o que você precisa saber sobre Risco
Olá pessoal, no post de hoje vamos falar sobre risco. Antes de começar o post propriamente dito, uma pergunta para reflexão: Você tem ideia do risco dos seus investimentos?
Para aquela pessoa que respondeu que não, porque apenas investe na poupança, seguem alguns números:
- Rendimento Poupança (12 meses): 1.40%
- Inflação (12 meses à frente): 3.04%
Como podemos ver, a inflação para os próximos 12 meses tende a ser bem maior do que os rendimentos da poupança. E como os ativos “livres de risco” estão apresentando rendimentos abaixo da inflação, cabe a nós decidirmos se nos contentamos perder um pouco ou se tentamos ganhar um pouco mais correndo mais riscos.
Nos posts semanais nos quais falamos da performance da carteira de fundos de investimentos do blog, uma das colunas que sempre mostramos é a coluna do risco da carteira. O post de hoje vai mostrar como funcionam algumas das métricas que usamos para medir o risco de ativos.
Como medir o risco
Como se mede o risco de um ativo ou de uma carteira de ativos? Bem existem diversas formas de se medir o risco de uma carteira. Algumas pessoas preferem medir a volatilidade da carteira, isto é, o quanto estes ativos variam em média por período (dia, mês, ano e etc…). Outras preferem o VaR (Value-at-risk) que mede o quanto se pode perder em determinado período com uma certa probabilidade.
Além disso, também existem outros métodos mais avançados que tentam atribuir o risco de uma carteira a fatores de risco e então calculam o risco de cada fator e gerenciam sua carteira de acordo com a exposição a cada fator que querem tomar. Veja abaixo um exemplo de atribuição de fatores:
Digamos que eu tenha uma carteira de ações com CSN (CSNA3) e Vale(Vale3). Elaborando um modelo bem simples, poderíamos imaginar que teríamos uma exposição ao preço do Minério de Ferro em nossa carteira. Para avaliar essa exposição, uma maneira é recorrermos à análise gráfica. No gráfico abaixo, comparamos o retorno da carteira (eixo y) com o do Minério de Ferro (eixo x). Para determinar se existe uma relação, eu recorro à econometria, e utilizo uma técnica chamada Regressão Linear. Esta regressão está apresentada pela linha azul e a linha sombreada representa a margem de erro das previsões do modelo:
Como podemos ver no gráfico, existe uma relação positiva entre os retornos de uma carteira com Vale e CSN (50% de peso para cada) e os preços de Minério de Ferro. Esta relação pode ser observada pela inclinação positiva da linha azul no gráfico que demonstra que, quanto maior o retorno do Minério de Ferro, maior tende a ser o retorno de nossa carteira. Assim se tivéssemos essa carteira em nossos investimentos, um dos riscos que teríamos seria o de uma redução do preço do Minério de Ferro.
No gráfico abaixo aplicamos o mesmo conceito para a comparação da carteira com o Dolar:
Os retornos em dólar são medidos na relação do câmbio que estamos acostumados, assim se o dólar sair de R$ 5 para R$ 5,50, houve um retorno de 10%. Notem que neste exemplo, apesar da Vale ser uma exportadora e em tese se beneficiar do valor do real mais fraco, a relação aponta que o câmbio afeta negativamente o retorno da carteira. Assim para cada 1% que o Dólar aumente, a carteira tende a perder 0,9%.
Deste modo vale ressaltar que aqui eu faço apenas um exemplo didático. Para avaliarmos se realmente o dólar teria esse efeito na carteira, seria necessária uma análise mais aprofundada o que fugiria do escopo deste post!
Além disso, um outro pilar na análise de risco é a volatilidade, que veremos a seguir.
Volatilidade
Como dissemos anteriormente, uma das maneiras mais simples de se medir o risco de uma carteira é medindo sua volatilidade! Mas afinal, o que é volatilidade? Veja abaixo a definição de volatilidade (desvio-padrão) dada pelo Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA):
É um parâmetro muito usado em estatística que indica o grau de variação de um conjunto de elementos. Exemplificando. Se medirmos a temperatura máxima durante três dias em uma cidade e obtivermos os seguintes valores, 28º, 29º e 30º, podemos dizer que a média desses três dias foi 29º. Em outra cidade, as temperaturas máximas nesses mesmos dias podem ter sido 22º, 29º e 35º. No segundo caso, a média dos três dias também foi 29º. As médias têm o mesmo valor, mas os moradores da primeira cidade viveram três dias de calor, enquanto os da segunda tiveram dois dias de calor e um de frio. Para diferenciar uma média da outra, foi criada a noção de desvio padrão, que serve para dizer o quanto os valores dos quais se extraiu a média são próximos ou distantes da própria média. No exemplo acima, o desvio padrão da segunda cidade é muito maior que o da primeira. Uma das aplicações mais comuns do desvio padrão é para cálculo da classificação no vestibular. Se dois candidatos ao mesmo curso tiram nota 7 em provas diferentes, o peso desse resultado vai depender do desvio padrão de cada exame. Digamos que a média das notas nas duas provas tenha sido 5. Aquele que obteve 7 na prova cujo desvio padrão foi menor, será mais considerado porque signifca que ele conseguiu um 7 em um exame em que quase todo mundo ficou próximo a 5. Enquanto o outro conquistou um 7 em uma prova onde muitos outros também tiraram notas altas.
— Andréa Wolffenbüttel – Ipea
Como vimos acima, a volatilidade mede a dispersão dos valores em relação à média. E por que isso afeta nossa carteira? Bem, quanto mais dispersos os retornos estiverem em relação à média (que normalmente se situa perto de 0 para ativos financeiros), maior a chance deste ativo apresentar retornos extremos, tanto para cima quanto para baixo, ou seja ele será mais arriscado.
Por fim, a volatilidade também é de extrema importância para o cálculo do VaR, método que veremos agora nesta próxima parte!
VaR
Uma das métricas de risco mais usadas no mercado financeiro é a do Value-at-Risk (VaR) ou “valor em risco” traduzindo livremente. A ideia do VaR é tentar calcular o máximo que você pode esperar perder no próximo período com 95% de confiança, no caso 95% de confiança seria referente ao VaR(95%). Uma das premissas do VaR é a de que os retornos dos ativos formam uma distribuição normal (curva em sino) como a mostrada na figura: