DAS SIMULAÇÕES DO CORE 5. BACK TEST 6. SIMULADOR DE RISCO

4 4 A configuração do ambiente de pós-negociação da BM&FBOVESPA é resultado da evolução histórica da Bovespa e da BM&F e da fusão entre as duas bolsas Câmara Ações e Renda Fixa Privada Derivativos Câmbio Ativos Contraparte Central dos Seguintes Mercados: A vista de ações, ETFs e BDRs A vista de debêntures Derivativos sobre ações e índices de ações Serviço de empréstimo de títulos (BTC) Contratos futuros e de opções sobre futuros referenciados em taxas de juros, taxas de câmbio, índices de inflação, índices de ações e commodities do agronegócio, de energia e metálicas Derivativos de balcão (swaps e opções flexíveis) Mercado interbancário de dólar pronto Mercado de operações definitivas e compromissadas de títulos públicos federais

5 5 Organização do ambiente de pós-negociação por tipo de ativo/produto 4 estruturas de participantes 4 regulamentos e 4 manuais de procedimentos operacionais. 4 ambientes e arquiteturas de TI distintas 4 sistemas e processos de back-office 4 janelas de liquidação e 4 saldos multilaterais 4 sistemas e processos de administração de risco 4 pools de garantia 4 sistemas de cadastro de participantes e clientes

6 6 Benefícios decorrentes da integração das câmaras Redução de custos dos participantes e da Bolsa via padronização de regras, processos e sistemas e maior automatização de rotinas operacionais. Outros produtos e ativos Ações, ETFs, BDRs Títulos públicos Melhora da gestão de liquidez via estabelecimento de janela de liquidação única. Maior eficiência na alocação de capital pelos investidores via modelo de risco integrado e pool único de garantias. Derivativos de balcão Regulamento e Manual Estrutura de participantes Cadastro de participantes e clientes Alocação e repasse Controle de posições Compensação e liquidação Administração de risco Pool de garantias Títulos de renda fixa privada Redução de riscos operacionais e tecnológicos via modernização e simplificação da infraestrutura tecnológica, aumento da capacidade de processamento e aperfeiçoamento do plano de recuperação de desastres. Empréstimo de títulos Futuros, opções, termos Câmbio pronto interbancário

7 2014 Migração da clearing de derivativos para a nova clearing integrada (ago/2014) Aprovação dos sistemas da nova clearing pelo BACEN (ago/2014) Produção paralela (abr-jul/2014) Continuação da certificação participantes Início da certificação de participantes (jul/2013) Protocolo no BACEN dos regulamentos e manuais da nova clearing (set/2013) Lançamento oficial do projeto em evento com a participação do BACEN, CVM, FEBRABAN e ANBIMA (out/2012) Apresentação oficial do projeto para a diretoria e a presidência do BACEN (ago/2012) Contratação Finance Concepts (NYU e Columbia University) para apoio ao desenvolvimento do sistema de risco 2011 Início do desenvolvimento de sistemas com Cinnober Contratação da Cinnober com transferência de código fonte, know-how e direitos de comercialização Desenvolvimento de prova de conceito dos sistemas com 2 vendors no data center da Bolsa 2010 Seleção de short-list de 3 vendors Visita a vendors e clearings internacionais: DTCC, CME, Nasdaq-OMX, Cinnober, Deutsche Börse, Euroclear, Atos Origin, LCH.Clearnet, Calypso, Sungard, Chi-Tech, Markit, Fortis, Icap e Millenium IBM e BVMF: elaboração de modelo de clearing bechmark Publicação de White Paper propondo a unificação das clearings da BVMF (jan/2010) 7

8 8 Nova arquitetura de processos e sistemas PUMA TRADING SYSTEM Cadastro de participantes Sistema RTC (Real Time Clearing) CORE Cadastro de instrumentos Apreçamento Tarifação Liquidação SPB e CSD Captura e registro Repasse e alocação Gerenciamento de posições Marcação a mercado Cálculo de valores de liquidação financeira Troca de informações com demais sistemas Adm. Risco Intradiário Adm. de Garantias Tributação Serviços de Informação

