A Utilização do VaR como Ferramenta de Previsão do Risco Orçamentário no Processo de ALM das Empresas Seguradoras

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1 A Utilização do VaR como Ferramenta de Previsão do Risco Orçamentário no Processo de ALM das Empresas Seguradoras Área de estudo: Mercado de Seguro Autores: Frederike Monika Budiner Mette; Mestre em Administração pela UFRGS e Professora da ESPM Sul/UNIFIN; Marco A. S. Martins; Doutor em Administração pela UFRGS e Professor da ESPM Sul/UNIFIN; Gilberto de Oliveira Kloeckner; Professor em Administração pela UFRGS;

2 Resumo: As técnicas e metodologias atuariais se ocupam da avaliação dos riscos, mensurando o custo dos benefícios e fixando os níveis contributivos para prover permanentemente a devida cobertura desses custos, com a finalidade de honrar os compromissos e estabelecer o equilíbrio, solvência e liquidez das empresas seguradoras. O processo de ALM (asset liability management) vem ganhando destaque nas companhias seguradoras dentre as ferramentas desenvolvidas pelo mercado visando à maximização de resultados. O modelo se fundamenta na estruturação de uma alocação ótima da carteira de ativos, onde se busca otimizar a relação de risco e retorno com o equilíbrio dos fluxos financeiros e da taxa de crescimento dos passivos. Em síntese, o modelo busca administrar as diferenças entre eles. Dentro do contexto apresentado, o presente trabalho teve como objetivo utilizar o cálculo do Value at Risk (VaR) nas carteiras de investimentos de uma amostra de Empresas Seguradoras, utilizando o método do EWMA (exponentially weighted moving average) para a definição do risco orçamentário visando apresentar uma contribuição para melhorar a capacidade de gestão de risco destas entidades. Para testar a eficácia do modelo, irá ser realizado o Backtesting e o Teste de Kupiec. A amostra a ser utilizada neste estudo consiste nas carteiras de investimentos das três maiores Empresas Seguradoras em operação no Brasil, classificadas de acordo com o volume de arrecadação de prêmios nos últimos 12 meses. Como resultado, pode-se concluir que o cálculo do Value at Risk (VaR) nas carteiras de investimentos de uma amostra de Empresas Seguradoras, utilizando o método do EWMA (exponentially weighted moving average) pode ser utilizado para a definição do orçamento de risco. Dessa forma, compreende-se que esta pode ser uma ferramenta de melhoria na gestão das seguradoras. Palavras-chave: Empresas Seguradoras, ALM, VaR. Introdução As seguradoras atuam vendendo apólices que oferecem proteção de riscos diretos e indiretos. A operação de seguros ocorre quando uma parte (seguradora) promete indenizar outra parte (segurado) no momento de ocorrência do sinistro. A parte a ser indenizada transfere o risco para a seguradora perante o pagamento do prêmio. (KIDWELL, 1997) Os prêmios são fixados de tal modo que sejam suficientes para cobrir todos os pagamentos projetados de indenizações relativos à carteira mais as despesas correntes, deixando como sobra uma margem de lucro. Por outro lado, as reservas constituídas pela agregação de prêmios auxiliam o desenvolvimento dos mercados financeiro e de capitais e, portanto, a formação da poupança 2

3 aplicada em sua maior parte no sistema financeiro. Para se ter uma idéia da relevância do setor, tais provisões corresponderam a 10% dos haveres financeiros de médio e longo prazo em (http://www.tudosobreseguros.org.br/sws/design/upl/arquivos/comosegurosapoiameconomia.pdf, 2011) De um modo geral, pode-se considerar que a estrutura de passivos das companhias de seguro incentiva-as a preferir investimentos em crédito ao invés de ações, principalmente no mercado brasileiro, com um histórico de elevadas taxas de juros. O perfil da carteira de riscos cobertos, em particular a temporalidade dos contratos, irá cumprir um papel importante nas opções de aplicação de cada seguradora, segundo o ramo de atuação predominante ou exclusivo. Seguradores de ramos elementares necessitam, em geral, de ativos cuja maturação é mais curta do que aqueles procurados por seguradoras de vida. Maior variedade das apólices e a duração mais curta geram passivos de maior volatilidade, estimulando a demanda por ativos de curto prazo e hedgers de riscos de mercado, acarretando também que as seguradoras retenham um maior montante de capital para sustentar eventuais más performances dos seus investimentos. (BRIYS; VARENNE, 2001). Assim, Kidwell (1997) afirma que as políticas de investimento das seguradoras de vida tendem a focar-se em ativos com vencimento que coincidem com suas obrigações de longo prazo. Já as seguradoras patrimoniais possuem carteiras com ativos de curto prazo pois os eventos que estes cobrem são menos prevísiveis sendo que suas obrigações possuem um vencimento incerto, criando uma maior necessidade de liquidez. Dentre as ferramentas desenvolvidas pelo mercado visando à maximização de resultados, o processo de ALM (asset liability management) vem ganhando destaque nas companhias seguradoras. O modelo se fundamenta na estruturação de uma alocação ótima da carteira de ativos, onde se busca otimizar a relação de risco e retorno com o equilíbrio dos fluxos financeiros e da taxa de crescimento dos passivos. Em síntese, o modelo busca administrar as diferenças entre eles. Além disso, o modelo exige que as despesas e desembolsos correntes sejam equivalentes às receitas correntes, provisões e demais reservas acumuladas. O equilíbrio atuarial, por sua vez, pressupõe que existam fontes de recursos capazes de se igualar às despesas e desembolsos futuros, dessa forma os cálculos de reservas e prêmios de seguros baseiam-se nas probabilidades de ocorrência dos sinistros, a partir de estatísticas históricas (AMARAL et al., 2004). O objetivo das seguradoras é atingir a melhor combinação risco-retorno onde tem-se que, para obter o retorno desejado é necessário assumir algum risco. A carteira ótima de investimentos é a que maximiza o retorno da carteira para um dado nível de risco, e este fornece o risco orçamentário. 3

