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Título: Eventos de risco operacional e sua associação com o risco de crédito : uma análise utilizando LDA
Autor(es): Caetano, Leonardo Rodrigo Dizaró
Orientador(es): Kimura, Herbert
Assunto: Risco operacional
Severidade
Perda operacional
Loss Distribution Approach (LDA)
Data de publicação: 30-Ago-2022
Referência: CAETANO, Leonardo Rodrigo Dizaró. Eventos de risco operacional e sua associação com o risco de crédito: uma análise utilizando LDA. 2022. 48 f., il. Dissertação (Mestrado em Economia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Resumo: O risco operacional tem assumido papel de destaque na estrutura de gerenciamento de riscos das instituições financeiras. Tem recebido atenção cada vez mais significativa da mídia, dos reguladores e executivos de negócios à medida que os escândalos financeiros continuam surgindo e porque os eventos de perda operacional se tornaram a principal causa de fracassos espetaculares de negócios. Mais recentemente o risco operacional tem sido impactado pela velocidade das interações sociais, com o incremento de operações virtuais gerando aumento de ocorrências de perdas financeiras, falências, resultantes muitas vezes de fraudes internas e externas, falhas na gestão de processos e causas trabalhistas. O Bank for International Settlements (BIS) acompanha e avalia situações de crise para emitir orientações por meio do Comitê de Supervisão Bancária de Basileia (BCBS) visando a segurança do sistema financeiro internacional. Dentre suas exigências está o cálculo do capital regulamentar para fazer frente ao risco operacional, por meio de abordagens por ele sugeridas. Destaca-se a abordagem mais avançada, Abordagem de Mensuração Avançada (AMA), que encontra na metodologia Loss Distribution Approach (LDA), também conhecido como cálculo de distribuições de perdas, a mais adequada para avaliar, a partir das etapas de Distribuição de Frequência e Distribuição de Severidade, os impactos que o total de ocorrências e o montante calculado podem causar no cálculo do capital regulamentar dos bancos. Essas etapas são fundamentais para o cálculo do Value at Risk, ou Valor do Risco, também conhecido por sua sigla VaR. Esse valor determina a quantia monetária que as instituições financeiras deverão armazenar a fim de mitigar o seu risco operacional. A partir da análise dos resultados obtidos dessas distribuições no presente trabalho foi possível verificar os impactos no capital regulamentar calculado. Percebemos que o LDA se mostra mais sensível ao risco ao se utilizar dados internos a partir de uma da amostra de dados de perdas operacionais de uma grande instituição financeira brasileira e, portanto, mais adequada ao gerenciamento do risco podendo minimizar o capital alocado em detrimento de outros métodos. Entrentanto, é sabido que o BCBS permite a conjunção de dados internos com dados externos para criação de modelos preditivos para as distribuições de probabilidade da severidade e da frequência mais robustos e menos ingênuos. Então, em consonância com as diretrizes do Acordo de Basileia II, identificamos que associar a distribuição de probabilidade das perdas operacionais com o cálculo do VaR assegura uma medida mais segura para obtenção do valor do capital alocado para o risco operacional. Por fim, cabe às instituições financeiras desenvolver estudos internos, a partir de dados internos, complementados por informações externas, visando a robustez de seus modelos para identificação do capital ideal para fazer frente ao risco operacional.
Abstract: Operational risk has assumed a prominent role in the risk management structure of financial institutions. It has received increasingly significant attention from the media, regulators and business executives as financial scandals continue to surface and because operating loss events have become the leading cause of spectacular business failures. More recently, operational risk has been impacted by the speed of social interactions, with the increase in virtual operations generating an increase in the occurrence of financial losses, bankruptcies, often resulting from internal and external fraud, failures in the management of processes and labor claims. The Bank for International Settlements (BIS) monitors and assesses crisis situations to issue guidelines through the Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) aimed at the security of the international financial system. Among his requirements is the calculation of regulatory capital to face operational risk, through approaches suggested by it. The most advanced approach stands out, the Advanced Measurement Approach (AMA), which is in the Loss Distribution Approach (LDA) methodology, also known as loss distribution calculation, the most appropriate to evaluate, from the Frequency Distribution steps and Severity Distribution, the impacts that the total of occurrences and the calculated amount can have on the calculation of the banks’ regulatory capital. These steps are fundamental for calculating the Value at Risk, also known by its acronym VaR. This value determines the monetary amount that financial institutions must store in order to mitigate their operational risk. From the analysis of the results obtained from these distributions in the present work, it was possible to verify the impacts on the calculated regulatory capital. We noticed that the LDA is more sensitive to risk when using internal data from a sample of operational loss data from a large Brazilian financial institution and, therefore, more suitable for risk management, being able to minimize the capital allocated to the detriment of other methods. However, it is known that BCBS allows the conjunction of internal data with external data to create predictive models for the more robust and less naive probability distributions of severity and frequency. So, in line with the guidelines of the Basel II Accord, we identified that associating the probability distribution of operating losses with the VaR calculation ensures a safer measure for obtaining the value of capital allocated to operational risk. Finally, it is up to financial institutions to develop internal studies, based on internal data, complemented by external information, aiming at the robustness of their models to identify the ideal capital to face operational risk.
Informações adicionais: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas, 2022.
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Agência financiadora: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
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