9 Mitigação do risco operacional da migração por meio de 11 ciclos de produção paralela PUMA Trading System Ambiente de Produção Sistemas da Câmara de Derivativos Captura Repasse e alocação Controle de posições Marcação a mercado Tarifação Liquidação Administração de risco Ambiente de Produção Paralela Sistemas da Nova Câmara Captura Repasse e alocação Controle de posições Marcação a mercado Tarifação Liquidação Administração de risco Sistemas dos Participantes Sistemas dos Participantes Batimento de negócios alocados, posições, valores de liquidação e tarifação Batimento do cálculo de risco por meio de protótipo independente 9

10 10 1. O PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS DA BM&FBOVESPA 2. O NOVO MODELO DE RISCO CORE (CLOSEOUT RISK EVALUATION) 3. GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ESTRESSE PARA O CORE 3.1. CENÁRIOS HISTÓRICOS 3.2. CENÁRIOS GERADOS VIA SIMULAÇÃO ESTATÍSTICA 3.3. CENÁRIOS PROSPECTIVOS 4. RESULTADOS DAS SIMULAÇÕES DO CORE 5. BACK TEST 6. SIMULADOR DE RISCO

11 11 O Atual Sistema de Risco da Clearing de Derivativos é Fragmentado FUTUROS OPÇÕES VENCTO 1 OPÇÕES VENCTO 2 OPÇÕES VENCTO N OPÇÕES FLEXÍVEIS SWAPS GARANTIAS SOMA DE RISCOS RAZÕES HISTÓRICAS COMPLEXIDADE DE MODELAGEM DIFERENÇAS DE LIQUIDEZ DIFERENÇAS NA ESTRUTURA DE LIQUIDAÇÃO RESTRIÇÕES DE TI CONSEQUÊNCIAS INCONSISTÊNCIA ENTRE CENÁRIOS INEFICIÊNCIA NA ALOCAÇÃO DE CAPITAL DESESTÍMULO AO DESENVOLVIMENTO DE OPERAÇÕES ESTRUTURADAS AUMENTO DE MARGEM REQUERIDA MEDIANTE CONTRATAÇÃO DE OPERAÇÕES DE HEDGE

12 O PROBLEMA DE ADMINISTRAÇÃO DE RISCO DE UMA CÂMARA O PROBLEMA DA ADMINISTRAÇÃO DE RISCO DE UMA CÂMARA, NA HIPÓTESE DE INADIMPLEMENTO DE UM PARTICIPANTE, CONSISTE EM TER OS RECURSOS E A LIQUIDEZ NECESSÁRIOS PARA REALIZAR O ENCERRAMENTO (CLOSEOUT) ORDENADO DO CONJUNTO DE POSIÇÕES DETIDAS PELO PARTICIPANTE DENTRO DAS CONDIÇÕES DE MERCADO VIGENTES AO LONGO DE UM HORIZONTE DE TEMPO (HOLDING PERIOD). PROCESSO DE ENCERRAMENTO DA CARTEIRA D+0 D+1 D+2 D+3 D+4... D+T MODELO DE NEGOCIAÇÃO ELETRÔNICO X OTC LIQUIDEZ/PROFUNDIDADE DE MERCADO RESTRIÇÕES E CARACTERÍSTICAS OPERACIONAIS ASSOCIADAS A CADA ATIVO PERTENTECENTE À CARTEIRA MODELO DE LIQUIDAÇÃO (D1, D2, D3) ESTRUTURA DE FLUXOS DE CAIXA DO ATIVO POSSIBILIDADE DE LIQUIDAÇÃO FRACIONADA 12