4 Portanto, a meta da organização passa a ser alocar o orçamento da melhor maneira possível. Para Sharpe (2002), com o risco orçamentário sob controle, o gestor poderá monitorar estes componentes a fim de garantir que as posições de risco não sejam diferentes daquelas especificadas pelo risco orçamentário além do aceitável. O modelo proposto por Sharpe (2002) para a gestão ativo/passivo apresenta três fases: a escolha da política de investimentos, a definição do risco orçamentário e a monitoração. Atualmente, um dos métodos mais utilizados no mercado para gestão do risco, o Value at Risk (VaR) tem evoluindo como ferramenta de identificação e avaliação do risco em bancos e outras instituições financeiras nas últimas décadas, tendo se mostrado um mecanismo capaz de detectar preventivamente as exposições de risco das carteiras geradas pelas decisões dos gestores. No entanto, os valores gerados a partir das principais abordagens utilizadas (simulação histórica, simulação histórica com alisamento exponencial, simulação de Monte Carlo, estimação por ARCH/GARCH, estimação de volatilidade estocástica, etc.) estão sujeitos a julgamento, na medida em que são estimativas altamente sensíveis às metodologias utilizada para gerar as volatilidades (DAMODARAN, 2008). Dentro do contexto apresentado, o presente trabalho tem como objetivo utilizar o cálculo do Value at Risk (VaR) nas carteiras de investimentos de uma amostra de Empresas Seguradoras, utilizando o método do EWMA (exponentially weighted moving average) para a definição do risco orçamentário visando apresentar uma contribuição para melhorar a capacidade de gestão de risco destas entidades. Para testar a eficácia do modelo, irá ser realizado o Backtesting e o Teste de Kupiec. A amostra a ser utilizada neste estudo consiste nas carteiras de investimentos das três maiores Empresas Seguradoras em operação no Brasil, classificadas de acordo com o volume de arrecadação de prêmios nos últimos 12 meses. As carteiras apresentarão uma posição mensal dos ativos dessas instituições nos últimos 5 anos. Como resultado, pode-se concluir que o modelo proposto pelo estudo, o cálculo do Value at Risk (VaR) nas carteiras de investimentos de uma amostra de Empresas Seguradoras, utilizando o método do EWMA (exponentially weighted moving average) pode ser utilizado para a definição do risco orçamentário. Dessa forma, compreende-se que esta pode ser uma ferramenta de melhoria na gestão das seguradoras. O estudo não apresentou nenhum rompimento na amostra utilizada e a eficácia do modelo foi evidenciada pelo Backtesting. 4

