O documento discute abordagens para gestão de risco operacional, incluindo qualitativa e quantitativa. A abordagem qualitativa usa estimativas de probabilidade e impacto para identificar riscos, enquanto a quantitativa usa modelos estatísticos e causais para quantificar perdas potenciais. Redes Bayesianas integram ambas as abordagens, permitindo que experiência e perdas históricas calibrem as estimativas ao longo do tempo.

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Criação de Valor utilizando uma
Gestão de Risco Operacional
mais eficaz
São Paulo, 20 de março de 2013

2. Agenda
1. Casos
2. Definição
3. Abordagem Qualitativa
4. Abordagem Quantitativa
5. Integração Qualitativo e Quantitativo
6. Conclusões

3. 1. Casos
2. Definição
3. Abordagem Qualitativa
4. Abordagem Quantitativa
5. Integração Qualitativo e Quantitativo
6. Conclusões

4. • Barings: 1995
Perda de US$ 1,3 bilhões com derivativos por ausência de controles.
• Enron: 2001
Fraude contábil escondeu dívidas de US$ 25 bilhões levando a empresa à
falência.
• Société Générale: 2008
Fragilidades nos controles permitiram que um operador ocasionasse uma
perda da ordem de € 4,9 bilhões.
• Ivy Asset Management LLC: 2012
Concordou em pagar US$ 210 milhões a investidores que perderam
dinheiro com o esquema de Bernard Madoff.
• Citigroup: 2013
Pagou US$ 805 milhões à OCC e ao Federal Reserve por abuso em
cobranças executivas (foreclosure) de dívidas.
Casos

5. Fonte: OperationalRisk & Regulation Magazine/SAS Software, Março 2013.
US$ 24,965 m
Casos

6. 1. Casos
2. Definição
3. Abordagem Qualitativa
4. Abordagem Quantitativa
5. Integração Qualitativo e Quantitativo
6. Conclusões

7. Definição
• O que é Risco Operacional?
Risco de perda resultante processos internos falhos ou inadequados,
pessoas e sistemas ou ainda por eventos externos.
Processos
Eventos de Risco
• Fraude: interna ou externa, roubo de informações e outros
ativos, evasão fiscal, etc.
• RH: discriminação, segurança, remuneração, etc.
• Clientes, Produtos e Práticas de Negócios: defeitos em produtos ou
serviços,
• Dano a ativos físicos: desastre natural, terrorismo, vandalismo.
• Falhas de sistemas: falhas em softwares e hardwares.
• Execução, entrega e gestão de processos: erros de
cadastramento, registros contábeis, etc.
Consequências
• Perdas Diretas
• Oportunidades
• Elevação de Custo
• Sanções
ICR
Controle
Fragilidades
Riscos
Operacionais
Incertezas

8. Indicadores Chaves de Risco (ICR)
Conceito
• Variável desenvolvida para suportar o processo de gestão de risco
operacional cujo objetivo é indicar o potencial nível de perdas.
• Sinalizam com antecedência mudanças no nível do risco e efetividade dos
controles em cada unidade de negócio. (Early Warning System)
Exemplos
• RH: taxa de absenteísmo ou doença, tempo médio para preenchimento de
vagas.
• IT: número de chamadas ao help desk, número de versões e atualizações.
• Financeiro: frequência de prazos ultrapassados para envio de informações,
frequência e montante de ajustes diários nos resultados.
• Jurídico: número e montante de casos em aberto, reclamações de clientes.
• Auditoria: número de pontos de auditoria, revisão de prazos.
• Risco: frequência e valores de estouro de limites, perdas em crédito.
• Equipamento: periodicidade de manutenção, taxa de falhas.
Definição

9. 1. Casos
2. Definição
3. Abordagem Qualitativa
4. Abordagem Quantitativa
5. Integração Qualitativo e Quantitativo
6. Conclusões

10. Modelos Qualitativos
Abordagem Qualitativa

11. 1. Casos
2. Definição
3. Abordagem Qualitativa
4. Abordagem Quantitativa
5. Integração Qualitativo e Quantitativo
6. Conclusões

12. O que é Capital?
• Capital Investido
Quantidade de recursos financeiros providos pelos acionistas da
organização e disponíveis para a realização de seus negócios e atividades.
• Capital Econômico
Quantidade de recursos financeiros efetivamente colocado em risco pela
organização em seus negócios e atividades com o objetivo de entregar
aos acionistas determinado nível de retorno ao longo de um horizonte de
tempo.
Em outras palavras, trata-se do montante de recursos financeiros
necessários para absorver perdas potenciais futuras.
• Risco de Solvência ou Continuidade
Risco de se observar no futuro uma realização de perdas acima do capital
econômico.
Abordagem Quantitativa