13 13 VISÃO GERAL DO CORE: CÁLCULO DE RISCO DE ENCERRAMENTO EM 3 ETAPAS 1 - DETERMINAÇÃO DA ESTRATÉGIA ENCERRAMENTO D+0 D+1 D+2 D+3 D+4... D+T Determinação da estratégia de encerramento da carteira que, respeitando as restrições de liquidação de seus ativos/mercados, minimiza o risco de perdas associadas ao processo de closeout, preservando estratégias de hedge existentes. 2 - AVALIAÇÃO DE RISCO D+0 D+1 D+2 D+3 D+4... D+T Definição de cenários (estresse) associados às dinâmicas de cada um dos fatores de risco relevantes para a carteira. Todos ativos e contratos são reavaliados considerando os cenários definidos nessa etapa (full valuation). 3 - DETERMINAÇÃO DE PERDAS E GANHOS POTENCIAIS D+0 D+1 D+2 D+3 D+4... D+T Cálculo e agregação intertemporal das perdas e ganhos associados a cada um dos cenários considerando a estratégia de encerramento definida. RISCO DE ENCERRAMENTO (CLOSEOUT) PERDA PERMANENTE PERDA TRANSIENTE Resultado: duas medidas de risco, de mercado e de liquidez, estimadas conjuntamente e consistentes entre si.

14 14 Descrição formal de uma estratégia de encerramento de portfólio Data Posição t=1 t= t=t Pos 1 q 1,1 q 1, q 1,T Pos 2 q 2,1 q 2, q 2,T... q i,t representa o percentual da posição total no ativo i, denotada Q i, que é encerrado a mercado na data t Pos N q N,1 q N, q N,T Características da estratégia de encerramento Restrições sobre q i,t para todo i=1,...,n e todo t=1,...,t Encerramento de toda a posição entre t=1 e t=t Impossibilidade de operar a posição q i,t 0 Consistência com a liquidez do ativo Prazo mínimo para início do encerramento q i,t = 0 para todo t t min,i

15 15 Exemplo 1: Contrato futuro líquido Posição t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=8 t=9 t=10 Pos Fut Data Exemplo 2: Posição concentrada em contrato futuro de baixa liquidez Posição t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=8 t=9 t=10 Pos Fut 0,25 0,25 0,25 0, Data

16 16 Exemplo 3: Futuro líquido e opção ilíquida posição delta neutra Data Posição t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=8 t=9 t=10 Pos Fut 0,2 0,2 0,2 0,2 0, Pos Op 0,2 0,2 0,2 0,2 0, Exemplo 4: Futuro líquido e derivativo OTC ilíquido posição delta neutra Data Posição t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=8 t=9 t=10 Pos Fut Pos Op

17 17 O CORE é flexível e permite diferentes parametrizações para a determinação da estratégia de encerramento Otimização plena com restrições de liquidez (todos os contratos participam do processo de otimização) Otimização parcial com restrições de liquidez (somente determinados contratos e ativos participam do processo de otimização, sendo os demais liquidados em datas fixas) Estratégia de encerramento pré-determinada com restrições de liquidez (todos os contratos e ativos são liquidados em datas pré-estabelecidas por exemplo, futuros e garantias em D+2, opções em D+5 e contratos de balcão em D+10) A margem requerida aumenta conforme restrições são introduzidas no processo de otimização da estratégia de encerramento. Cálculo de margem com base em estratégia de otimização parcial ou prédeterminada não impede que, na hipótese de quebra do cliente, a carteira seja encerrada com base em estratégia mais eficiente.

18 18 Exemplo de Estratégia Naïve sem Acionamento de Restrições de Liquidez Data Posição t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=8 t=9 t=10 Garantias Futuros Opções Balcão Exemplo de Estratégia Naïve com Acionamento de Restrições de Liquidez para Futuros Data Posição t=1 t=2 t=3 t=4 t=5 t=6 t=7 t=8 t=9 t=10 Garantias Futuros 0 0,4 0,4 0, Opções Balcão

19 19 1. O PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS DA BM&FBOVESPA 2. O NOVO MODELO DE RISCO CORE (CLOSEOUT RISK EVALUATION) 3. GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ESTRESSE PARA O CORE 3.1. CENÁRIOS HISTÓRICOS 3.2. CENÁRIOS GERADOS VIA SIMULAÇÃO ESTATÍSTICA 3.3. CENÁRIOS PROSPECTIVOS 4. RESULTADOS DAS SIMULAÇÕES DO CORE 5. BACK TEST 6. SIMULADOR DE RISCO