5 1. Revisão teórica Embora a incerteza e o risco sejam inerentes a grande maioria das atividades econômicas, a mensuração e o gerenciamento do risco ainda são temas relativamente recentes na teoria financeira. Os estudos de risco ganharam maior impulso a partir da segunda metade do século XX, quando a sofisticação das operações financeiras levou ao forte crescimento das aplicações financeiras em ativos mais líquidos e voláteis, portanto mais arriscados. A gestão de riscos é a contribuição mais importante da indústria. O gerenciamento de recursos que caracteriza a maioria de investimentos igualmente implica na assunção de riscos. O capital fixo é, em particular, sujeito a danos inesperados e custosos. (http://www.tudosobreseguros.org.br/sws/design/upl/arquivos/comosegurosapoiameconomia.pdf, 2011) O risco pode ser definido como a variação através de probabilidades de possíveis resultados de um possível evento. Isto é, quanto maior for a quantidade de possíveis resultados, maior é o risco. Outra definição para o risco tem-se que o risco é a incerteza sobre possíveis perdas (DORFMAN, 2007). O Seguro é um dispositivo econômico onde os indivíduos e as organizações podem transferir seus riscos puros para outros. Com o risco puro tem-se somente uma perda ou não-perda, ou seja, não há possibilidade de ganho. Por outro lado, o risco especulativo significa que a incerteza sobre algum evento pode resultar em ganhos ou perdas. O risco puro surge de eventos onde as pessoas têm pouco ou nenhum controle. (KIDWELL, 1997) Segundo Kidwell (1997), a função do seguro é proteger contra as grandes e incertas perdas financeiras associadas ao risco puro. De acordo com Vaughan e Vaughan (2003), o seguro possui duas características fundamentais: transferir os riscos de um indivíduo para um grupo e dividir perdas, com eqüidade, por todos os membros de um grupo. Como muitos membros podem recusar-se a pagar o valor da perda no momento do sinistro, o problema pode ser resolvido com o pedido de um pagamento antecipado. Para ter-se idéia da quantidade antecipada do valor, deve-se ter alguma noção da sua perda, o que pode ser calculado com base nas experiências passadas. Do ponto de vista individual, o seguro é um equipamento econômico onde ele substitui uma quantidade pequena de custos (prêmio) por uma grande possibilidade de garantia financeira (a contingência segurada) em caso de sinistros, que não existiria se não fosse segurada. (VAUGHAN; VAUGHAN, 2003) 5

6 Segundo Bodie, Kane e Marcus (2000), as companhias de seguro que não atuam no ramo vida, como seguradoras de propriedade e de acidentes, têm fundos para investir, principalmente porque pagam o seguro depois de terem recebido os prêmios das apólices. Elas são, tipicamente, conservadoras no que diz respeito ao risco. Já as seguradoras de vida, por terem uma obrigação com o segurado mais a longo prazo, seguem o mesmo perfil de investidor que os fundos de pensão. Uma linha comum nos objetivos dos planos de pensão e companhias de seguro é a necessidade de se garantirem contra os passivos previsíveis no longo prazo. As estratégias de investimentos, tipicamente, podem por si só fazer uma proteção contra estes passivos com obrigações de vários vencimentos. Ainda segundo os mesmos autores, as companhias de seguros de vida geralmente investem o suficiente para fazer uma proteção contra seus passivos, os quais são definidos pelas apólices que contratam. A companhia pode reduzir o seu risco ao investir em ativos que darão mais retorno, caso a cobertura de uma apólice de seguro se torne mais cara. É importante ressaltar também que, as companhias de seguro não possuem uma meta de retorno, como ocorre nos casos de fundos de pensão, onde há uma meta atuarial que representa uma taxa de retorno mínimo exigido pelo plano. Porém, deve-se salientar que a maior característica dos planos de previdência é a de serem investimentos a longo prazo, como o pagamento de aposentadoria, assim a alocação de seus ativos segue o mesmo comportamento. Já as seguradoras necessitam de um maior capital de giro, liquidez de seu dinheiro, sendo que dessa forma elas tendem a manter, sempre, um comportamento conservador nas decisões de alocação de ativos. Na matriz de restrições de investimentos, as seguradoras compreendem uma liquidez alta, um horizonte de curto prazo, pouca regulamentação e incidência de impostos (claramente uma preocupação importante) (BODIE, KANE E MARCUS, 2000). Pode-se considerar que, dadas as características intertemporais das operações de seguros, a conduta adotada pelos órgãos de regulação, quantificando valores mínimos de ativos requeridos, constitui um caso de estratégia regulatória com foco na manutenção da liquidez das seguradoras perante as obrigações futuras decorrentes dos compromissos constantes em seus passivos. O enfoque de liquidez se materializa tanto na quantidade exigida de ativos como na discriminação dos limites para aplicação em cada modalidade para títulos financeiros e de propriedades. Estes limites tomam como base a liquidez atribuída a cada classe de ativos. Por exemplo, o volume de ativos imobiliários sempre terá um limite percentual muito inferior a aplicações em títulos públicos (D OLIVEIRA, 2006). Para atingir um nível satisfatório de risco, as empresas seguradoras devem estabelecer algumas medidas de gerenciamento de risco. O capital próprio é somente um desses e deve ser 6