13. Nível de Perda
Frequência
• Processos
• Pessoas
• Sistemas
• Eventos Externos
Perda
Esperada
Perda
Não Esperada
Alta
Frequência
Baixo Impacto
Baixa Frequência
Alto Impacto Eventos
Catastróficos
I. Governança
II. Mitigação de
Risco
III. Instrumentos e
Mecanismos
IV. Quantificação
GestãoemRiscoOperacional
Definição de papéis, responsabilidades e políticas
Controles Internos
Gestão da Continuidade de Negócio
Auto Avaliação
Identificação contínua de fragilidades
Indicadores Chave de Risco
Análise e reporting de riscos
Provisão Capital Econômico
Abordagem Quantitativa

14. Distribuição de Perdas Agregadas (LDA) - Abordagem Atuarial
Abordagem Quantitativa

15. Características da Abordagem Atuarial
• Virtudes
- Imparcialidade: baseia-se em perdas coletadas.
- Abrangência: atribui uma probabilidade de ocorrência para cada
possível combinação entre frequência e severidade.
- Extensões: métodos de valores extremos surgem com certa
naturalidade.
- Aplicação: largamente utilizada na modelagem de riscos por
seguradoras.
• Limitações
- Dados: depende da quantidade e qualidade dos dados.
- Flexibilidade: limitação para incorporar fatores de gestão do risco.
Abordagem Quantitativa

16. Modelos Causais
• Modelos Estatísticos
- Regressões: múltipla e discriminante.
- Análise Multivariada: análise fatorial e correlação canônica.
- Econométricos: autocorrelações, multicolinearidade e
heterocedasticidade.
- Outros: análise espectral, sistemas de controle dinâmicos, mudanças
de regime.
• Modelos Não Lineares
- Redes Neurais, Fuzzy Logic, Data Mining, Redes Bayesianas.
Abordagem Quantitativa

17. Características das Redes Bayesianas
• Permite a incorporação de outros fatores relevantes para a gestão de
risco operacional, tais como:
- Indicadores chave de risco
- Experiência dos Analistas
- Análise de Cenários
• Frequência e Severidade não necessitam ser independentes.
• Permite a utilização de técnicas para aprendizagem de estrutura a fim
de verificar os relacionamentos entre as variáveis.
• Permite evoluir o modelo ao longo do tempo com o crescimento da
base de perdas coletadas.
Abordagem Quantitativa

18. 1. Casos
2. Definição
3. Abordagem Qualitativa
4. Abordagem Quantitativa
5. Integração Qualitativo e Quantitativo
6. Conclusões

19. Distribuição de Perdas Agregadas - Redes Bayesianas
Integração Qualitativo e Quantitativo

20. • Inicialmente, a estimativa do
analista baseia-se em grande parte
em seu conhecimento pregresso.
• A medida em que perdas são
coletadas, as estimativas
começam a convergir.
• A experiência prévia do analista é
aprimorada com a coleta de
perdas históricas calibrando suas
estimações para níveis mais
aderentes à realidade.
Integração Qualitativo e Quantitativo

21. 1. Casos
2. Definição
3. Abordagem Qualitativa
4. Abordagem Quantitativa
5. Integração Qualitativo e Quantitativo
6. Conclusões

22. Abordagem Qualitativa
• Baseadas em estimativas de impacto e probabilidade de ocorrência, são
úteis como um primeiro passo na avaliação de risco operacional.
• Este tipo de abordagem permite, por exemplo:
- a identificação dos maiores riscos;
- estabelecimento da tolerância aos riscos pela organização;
- autoavaliação de riscos e controles;
- criação e gestão de planos de ação para mitigação de riscos;
- criação e gestão de indicadores chave de riscos;
- estimar a perda esperada baseada na experiência do gestor.
• Porém, não fornece um método coerente e consistente para avaliar o
comprometimento potencial do patrimônio da empresa ou Capital
Econômico.
Conclusões

23. Abordagem Quantitativa
• A quantificação do risco caracteriza-se pela:
- Objetividade: ao traduzir o risco em números facilita a
disseminação da cultura de riscos pela organização.
- Imparcialidade: ao se basear na observação de eventos de perda
permite ao gestor reavaliar seu entendimento sobre a dinâmica das
perdas.
- Previsibilidade: por considerar todas as possíveis combinações para
as perdas ao longo do tempo, estabelece um nível de
previsibilidade para o grau de risco, tendência e sensibilidade
superior à abordagem qualitativa.
• Permite o uso de vários métodos alternativos para estimar o Capital
Econômico.
Conclusões

24. Abordagem Quantitativa
• Modelos Causais permitem a identificação de relações mais complexas
entre os fatores.
• Redes Bayesianas possibilitam a integração da abordagem qualitativa
com a quantitativa permitindo a:
- incorporação de Indicadores Chave de Risco;
- utilização da experiência do gestor;
- análise de cenários;
- incorporação gradativa das perdas incorridas proporcionando
estimações mais robustas sobre o risco ao qual a empresa está
exposta.
Conclusões

25. Obrigado!
Alexandre de Oliveira
alexandre.oliveira@mvar.com.br
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