20 20 TIPO DE FATOR DE RISCO FATORES DE RISCO VÉRTICES TEMPORAIS DELTAS Taxas de câmbio Taxa de Juros e Inflação Taxa de juro nominal nacional Taxa de juro real nacional Taxa de juro nominal internacional Índice de inflação Índice de taxa de juro Curvas de deságio Renda variável Índice de ações nacionais Índice de ações internacionais Ações e ETFs Commodities TOTAL Volatilidade implícita TOTAL

21 21 Dimensão da matriz de cenários de estresse fatores de risco Horizonte temporal de 10 dias 1 cenário: preços simulados cenários: preços simulados

22 22 Exemplo de Cenário Envelope para o Fator de Risco Dólar/Real

23 23 Exemplo: Preenchimento dos Envelopes

24 24 Exemplo: Preenchimento dos Envelopes

25 25 Exemplo: Preenchimento dos Envelopes

26 Processo de Geração de Cenários em Duas Etapas: ETAPA 1: Comitê Técnico de Risco da BVMF define as maiores variações de alta e de baixa admitidas para cada fator de risco e cada horizonte de tempo, chamadas de cenários envelope Os cenários envelope são Severos Crescentes no tempo Suficientes para a captura do risco de posições direcionais isoladas Insuficientes para a captura do risco de encerramento de carteiras mais complexas 26

27 ETAPA 2: Dadas as fronteiras definidas pelos cenários envelope, são utilizadas diferentes técnicas para a geração de cenários de risco conjuntos Simulações histórias (2.911 cenários) Todas as trajetórias de preços de 10 dias (envelopadas) observadas nos últimos 12 anos (de jan/2002 a fev/2014) Simulações de Monte Carlo (7.073 cenários) Utilização de distribuições de probabilidade que permitem eventos extremos (fat tail distributions) Geração de trajetórias de preços não observadas nas séries históricas, mas que poderiam ter ocorrido Cenários prospectivos (16 cenários) Fatores de risco sistemicamente relevantes (DOL, PRE, CUPOM, IBV) Quebra da correlação histórica entre os fatores de risco 27

28 28 1. O PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS DA BM&FBOVESPA 2. O NOVO MODELO DE RISCO CORE (CLOSEOUT RISK EVALUATION) 3. GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ESTRESSE PARA O CORE 3.1. CENÁRIOS HISTÓRICOS 3.2. CENÁRIOS GERADOS VIA SIMULAÇÃO ESTATÍSTICA 3.3. CENÁRIOS PROSPECTIVOS 4. RESULTADOS DAS SIMULAÇÕES DO CORE 5. BACK TEST 6. SIMULADOR DE RISCO

29 29 Datas BRL/DOL IBVSP 02/jan/02 2, ,09 03/jan/02 2, ,35 04/jan/02 2, ,92 07/jan/02 2, ,59 08/jan/02 2, ,58 09/jan/02 2, ,79 10/jan/02 2, ,18 11/jan/02 2, ,49 14/jan/02 2, ,72 15/jan/02 2, ,53 16/jan/02 2, ,72 17/jan/02 2, ,73 18/jan/02 2, ,65 21/jan/02 2, ,56 22/jan/02 2, ,93 variação BRL/DOL IBOVESPA -0,58% 2,83% 0,15% 3,31% 1,57% 3,65% 1,68% 2,13% 3,16% 1,07% 3,60% -2,18% 4,78% -2,05% 4,36% -5,41% 2,77% -6,21% 3,47% -5,68% n-ésimo cenário D+0 D+1 D D+10