7 parcialmente substituído por operações de resserguro, transferências alternativas de risco e outras medidas. O custo do gerenciamento de risco necessário é coberto pelos prêmios de seguro (GRÜNDL E SCHMEISER, 2007). O risco de insolvência é um dos principais aspectos na indústria de seguros e o capital é gerido de forma a garantir que os sinistros serão pagos aos segurados mesmo se eles forem maiores do que o esperado (CUMMINS, 2000). Finalmente, percebe-se que, para que a seguradora mantenha um nível satisfatório de liquidez em suas atividades é necessário que a mesma utilize ferramentas que tenham o objetivo de gerenciar as suas necessidades de capital em função de eventuais obrigações que ela possa a vir a ter na ocorrência dos sinistros. Assim, para que haja uma eficiente gestão entre os passivos e os ativos é que surgiram as operações de ALM (asset liability management). Ao longo dos anos, ventos de mudança atingiram drasticamente o universo segurador no mundo inteiro. No passado, as companhias seguradoras mostravam pouco apetite para adotar técnicas financeiras que iriam satisfazer seus segurados/acionistas. Atualmente, entretanto, a maximização de resultados positivos, através de altos retornos e lucros, para os segurados/acionistas se tornou essencial. Enquanto alguns atribuem essa tendência à perversidade ou crescimento do capitalismo moderno, outros a vêem como um passo lógico na briga necessária para a preservação de recursos, chamado de patrimônio, o qual, por sua natureza, é o mais oneroso a ser mantido (BRIYS; VARENNE, 2001). A gestão ativo/passivo nas companhias seguradoras, ALM (asset liability management), nasce da necessidade de se equilibrar fluxos financeiros devidos (no passivo) e recebidos (no ativo) e de administrar os riscos financeiros gerados pela sua diferença. As instituições financeiras, bancos e companhias de seguros foram as primeiras empresas, nos dez últimos anos, a desenvolver a gestão ativo/passivo, com a integração de equipes de especialistas junto às funções tradicionais de estratégia, controle de gestão, tesouraria ou gestão das aplicações (BOULIER; DUPRÉ, 2003). ALM é a prática de gerir um negócio de modo que decisões e ações tomadas em relação aos ativos e passivos são coordenadas. O ALM pode ser definido como o processo contínuo de formular, implementar, monitorar e revisar estratégias relacionadas a ativos e passivos para atingir os objetivos financeiros das organizações, dados o nível de tolerância de risco da organização e outras restrições. O ALM é relevante e crítico para a gestão confiável das finanças de qualquer organização que investe para alcançar suas necessidades futuras de fluxo de caixa e de exigências de capital. (The Society of Actuaries,2004) 7

8 O equilíbrio atuarial pressupõe que existam fontes de recursos capazes de se igualar às despesas e desembolsos futuros, estando assim baseado em estimativas da taxa de mortalidade dos beneficiários (Amaral, et al., 2004). Portanto, o desempenho financeiro das seguradoras e a preservação de suas condições de rentabilidade e solvência durante as diferentes conjunturas do mercado dependem fortemente dos seus investimentos e estratégias de gestão de ativos e de passivos. Para D Oliveira (2006), uma das principais condicionalidades da estratégia de ativos de uma seguradora é o perfil de fluxos de caixa de seus passivos. Este perfil define a necessidade de retenção suficiente de ativos com prazos e liquidez apropriados para permitir a liquidação dos mesmos no tempo certo. Porém, dentre todos os riscos capazes de afetar o balanço patrimonial de uma seguradora, os mais prováveis envolvem as flutuações inesperadas das taxas de juros (BRIYS; VARENNE, 2001). Dentre as ferramentas desenvolvidas pelo mercado visando à maximização de resultados, o processo de ALM (asset liability management) vem ganhando destaque nas companhias seguradoras. O modelo se fundamenta na estruturação de uma alocação ótima da carteira de ativos, onde se busca otimizar a relação de risco e retorno com o equilíbrio dos fluxos financeiros e da taxa de crescimento dos passivos. Em síntese, o modelo busca administrar as diferenças entre eles. Além disso, o modelo exige que as despesas e desembolsos correntes sejam equivalentes às receitas correntes, provisões e demais reservas acumuladas. O equilíbrio atuarial, por sua vez, pressupõe que existam fontes de recursos capazes de se igualar às despesas e desembolsos futuros, dessa forma os cálculos de reservas e prêmios de seguros baseiam-se nas probabilidades de ocorrência dos sinistros, a partir de estatísticas históricas (AMARAL et al., 2004). Para a execução do ALM, Sharpe (2002) propõe que sejam executadas 3 fases: a) Definição da política de investimentos: onde deve haver uma análise do ativo/passivo utilizando técnicas que agrupam os recursos de acordo com suas características, tais como regulamentação do setor da empresa, e a alocação dos ativos utilizando métodos quantitativos, qualitativos ou uma combinação de ambos b) Estabelecimento do risco orçamentário: resultante de um modelo e um conjunto de riscos e correlações utilizados para efetuar uma otimização baseada na política de investimentos como parâmetro. c) Monitoração: envolve a comparação da proporção do risco atual com o risco orçamentário. 8

