As Doze Métricas de Risco Mais Importantes em Investimentos – Parte 2

Olá pessoal. Conforme prometido, este artigo continua a lista das dezenas de medidas mais importantes de risco em investimentos. Meu último artigo há duas feiras, sem as primeiras sextas medidas: desvio médio-padrão, desvio absoluto à esquerda, semides-padrão à esquerda, intervalo interquartílico e intervalo máximo à esquerda. Se você não leu, sugiro correr lá e ler antes (clique aqui). Hoje, listarei mais medições, essas são tanto quanto mais específicas que as anteriores.

Como disse no último mercado, a ideia é explicar as principais medições que são ou podem ser utilizadas no mercado ao analisar estratégias de investimentos. Não há como criar uma lista como medições porque simplesmente podemos infinitas de que há uma lista significativamente segura. Caso você utilize alguma não listada por mim, comente abaixo!

Ah! E aqui o mesmo aviso: não apresentarei fórmulas de cálculo por duas razões. A primeira é o artigo e o que tornaria a longoria. E a segunda razão é que você pode facilmente fazer uma procura e encontrar qualquer das fórmulas das medições que apresento abaixo. Meu objetivo é a apresentação conceitual. Outro ponto relevante é que estamos falando de medições de risco em estratégias de investimento. Por exemplo, esta avaliação de risco operacional para empresas, bem como de outros riscos corporativos, estão fora do escopo.

7) Coeficiente de Assimetria

Como o próprio nome já indica, mede o nível de assimetria dos retornos (em inglês, “skewness”). Em conversa, falado em terceiro momento de uma distribuição probabilística que tal nascenças dos desvios já existentes à terceira potência. Quanto a maior assimetria, mais a estratégia que merece uma análise é analisada para se descobrir como razões, fatores de risco) que tal nascer assimetria. Por exemplo, uma distribuição normal e todas as distribuições simétricas em relação à média assimetria igual a zero. Retornos com assimetria negativa tendem a observar retornos em ruínas (ou seja, abaixo da média) mais acentuados ou mais prováveis ​​que retornos acima da média.

8) Coeficiente de Curtose

Nasce do quarto de uma distribuição de probabilidades, já que tem origem a partir dos desvios, que tem origem em um momento de precisão. Este coeficiente gera a informação a respeito da chance (maior ou menor) de eventos extremos que ocorrem, sejam estes positivos ou positivos. A distribuição normal possui curtose a 3. Desta maneira, uma série de retornos com curtose de 3 significa dizer que acima das caudas de probabilidade são mais grossas, o que indica maior chance de eventos extremos quando comparamos com retornos normais. Curtoses muito mais elevados são aceitos com profundidade pelos mesmos motivos que na métrica anterior, ou seja, para se entender os riscos aos quais são expostos se eles aceitam aqueles que são mais profundos. Estratégias alavancadas e tender a (perder) mais na alta) do mercado podem ser identificadas através de uma curtose acima de 3. Aliás, você por aíexcesso de curtose”, trata-se da curtose em excesso curtose da distribuição normal, ou seja, curtose menos 3.

9) VaR – Valor em Risco

O valor em risco em determinado investimento é uma medida da perda máxima que se pode obter com aquele investimento. Mas, há uma pegadinha aqui porque, na verdade, a máxima de muitos investimentos é -100% e tal informação seria inútil. Desta forma, precisamos definir um nível de confiança, além de um horizonte temporal. Por exemplo, se uma estratégia determinada possui VaR a 95% igual a -3% em um mês, a interpretação correta dessa métrica é: existe 95% de chances de que minha perda máxima em um mês não seja superior a 3%. O VaR é, na maioria das vezes, apresentado sem o sinal negativo, já que está subentendido que estamos lidando com uma perda. A definição do nível de confiança (que no exemplo foi de 95%) pode variar de 90% a 99%, mas o VaR a 95% é provavelmente o mais comum em lâminas de fundos de investimento.

O cálculo do VaR pode se dar de duas formas diferentes. O VaR histórico se baseia na série de retornos realizados e confiança de percentil dado pelo. Já o VaR paramétrico define uma distribuição de probabilidades para os retornos da estratégia e o cálculo de acordo com a curva de distribuição de probabilidades.

10) C-VaR – Valor condicional em risco

Também na internacional como “tailed shortfall” (esperado-conhecido-literatura) ou ainda “VaR da cauda” (VaR da cauda). Apesar de Vaa ser uma métrica amplamente reconhecida pelo mercado, ele possui seu risco e deve sempre ser considerado um conjunto com outras medidas. Uma limitação ignora completamente o que pode acontecer para o nível de confiança (o que é importante para o nível de significância estatística).

Ao analisar um VaR de -3% ao mês com 95% de confiança, fica a pergunta: e os 5% de chances de um mês ser superior a 3% – o quão superior essa perda pode ser? O C-VaR procura exatamente a essa questão: ele mede a quantidade de tempo de uma estratégia de investimentos dada a realização de um cenário drástico em período determinado. De modo preciso, um C-VaR de um mês – ao longo de um mês5% de significância representa dizer que mais a vista de cenários mais catastróficos, que juntos, somam 5% de chances de realização, a mais de 8% de peso ao final de realização um mês seriado de 8%. Como verificar, o C-Va-se uma métrica muito importante para se avaliar o risco de um investimento caso algoRestrófico se torne.

11) MDD – Rebaixamento Máximo

Indicador de risco que evidencia a maior perda de peso pela estratégia desde um ponto de máxima (pico) até um ponto de mínima (vale) na série histórica. Observe que o período temporal durante o qual o MDD se realizou é uma informação relevante. Desta forma, se um fundo apresenta MDD de -35% em um período de saque máximo de dois meses, isso representa dizer que, em dois meses, o fundo perdeu 35% para depois voltar a subir. Perceba que entre o pico e o vale em um MDD é importante que haja alta: o importante é ter o pico do máximo ao mínimo global neste período. Uma métrica importante depois de estar atento é o período de recuperação após um MDD, ou seja, quanto tempo do valor daquela estratégia de investimento levou para voltar ao pico anterior.

12) Beta(s)

Trata-se de uma métrica igualmente reconhecida e sem utilização pelo mercado, mas nem per bem compreendida. Normalmente, o conceito de beta é utilizado com ações, mas pode ser tranquilamente estendido para qualquer estratégia de investimentos. O beta (no singular) de um ativo nasce de um modelo de precificação de risco baseado em um único fator de mercado. O mais famoso modelo de fator único é o CAPM (Capital Asset Pricing Model), que dá origem a um único beta por este modelo ter um único fator de risco. O beta de uma estratégia mede a sensibilidade do retorno adicional à taxa livre de risco da estratégia em relação ao retorno do fator em excesso da mesma taxa livre de risco.

Para ações, usualmente se um índice amplo de ações como fator de risco, tal como o ou o IBrX 100. Em modelos multifatoriais, ou seja, com vários fatores de risco, obtém-se tanto quantos betas quanto aos fatores do modelo (talvez o mais famoso modelo multifatorial o de Fama & French, com dois fatores adicionais ao fator de mercado). De maneira análoga, cada beta representará a mesma sensibilidade relativa ao fator.

Quanto maior o beta, maior o risco da estratégia. Um beta de um imóvel é igual a 2 relativo ao dizer que a cada fundo de 1% para cima para baixo deste índice em relação ao CDI (taxa livre de risco), ou tende a variar 2% na mesma direção. Um beta negativo significa um fator de risco: ativos muitas vezes como ativos de proteção em uma carteira bem diversificada. Notadamente, os betas dependentes do modelo utilizados e devem ter cuidado para não usar modelos que não condizem com a realidade do mercado em questão, pois, nesse caso, os betas serão específicos e com pouco significado prático.

Bom, pode parecer que são muitas medições para se controlar, mas a minha dica é a seguinte: depois de você automatizar uma planilha de cálculo, essa parte se torna. E, série, olhar essas medidas comparativamente enriquecerá sua análise e, muitas vezes, poderá chamar então a sua atenção para algo escondido na estratégia e/ou em sua histórica de rentabilidade. Gosto desse olhar multimétrico, mas é realmente importante dominar o que cada uma delas tem a dizer, bem como compreender suas próprias.

Vamos nos conectar no Instagram e no LinkedIn @carloheitorcampani? Costume postar muita coisa dessas redes e tenho por objetivo espalhar educação financeira por todo esse Brasil. Muito obrigado a todos que já me acompanha.

Férias

Compartilho com todos vocês que a coluna entrará de férias para um descanso e recomposição de energias, de modo que o próximo artigo será daqui a quatro sextas-feiras, no dia 25 de novembro (lembro que esta coluna sai sexta-feira sim, sexta-feira) feira não). Até lá. Fiquem todos muito bem.

* Carlos Heitor Campani é Doutor em Finanças, Professor do Coppead/UFRJ, Pesquisador da Cátedra Brasilprev em Previdência e Pesquisador da ENS – Escola de Negócios e Seguros. Ele pode ser encontrado em www.carloheitorcampani.com e nas redes sociais: @carloheitorcampani. Esta coluna sai a cada duas semanas, sempre na sexta-feira.