Aplicação do CF@R e de cenários de stress no gerenciamento de riscos corporativos

Abstract

O presente estudo compara dois métodos para estimação do fluxo de caixa em risco (CF@R), a saber: o modelo autorregressivo integrado com médias móveis (ARIMA) e o método de vetores autorregressivos com mecanismo de correção de erros (VAR/VECM) com variáveis exógenas, ambos aplicados ao contexto do setor elétrico brasileiro. O artigo contribui com a literatura existente pela aplicação de dois métodos com o objetivo de escolher as melhores estimativas de CF@R, objetivando melhorar o gerenciamento dos riscos corporativos: o backtesting das estimativas de fluxo de caixa em risco e a geração de cenários de stress, ambos usando simulação de Monte Carlo. A última técnica averiguou os impactos de cenários extremos (obtidos a partir da distribuição dos fatores de risco), tais como o racionamento de energia, sobre a estimativa futura do fluxo de caixa operacional.

Modelo de Defasagem Distribuída Polinominal para Teste de Estresse do Sistema Financeiro no Brasil

“…Através de um modelo de vetores autorregressivos, o crescimento do PIB, a inflação, os preços do mercado imobiliário e o crescimento monetário do país foram as variáveis macroeconômicas significativas. Januzzi et al (2012) comparam dois métodos para estimação do fluxo de caixa em risco (CF@R): o modelo autorregressivo integrado com médias móveis (ARIMA) e o método de vetores autorregressivos com mecanismo de correção de erros (VAR/VECM) com variáveis exógenas. Os modelos foram avaliados por meio do backtesting das estimativas e da geração de cenários de stress.…”