9 Dessa forma, apresenta-se a proposta para a utilização do VaR como um instrumento de definição do risco orçamentário (segunda fase), através da utilização de uma modelagem estocástica. Jorion (2007) afirma que os modelos VaR procuram medir a perda de valor máximo de um dado ativo ou passivo ao longo de um determinado período de tempo dado e a um dado nível de confiança. Ele define o VaR como sendo um método de mensuração de risco que utiliza técnicas estatísticas padrão, comumente usadas em outras áreas técnicas. Para o autor, o VaR mede a pior perda esperada ao longo de determinado intervalo de tempo, sob condições normais de mercado e dentro de determinado nível de confiança. O conceito e o uso do VaR são recentes, tendo sido utilizados no final da década de 1980 com a finalidade de mensurar o risco de mercado em carteira de ativos (ações, derivativos, etc.) de grandes bancos de investimentos. Em outubro de 1994, o banco americano J.P. Morgan tomou a iniciativa de tentar estabelecer um padrão de mercado para esta metodologia e criou o RiskMetrics, que é uma síntese técnica escrita por acadêmicos e profissionais do mercado financeiro, que deu um enorme impulso à utilização do VaR, sendo atualmente usado em larga escala por bancos, corporações não financeiras, investidores, etc (JORION, 2007). Para Damodaran (2008), o VaR é popularmente utilizado como ferramenta de identificação avaliação do risco em instituições financeiras, quando os valores mobiliários constituem a principal classe de ativos negociados, o capital em jogo é limitado e a supervisão regulatória enfatiza a exposição de curto prazo a riscos extremos. Dadas essas características, pressupõe-se que o VaR também pode ser comumente utilizado na medição dos riscos dos ativos das empresas seguradoras, por apresentarem pressupostos muito similares aos citados. O cálculo do VaR normalmente adota o preceito de que o mercado tende a operar sob condições históricas, por isso utilizam-se como amostra dados históricos dos retornos da variável a ser estudada. Outro ponto importante para o cálculo do VaR é a necessidade de escolha do horizonte de tempo e do nível de confiança. Deve-se observar que um maior nível de confiança implica, também, valores maiores para o VaR. Dessa maneira, o nível de confiança a ser adotado não deve ser muito elevado, pois isto acabaria proporcionando uma medida de perda difícil de ser excedida (JORION, 2007). O VaR tem três elementos principais: um nível de perda especificado em valor, um período fixo ao longo do qual o risco é avaliado, e um nível de confiança. (DAMODARAN, 2008) Segundo Jorion (2007), o Valor em Risco (Value at Risk) VaR de uma carteira de valor ( t) no período t, é definido como: 9

10 Pr { t VaR t } = % onde, t = variação do valor da carteira de preço t % = nível de significância. Isto é, o VaR é a perda máxima esperada da carteira, a um nível de significância de % (ou nível de confiança de 1- %), dentro de um horizonte de tempo determinado. Definindo os retornos da carteira ( ) como r t= t- t-1/ t-1, pode-se trabalhar com o VaR em termos da distribuição dos retornos da carteira, isto é: Pr { ( t / t-1 ) t-1 VaR t } = % => Pr {r t VaR t } = 1- % t-1 E pode-se definir um novo VaR* em termos de retornos: Pr { r t VaR* t} =1- % Sendo que o VaR monetário pode ser facilmente obtido como: VaR t = VaR t * t-1 Jorion (2007) afirma que a hipótese usual é a de que os retornos dos fatores de risco são normais. Isso permite escrever o VaR de uma maneira como: VaR ( %) = - t-1 Z 1 - % Onde Z1 - % é o percentual de uma normal padrão (Z 95% =1.65, Z99%= 2.33). Note que o VaR é dado pelo limite inferior do intervalo de confiança unicaudal para o retorno da carteira ao assumir-se que: R t ~N ( r, 2 ) Contudo, a hipótese de retornos normais i.i.d não apresenta aderência com a realidade. A alternativa é substituí-la por uma hipótese sobre a distribuição condicional dos retornos: R t ~ N (μ, 2 ) t Boudoukh, Richardson e Whitelaw (1998) apresentam uma alternativa para suprir a limitação do método amostral, que é o método de alisamento exponencial EWMA (Exponentially Weighted Moving Average). A proposta dos autores é a de apresentar uma alternativa para a simulação histórica, em que os dados recentes têm maior peso, usando um fator de decaimento como seu mecanismo de ponderação no tempo. 10

11 Em outras palavras, cada um dos retornos, em vez de ter o mesmo peso, recebe um peso probabilístico com base no quão recente ele é. Assim, se o fator de decaimento é 0,90 e a observação mais recente tem o peso p, então a observação anterior a esta terá o peso 0,9p e a que a precede, 0,81p, e assim sucessivamente. O Método de Média Móvel com Amortecimento Exponencial (EWMA) atribui um peso maior às observações mais recentes, reduzindo os problemas de superavaliação de observações antigas e sub-avaliações de observações recentes. No modelo, cada termo é suavizado pelo fator de decaimento, de modo que a volatilidade é expressa como: Desde que 0 1 onde: = variância dos retornos no instante t = quadrado do retorno observado no instante t-1 = fator de decaimento O fator determina a taxa em que os pesos das observações passadas decaem à medida que se tornam mais distantes. Pode-se observar na equação que o cálculo da volatilidade com base no alisamento exponencial se dá através da combinação de dois elementos: o primeiro é a estimativa da variância do dia anterior, que recebe o peso igual a ; e o segundo é o quadrado do retorno observado no dia anterior, que recebe o peso igual a (1- ). Assim, quanto menor for o parâmetro de decaimento, maior importância será dada às observações mais recentes. O EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) acabou se popularizando rapidamente após o J.P. Morgan tornar público, em 1994, um documento denominado RiskMetrics, usado para medir o VaR Value at Risk de fundos de investimentos e instituições financeiras. 11

