Cultivar_7_O risco na atividade economica

Breve introdução à análise quantitativa do risco 23 intervenção governamental, de grandes financeiras e contribuindo para a escalada da crise financeira global durante esse período. São de destacar, por exemplo, o colapso da Bear Stearns e do Lehman Brothers. Este último evento, em particular, levou ao pânico mundial. À medida que os mercados caíam e a liquidez desaparecia, ficou claro que muitos bancos estavam prestes a entrar em colapso. Os governos tiveram de resgatá-los, injetando capital ou adqui- rindo os seus ativos em dificuldades. A crise financeira de 2007-2009 levou à recessão e às crises das dívidas soberanas. Após a onda de resgates bancários, as preocupações com a solvên- cia dos bancos foram transformadas em preocupa- ções relativas à capacidade dos países de pagarem as suas próprias dívidas. Outra preocupação centra- -se nas transações de muita alta frequência de compra e venda de ativos, realizadas por algoritmos sofisticados e complexos. O Flash Crash de 6 de maio de 2010 é um exemplo. Neste episódio, o Dow Jones perdeu e ganhou cerca de 1000 pontos em alguns minutos (“ computer tra- ding gone wild ”). Claro que estes episódios, mesmo momentâneos, podem causar prejuízos considerá- veis. Por exemplo, a 1 de Agosto de 2012, a Kni- ght Capital perdeu 460 milhões de dólares, devido a erros de negociação. É necessário manter a vigi- lância em relação aos riscos decorrentes da implan- tação de novas tecnologias e às suas implicações sistémicas. Análise Quantitativa do Risco O Papel da Matemática O risco pode ser quantificável e a matemática é o veículo ideal para expressar essa quantificação, já que é capaz de determinar de forma exata o grau de incerteza que lhe está associado. As probabili- dades dos vários cenários, em função das condi- ções de mercado, podem ser mensuradas através do cálculo de probabilidades obtidas no âmbito de modelos estatísticos e matemáticos. Também é claro o papel da matemática no tratamento e ava- liação de produtos financeiros complexos, como por exemplo, os derivados financeiros. Outro exem- plo é o da estimação da correlação e contágio entre ocorrências de default 3 . Precisamos da estatística multivariada e de métodos recentes como as c ó pu- las (distribuições multivariadas). Mas a matemática e os métodos estatísticos aplicados aos problemas de risco não são estáticos. Novas técnicas e meto- dologias vão aparecendo nas revistas especializa- das, quer procurando melhorar as que já existem quer procurando novas formas de abordar e resol- ver as questões. No decorrer da profunda crise financeira de 2007- 2009, e da falha da gene- ralidade dos modelos de previsão e de avaliação de produtos complexos e titu- larizados, foram lançadas críticas em várias dire- ções, em especial aos quants ( quantitative analysts ou engenheiros financeiros). Um dos ataques veio de um blog sob o título de “Recipe for disaster: the formula that killed Wall Street” (Receita para o desastre: a fórmula que matou Wall Street), um artigo de Felix Salmon. A fórmula em questão era a cópula de Gauss, e a sua aplicação ao risco de cré- dito foi atribuída a David Li, que propôs uma ferra- menta inspirada no seguro de vida para modelizar a correlação de defaults em portfólio de obrigações, fornecendo assim um quadro para a avaliação e gestão de risco de CDOs. Até o Financial Time sati- rizou David Li, com o artigo “Of couples and copu- 3 Entende-se por default o não cumprimento de uma cláu- sula de um contrato de empréstimo por parte do deve- dor. O risco pode ser quantificável e a matemática é o veículo ideal para expressar essa quantificação, já que é capaz de determinar de forma exata o grau de incerteza que lhe está associado.