30 30 Datas BRL/DOL IBVSP 02/jan/02 2, ,09 03/jan/02 2, ,35 variação n-ésimo cenário 04/jan/02 2, ,92 BRL/DOL IBOVESPA D+0 D+1 D D+10 07/jan/02 2, ,59 08/jan/02 2, ,58 09/jan/02 2, ,79 10/jan/02 2, ,18 11/jan/02 2, ,49 14/jan/02 2, ,72 15/jan/02 2, ,53 16/jan/02 2, ,72 17/jan/02 2, ,73 18/jan/02 2, ,65 21/jan/02 2, ,56 22/jan/02 2, ,93 0,74% 0,47% 2,16% 0,79% 2,28% -0,69% 3,76% -1,71% 4,20% -4,87% 5,39% -4,75% 4,97% -8,02% 3,37% -8,80% 4,08% -8,28% 3,09% -6,51% n+1 cenário D+0 D+1 D D+10

31 31 Datas BRL/DOL IBVSP 02/jan/02 2, ,09 n-ésimo cenário 03/jan/02 2, ,35 04/jan/02 2, ,92 07/jan/02 2, ,59 08/jan/02 2, ,58 09/jan/02 2, ,79 10/jan/02 2, ,18 11/jan/02 2, ,49 14/jan/02 2, ,72 15/jan/02 2, ,53 16/jan/02 2, ,72 17/jan/02 2, ,73 18/jan/02 2, ,65 21/jan/02 2, ,56 22/jan/02 2, ,93 variação BRL/DOL IBOVESPA 1,42% 0,33% 1,53% -1,15% 3,00% -2,17% 3,44% -5,31% 4,62% -5,19% 4,20% -8,44% 2,61% -9,22% 3,32% -8,71% 2,34% -6,94% 2,82% -6,69% D+0 D+1 D D+10 n+1 cenário D+0 D+1 D D+10 n+2 cenário D+0 D+1 D D+10

32 32 Cenários para o Fator de Risco Dólar Gerados por Simulação Histórica

33 33 1. O PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS DA BM&FBOVESPA 2. O NOVO MODELO DE RISCO CORE (CLOSEOUT RISK EVALUATION) 3. GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ESTRESSE PARA O CORE 3.1. CENÁRIOS HISTÓRICOS 3.2. CENÁRIOS GERADOS VIA SIMULAÇÃO ESTATÍSTICA 3.3. CENÁRIOS PROSPECTIVOS 4. RESULTADOS DAS SIMULAÇÕES DO CORE 5. BACK TEST 6. SIMULADOR DE RISCO

34 34 Geração de Cenários por Meio de Simulações de Monte Carlo Modelagem dos retornos dos fatores de risco por meio de distribuições de probabilidade com caudas espessas (fat tail distributions) que atribuem maior probabilidade a eventos extremos

35 35 Geração de Cenários por Meio de Simulações de Monte Carlo Diferentes tipos de modelos Fatores de risco do tipo spot Fatores de risco do tipo estrutura a termo Fatores de risco do tipo superfície de volatilidade Retornos dos fatores de risco tipo spot são modelados como processos AR(1) com volatilidade GARCH(1,1) com distribuição t r i,t = c i + φ i r i,t 1 + ε i,t σ 2 it = ω i + ασ 2 it 1 + βε2 it 1, ε ~ t υ Retornos dos fatores de risco do tipo curva são simulados por meio do modelo HJM (Heath, Jarrow, Morton) com 3 fatores (nível, inclinação e curvatura)

36 Geração de Cenários por Meio de Simulações de Monte Carlo Fatores de risco altamente correlacionados são divididos em grupos: Moedas Ibovespa e IBRX-50 Taxa de juro nominal e taxa de juro real Demais fatores de risco Dentro de cada grupo as simulações incorporam a dependência existente entre os fatores de risco Fatores de risco pertencentes a grupos diferentes são simulados de forma independente e combinados, de forma aleatória, com os cenários associados aos demais grupos 36

37 37

38 38 1. O PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS DA BM&FBOVESPA 2. O NOVO MODELO DE RISCO CORE (CLOSEOUT RISK EVALUATION) 3. GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ESTRESSE PARA O CORE 3.1. CENÁRIOS HISTÓRICOS 3.2. CENÁRIOS GERADOS VIA SIMULAÇÃO ESTATÍSTICA 3.3. CENÁRIOS PROSPECTIVOS 4. RESULTADOS DAS SIMULAÇÕES DO CORE 5. BACK TEST 6. SIMULADOR DE RISCO