12 2. Metodologia e Descrição da Amostra Para a consecução dos objetivos do trabalho optou-se por uma metodologia cuja concepção se enquadra na abordagem baseada em pesquisa exploratória. Hair et al. (2005) define que a pesquisa exploratória tem sua orientação para a descoberta, já que não tem a intenção de testar hipóteses específicas de pesquisa. A pesquisa exploratória tem sua importância na inovação, como segue: A pesquisa exploratória colabora na definição do problema de pesquisa, ajuda a definir o foco e as prioridades de estudo e visa compreender o comportamento e as atitudes dos consumidores, explorando as possíveis relações de consumo existentes entre empresas e consumidores/clientes e servindo para levantar hipóteses e descobrir características desconhecidas sobre assuntos nos quais uma empresa não possui conhecimento ou domínio. (PINHEIRO, 2004, p.84) Para Hair et al. (2005) a pesquisa exploratória é adotada quando não há muitas informações disponíveis sobre o tema em questão. Para ele, a pesquisa exploratória é utilizada para desenvolver uma melhor compreensão sobre um tema onde há pouca teoria disponível para orientar qualquer tipo de previsão. O presente trabalho se caracteriza como um estudo quantitativo, utilizando-se de um método econométrico. De acordo com Malhotra (2005), a pesquisa quantitativa procura quantificar os dados. Ela busca uma evidência conclusiva, que é baseada em amostras grandes e representativas e, conseqüentemente, aplica uma análise estatística. Contrastando com a pesquisa qualitativa, as descobertas da pesquisa quantitativa podem ser tratadas como conclusivas e utilizadas para recomendar um curso de ação final. O método que será utilizado para sustentar a consecução dos objetivos será o método de pesquisa econométrica que, segundo Gujarati (2000), visa, essencialmente, a uma conjunção da teoria econômica com medidas concretas, usando como ponte a teoria e as técnicas de inferência estatística. O autor complementa dizendo que a arte dos econometristas consiste em achar um conjunto de hipóteses que sejam tanto específicas quanto realistas, para que seja possível tirar proveito dos dados disponíveis. A amostra utilizada foi composta por carteiras de investimentos das três maiores Empresas Seguradoras em operação no Brasil, classificadas de acordo com o volume de arrecadação de prêmios nos últimos 12 meses. As carteiras apresentaram uma posição mensal 12

13 dos ativos dessas instituições nos últimos 5 anos. A coleta da amostra foi realizada através do site da Susep e o a ferramenta utilizada para a pesquisa foi o Microsoft Excel. Tabela 1: Amostra selecionada para o estudo Empresa Prêmio Seguros (R$) Prêmio Retido (R$) Prêmio Ganho (R$) BRADESCO VIDA E PREVIDÊNCIA S.A BRASILPREV SEGUROS E PREVIDÊNCIA S/A(dados a partir de Junho/2002) ITAÚ VIDA E PREVIDÊNCIA S/A Total Fonte: Susep, 2011 A partir da amostra selecionada, coletou-se a posição mensal das carteiras de ativos das mesmas, entre o período de agosto/2006 a julho/2011, classificadas em renda fixa, renda variável e imóveis. Após, calculou-se a rentabilidade mensal das carteiras mediante a ponderação da participação de cada classe de ativo da carteira pela rentabilidade estimada a partir de um benchmark. Para cada classe de ativos, normalmente utiliza-se um benchmark padrão, de acordo com cada país, a fim de verificar uma rentabilidade mínima que cada classe deve atingir. Para fim de escolha dos benchmarks tem-se que: o Consideraram-se como aplicação em renda fixa classes de aplicações em títulos públicos e em privados, acreditando-se que possuem retorno e risco de natureza semelhante. Os primeiros limitam-se apenas a títulos de emissão do Tesouro Nacional e/ou Banco Central como, por exemplo, as letras, notas e bônus emitidos por estas instituições. Por outro lado, a classe de títulos privados engloba os demais investimentos de renda fixa, como depósitos a prazo e em conta poupança, debêntures, letras de câmbio, quotas de fundos de investimento em renda fixa e fundos de aplicação em quotas de fundos de investimento em renda fixa, dentre outros. o Já as aplicações renda variável, por sua vez, são compostas, em sua maioria, por ações de emissão de companhias abertas, quotas de fundos de investimento financeiro em renda variável, bem como fundos de aplicação em quotas de fundos de investimento financeiro em renda variável. 13