39 Devido ao tamanho das exposições financeiras na clearing, os fatores de risco que representam risco sistêmico são: Taxa de câmbio R$/Dólar Taxa pre Cupom cambial Ibovespa Os cenários prospectivos são desenhados de forma a quebrar a correlação entre os fatores de risco sistemicamente relevantes O sistema de margens suporta, por construção, qualquer combinação de choques de alta/baixa envolvendo os fatores de risco sistemicamente relevantes 39

40 CENÁRIOS Cenários prospectivos são desenhados de forma a quebrar a correlação entre os fatores de risco sistemicamente relevantes DOL ALTA PRE ALTA PRE BAIXA CUPOM ALTA CUPOM BAIXA CUPOM ALTA CUPOM BAIXA IBV ALTA IBV BAIXA IBV ALTA IBV BAIXA IBV ALTA IBV BAIXA IBV ALTA IBV BAIXA DOL BAIXA PRE ALTA PRE BAIXA CUPOM ALTA CUPOM BAIXA CUPOM ALTA CUPOM BAIXA IBV ALTA IBV BAIXA IBV ALTA IBV BAIXA IBV ALTA IBV BAIXA IBV ALTA IBV BAIXA 40

41 41 1. O PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS DA BM&FBOVESPA 2. O NOVO MODELO DE RISCO CORE (CLOSEOUT RISK EVALUATION) 3. GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ESTRESSE PARA O CORE 3.1. CENÁRIOS HISTÓRICOS 3.2. CENÁRIOS GERADOS VIA SIMULAÇÃO ESTATÍSTICA 3.3. CENÁRIOS PROSPECTIVOS 4. RESULTADOS DO CORE 5. BACK TEST 6. SIMULADOR DE RISCO

42 42 Liberação de aproximadamente R$20 bilhões em garantias: Redução de R$15 bilhões da margem requerida Aumento de R$5 bilhões na valorização das garantias depositadas Retirada de R$12 bilhões nos dois primeiros dias de atividade Mais de simulações de margem por dia

43 43 POSIÇÕES EM DERIVATIVOS CAMBIAIS # Posição 1 Posição 2 Margem Posição 1 (R$) Margem Posição 2 (R$) Soma Margens (R$) Margem Estratégia (R$) Eficiência (%) 1 Compra 1 futuro de dólar vencto 1 mês Venda 2 calls dólar at the money vencto 1 mês , , , ,78-39% 2 Venda 1 futuro de dólar vencto 1 mês Venda 2 puts dólar at the money vencto 1 mês , , , ,53-42% 3 Compra 1 futuro de dólar vencto 1 mês Venda swap DI X DOL vencto 1 mês , , , ,17-36% 4 Compra 1 call dólar at the money vencto 1 mês Venda 1 call dólar at the money vencto 2 meses 0, , , ,75-96% 5 Compra swap DI X DOL vencto 1 mês Venda 1 call dólar at the money vencto 1 mês , , , ,70-33%

44 44 POSIÇÕES EM DERIVATIVOS DE IBOVESPA # Posição 1 Posição 2 Margem Posição 1 (R$) Margem Posição 2 (R$) Soma Margens (R$) Margem Estratégia (R$) Eficiência (%) 1 Compra 1 futuro de IBV vencto 1 mês Venda 2 calls IBV at the money vencto 1 mês 9.978, , , ,02-28% 2 Venda 1 futuro de IBV vencto 1 mês Venda 2 puts IBV at the money vencto 1 mês 9.965, , , ,53-29% 3 Compra 1 futuro de IBV vencto 1 mês Venda swap DI X IBV vencto 1 mês 9.978, , , ,06-20% 4 Compra 1 call IBV at the money vencto 1 mês Venda 1 call IBV at the money vencto 2 meses 0, , , ,21-81% 5 Compra swap DI X IBV vencto 1 mês Venda 1 call IBV at the money vencto 1 mês , , , ,02-35% 6 Venda 1 futuro IBV vencto 1 mês Depósito ETF IBV em garantia 9.886, , , ,32-28%

45 45 POSIÇÕES EM DERIVATIVOS DE TAXA DE JURO (DI) # Posição 1 Posição 2 Margem Posição 1 (R$) Margem Posição 2 (R$) Soma Margens (R$) Margem Estratégia (R$) Eficiência (%) 1 Venda 1 futuro DI vencto 1 ano Venda 2 call IDI at the money vencto 1 ano 1.352, , , ,90-14% 2 Compra 1 futuro DI vencto 1 ano Venda 2 put IDI at the money vencto 1 ano 1.462, , , ,93-32% 3 Compra 1 futuro DI vencto 1 ano Venda swap DI X PRE vencto 1 ano 1.462, , , ,75-23% 4 Compra 1 call IDI at the money vencto 1 ano Venda 1 call IDI at the money vencto 1,5 ano 0, , , ,91-50% 5 Compra swap DI X PRE vencto 1 ano Venda 1 call IDI at the money vencto 1 ano 2.818, , , ,65-41% 6 Venda 1 futuro DI vencto 1 ano Depósito LTN vencto 1 ano em garantia 1.348,03 13, , ,93-2%

46 46 POSIÇÕES EM DERIVATIVOS AGROPECUÁRIOS - BOI # Posição 1 Posição 2 Margem Posição 1 (R$) Margem Posição 2 (R$) Soma Margens (R$) Margem Estratégia (R$) Eficiência (%) 1 Compra 1 futuro de Boi vencto 1 mês Venda 2 call Boi at the money vencto 1 mês 1.513, , , ,55-6% 2 Venda 1 futuro de Boi vencto 1 mês Venda 2 put Boi at the money vencto 1 mês 1.459, , , ,12-9% 3 Compra 1 call Boi at the money vencto 1 mês Venda 1 call Boi at the money vencto 2 meses 0, , ,52 693,91-73%

47 47 POSIÇÕES EM DERIVATIVOS AGROPECUÁRIOS - CAFÉ # Posição 1 Posição 2 Margem Posição 1 (R$) Margem Posição 2 (R$) Soma Margens (R$) Margem Estratégia (R$) Eficiência (%) 1 Compra 1 futuro de Café vencto 1 mês Venda 2 call Café at the money vencto 1 mês 5.056, , , ,66-28% 2 Venda 1 futuro de Café vencto 1 mês Venda 2 put Café at the money vencto 1 mês 4.988, , , ,67-23% 3 Compra 1 call Café at the money vencto 1 mês Venda 1 call Café at the money vencto 2 meses 0, , , ,78-77%

48 48 POSIÇÕES EM DERIVATIVOS AGROPECUÁRIOS - MILHO # Posição 1 Posição 2 Margem Posição 1 (R$) Margem Posição 2 (R$) Soma Margens (R$) Margem Estratégia (R$) Eficiência (%) 1 Compra 1 futuro de Milho vencto 1 mês Venda 2 call Milho at the money vencto 1 mês 759, , , ,93-29% 2 Venda 1 futuro de Milho vencto 1 mês Venda 2 put Milho at the money vencto 1 mês 704, , , ,57-21% 3 Compra 1 call Milho at the money vencto 1 mês Venda 1 call Milho at the money vencto 2 meses 0, , ,86 543,54-54%

49 49 1. O PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS DA BM&FBOVESPA 2. O NOVO MODELO DE RISCO CORE (CLOSEOUT RISK EVALUATION) 3. GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ESTRESSE PARA O CORE 3.1. CENÁRIOS HISTÓRICOS 3.2. CENÁRIOS GERADOS VIA SIMULAÇÃO ESTATÍSTICA 3.3. CENÁRIOS PROSPECTIVOS 4. RESULTADOS DAS SIMULAÇÕES DO CORE 5. BACK TEST 6. SIMULADOR DE RISCO