14 o As aplicações financeiras em imóveis restringem-se a imóveis urbanos, direitos de vendas destes imóveis e quotas em fundos de investimento imobiliário. o O segmento de renda fixa corresponde aos investimentos em títulos públicos federais, estaduais e municipais, depósitos a prazo, depósitos em contas de poupança, quotas de fundos de investimento em ativos de renda fixa e outros investimentos relacionados nas Resoluções do Conselho Monetário Nacional n 2.829/01 e 2.950/01. Ao segmento de renda variável correspondem os investimentos em ações e em fundos de investimento em ativos de renda variável, entre outros investimentos também relacionados nas resoluções citadas. Utilizou-se a taxa Selic como benchmark das aplicações em títulos públicos, e o CDI como benchmark em títulos privados. Entretanto ambos indicadores financeiros possuem correlação quase unitária, dessa maneira, seu retorno e risco são quase idênticos. Portanto, ao utilizar-se somente um indicador neste trabalho, os resultados não são influenciados. Assim, por simplificação, será utilizada a taxa SELIC efetiva mensal. A seleção do benchmark para a classe de aplicações em imóveis revelou-se um pouco mais complexa, onde ao utilizar como sugestão o trabalho de Leal, Silva e Ribeiro (2001), utilizaram o rendimento da poupança, porém, tais resultados não se comportaram muito bem como representantes dos imóveis. Já Silva (2001), testou como opções para representar tal classe de ativos o IGP_DI mais 0,5% a.m. de rendimento e o INCC mais 0,5%a.m. de rendimento, obtendo resultados mais estáveis do que o primeiro indicador. Desta maneira, para fim da pesquisa proposta nesse trabalho, irá utilizar-se o IGP-DI + 0,5%. Para justificar tal escolha, tem-se que, de acordo com dados da FGV, o IGD-DI é uma média aritmética, ponderada dos seguintes índices: IPA (Índice de Preços no Atacado e mede a variação de preços no mercado atacadista, representando 60% do IGP-DI), IPC (Índice de Preços ao Consumidor e mede a variação de preços entre as famílias que percebem renda de 1 a 33 salários mínimos nas cidades de São Paulo e Rio de Janeiro, ponderando em 30% o IGP-DI) e o INCC ( Índice Nacional da Construção Civil e mede a variação de preços no setor da construção civil, considerando no caso tanto materiais como também a mão de obra empregada no setor, representativos em 10% do IGP-DI). Destacando-se, desta maneira, que o IGP-DI possui, como um de seus ponderadores, o INCC, índice da construção civil, além de outros índices inflacionários que podem influenciar a rentabilidade e o risco de aplicar-se em imóveis. 14

15 Considera-se importante adicionar ao indicador da classe de imóveis um retorno de 0,5% a.m. pois, desta maneira, o cálculo irá considerar também uma rentabilidade mínima de juros e/ou poupança. Finalmente, como representante da classe de investimentos em renda variável, será utilizado, como benchmark, o retorno mensal do índice BOVESPA fechamento, sendo considerado o melhor indicador para o mesmo, no mercado nacional. 3. Análise dos Resultados A partir da análise das carteiras das Empresas Seguradoras selecionadas para o estudo, conclui-se que as mesmas apresentam elevada concentração em ativos de renda fixa. Da mesma forma que o benchmark utilizado para o retorno da renda fixa não capturou todas as variações de mercado de tais ativos e sim a valorização da curva da taxa Selic. O retorno mensal esperado para as carteiras foi estimado a partir da média de retornos da amostra. Assim, a estimativa do retorno esperado = retorno médio. O cálculo VaR (Value at Risk), a um nível de confiança de 95%, foi realizado a partir da estimação de volatilidade pelo EWMA com um fator de decaimento de λ= 0,94 (sugerido pelo RiskMetrics ). A seguir, apresentam-se os gráficos resultantes do estudo contendo: a) O histórico da cota mensal de cada seguradora b) O Backtesting com a estimação de um VaR por simulação histórica com 95% de confiança. c) O Backtesting com a estimação de um VaR pelo método do EWMA (exponentially weighted moving average), também com 95% de confiança. 15

16 Gráfico 1: Bradesco Vida e Previdência Fonte: Elaborado pelos autores Gráfico 2: BrasilPrev Seguros e Previdência SA Fonte: Elaborado pelos autores 16