50 FORMATAÇÃO DO ESTUDO ESTUDO (RELATÓRIO BACEN) CRISE DE 2008 Set/2008 a Fev /2009 ESTRUTURA 40 CARTEIRAS Peq, Med, Gra, Gig Cenários Quantitativos e Prospectivos Margem 23% menor no CORE CONCLUSÕES 1 Falha de 4026 obs. (22MM, 5% do Risco) Grupo / Números Carteiras Posições Futuros de Pregão Opções de Pregão Swaps de Balcão Pequenas 10 1 a Médias a Opções de Balcão Grandes a Gigantes 10 Acima

51 51 VARIAÇÃO DE MARGEM SRU E CORE Gráfico: Variação Histórica Média de Margem valores dispostos representam médias da margem por participante ao longo do período analisado. Gráfico: Correlações entre Margens Requeridas pelo CORE e SRU por Investidor Gráfico : Composição da Margem por Investidor (Perdas Permanente e Transiente) - valores dispostos representam médias de margem por participante ao longo do período analisado.

52 52 CRISE MARGEM REQUERIDA VERSUS PERDA POTENCIAL HISTÓRICA

53 53 1. O PROJETO DE INTEGRAÇÃO DAS CLEARINGS DA BM&FBOVESPA 2. O NOVO MODELO DE RISCO CORE (CLOSEOUT RISK EVALUATION) 3. GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE ESTRESSE PARA O CORE 3.1. CENÁRIOS HISTÓRICOS 3.2. CENÁRIOS GERADOS VIA SIMULAÇÃO ESTATÍSTICA 3.3. CENÁRIOS PROSPECTIVOS 4. RESULTADOS DAS SIMULAÇÕES DO CORE 5. BACK TEST 6. SIMULADOR DE RISCO

54 54 TELA INICIAL CADASTRO DA CARTEIRA

55 55 TELA DE RESULTADOS ESTRATÉGIA DE ENCERRAMENTO

56 56 TELA DE RESULTADOS MÉTRICAS DE RISCO

57 57 ANEXO 1 DETERMINAÇÃO DA ESTRATÉGIA ÓTIMA DE ENCERRAMENTO COMO SOLUÇÃO DE UM PROBLEMA DE OTIMIZAÇÃO LINEAR SUJEITA A RESTRIÇÕES

58 58 Resultado do processo de encerramento do portfólio dado o cenário O resultado do processo de encerramento de uma carteira Q é função da estratégia de encerramento q e do cenário de estresse c j RES(Q) = RES(Q, q, c j ) Resultado do processo de encerramento do portfólio no pior cenário de estresse Pode haver centenas ou milhares de cenários de estresse c j pertencentes a C = {c 1,..., c N } Dada uma estratégia de encerramento q, o resultado do portfolio no pior cenário possível dado o conjunto de cenários C é: RES*(Q) = RES*(Q, q, C) = min RES(Q, q, c j ) c j C

59 59 Estratégia ótima de encerramento do portfólio A estratégia ótima de encerramento q* é aquela que maximiza o resultado do portfólio no pior cenário possível. q* é obtido como resultado do seguinte problema de maximização condicionada: max RES*(Q, q, C) q sujeito a: para todo i (encerramento completo da posição até a data t=t) para todo i e todo t (proibição de operar a posição) para todo i e todo t (consistência com a liquidez de cada ativo) para todo (prazo mínimo para início do encerramento)

60 60 Otimização da função objetivo Centenas de contratos, ativos e colaterais Milhões de combinações possíveis e diversos condicionantes max min RES(Q, q, c j ) q c j C Função não linear Centenas de fatores de risco, cenários intertemporais, milhares de combinações possíveis Necessidade de cálculo em tempo quase real para milhares de portfolios/

61 61 Otimização da função objetivo Resultado clássico da teoria de programação linear: Problemas de otimização não linear do tipo max min podem ser escritos sob a forma de problemas de otimização linear por meio de troca de variáveis e adição de restrições, ambos produzindo a mesma solução. O mercado oferece algoritmos eficientes, de porte industrial, para resolução de problemas de otimização linear (ex.: IBM, GORUBI, NAG etc.). A linearização do problema de otimização torna a implementação do CORE eficiente e escalável, permitindo o monitoramento do risco da CCP em tempo quase real.

62 62

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