17 Gráfico 3: Itaú Vida e Previdência SA Fonte: Elaborado pelos autores Finalmente, percebe-se que o histórico da cota mensal de cada seguradora não rompeu, em nenhum momento, as curvas estimadas através do Backtesting com a estimação de um VaR por simulação histórica com 95% de confiança e do Backtesting com a estimação de um VaR pelo método do EWMA (exponentially weighted moving average), também com 95% de confiança. Pelos resultados apresentados nos Gráficos 1, 2 e 3, pode-se então concluir que o modelo proposto pelo estudo, o cálculo do Value at Risk (VaR) nas carteiras de investimentos de uma amostra de Empresas Seguradoras, utilizando o método do EWMA (exponentially weighted moving average) pode ser utilizado para a definição do risco orçamentário. 4. Considerações Finais Portanto, compreende-se que esta pode ser uma ferramenta de melhoria na gestão das seguradoras. Com o crescimento da importância das empresas seguradoras e a queda nas taxas de juros, a alocação em títulos de renda fixa ainda é alta. Dessa forma, existe uma necessidade de aumentar a exposição ao risco para atingir as metas atuariais. Ainda existe uma baixa utilização de modelos de gestão de risco, e quando a mesma existe há uma utilização de modelos de gestão de risco aplicados aos fundos de investimentos em geral. Assim, percebe-se um aumento da importância de se buscar maior eficácia dos modelos de gestão 17

18 de risco aplicados ao mercado segurados, e que não possua as limitações dos modelos fundamentados na média histórica. Portanto, a implantação de modelos ALM possibilita às seguradoras tomar decisões que afetam positivamente seu futuro e corrigir rumos futuros, se necessário. Trata-se de uma gestão dinâmica e integrada do ativo e do passivo, onde a avaliação das decisões ocorre em pelo menos duas áreas: a alocação de ativos e valor das contribuições. O estudo não apresentou nenhum rompimento na amostra utilizada. A eficácia do modelo foi evidenciada pelo Backtesting. Como limitação do estudo tem-se a indisponibilidade de uma base de dados diária dos ativos das seguradoras e a ausência de um indicador de rentabilidade diária com todos os ativos marcados a mercado para as carteiras de ativos das seguradoras. Além disso, a amostra utilizada foi de somente 3 seguradoras, focadas no ramo vida e de previdência aberta. Referências Bibliográficas AMARAL, H.F. et al. Fundos de Pensão como Financiadores da Atividade Econômica. Revista de Administração e Economia - RAE, V. 44, N. 2, p.79-91, Abr./Jun., BODIE, Zvi; KANE, Alex; MARCUS, Alan J. Fundamentos de Investimentos. 3.ed. Porto Alegre: Bookman, BOUDOUKH, J, M. RICHARDSON, and R. WHITELAW, The Best of Both Worlds, RISK, May 1998, pp BOULIER, Jean-François; DUPRÉ, Dénia. Gestão Financeira dos Fundos de Pensão. São Paulo: Pearson Education do Brasil, BRIYS, Eric; VARENNE, François de. Insurance: from underwriting to derivatives. England: John Wiley & Sons Ltd, CUMMINS, J. D. (2000), Allocation of Capital in the Insurance Industry. Risk Management and Insurance Review, 3: March D OLIVEIRA, Nelson V. Le Cocq. Mercados de seguros: solvência, riscos e eficácia regulatória. Rio de Janeiro: Funenseg, DAMODARAN, Aswath. Strategic Risk Taking: A Framework for Risk Management. Wharton Scholl Publishing, DORFMAN, Mark. S. Introduction to risk management and insurance. 9 th ed. Pearson Prentice Hall,

19 GRÜNDL, Helmut e SCHMEISER, Hato. Capital Allocation for Insurance Companies: What Good Is It?Author(s). The Journal of Risk and Insurance, Vol. 74, No. 2 (Jun., 2007), pp GUJARATI, Damodar N. Econometria Básica. 3ª edição. Makron Books do Brasil Editora Ltda. São Paulo HAIR JUNIOR, J. F.; ANDERSON, R. E.; TATHAM, R. L.; BLACK, W. C. Análise multivariada de dados. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, JORION, Philippe. Value at risk.- The New Benchmark for Managing Financial Risk 3a. New York: Edition. McGraw-Hill, KIDWELL, David. S. Financial Institutions, Markets, and Money. New York: Dryden MALHOTRA, Naresh K. Introdução à pesquisa de marketing. São Paulo: Pearson Prentice Hall, PINHEIRO, Roberto Meireles, et al. Comportamento do consumidor e pesquisa de marketing. Rio de Janeiro: FGV, SHARPE, W. F. Budgeting and monitoring pension fund risk. Financial Analysts Journal, v. 58, n.5, p.76-86, sep/oct, THE SOCIETY OF ACTUARIES. Disponível em: <http://www.soa.org/files/pdf/2004%20soa%20yearbook.pdf> Acesso em: 28 set TUDO SOBRE SEGUROS. On-line. Disponível em: <http://www.tudosobreseguros.org.br/sws/design/upl/arquivos/comosegurosapoiameconomi a.pdf>. Acesso em: 26 set VAUGHAN, Emmett J.; VAUGHAN, Therese. Fundamentals of Risk and Insurance. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.,

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