MVAR- Criacao de Valor utilizando uma Gestao de Risco Operacional mais eficaz- GRC Summit 2013

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Apresentacao GRC Summit 2013- Alexandre de Oliveira

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MVAR- Criacao de Valor utilizando uma Gestao de Risco Operacional mais eficaz- GRC Summit 2013

  1. 1. www.mvar.com.br Criação de Valor utilizando uma Gestão de Risco Operacional mais eficaz São Paulo, 20 de março de 2013
  2. 2. Agenda 1. Casos 2. Definição 3. Abordagem Qualitativa 4. Abordagem Quantitativa 5. Integração Qualitativo e Quantitativo 6. Conclusões
  3. 3. 1. Casos 2. Definição 3. Abordagem Qualitativa 4. Abordagem Quantitativa 5. Integração Qualitativo e Quantitativo 6. Conclusões
  4. 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. 5. Fonte: OperationalRisk & Regulation Magazine/SAS Software, Março 2013. US$ 24,965 m Casos
  6. 6. 1. Casos 2. Definição 3. Abordagem Qualitativa 4. Abordagem Quantitativa 5. Integração Qualitativo e Quantitativo 6. Conclusões
  7. 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. 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. 9. 1. Casos 2. Definição 3. Abordagem Qualitativa 4. Abordagem Quantitativa 5. Integração Qualitativo e Quantitativo 6. Conclusões
  10. 10. Modelos Qualitativos Abordagem Qualitativa
  11. 11. 1. Casos 2. Definição 3. Abordagem Qualitativa 4. Abordagem Quantitativa 5. Integração Qualitativo e Quantitativo 6. Conclusões
  12. 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. 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. 14. Distribuição de Perdas Agregadas (LDA) - Abordagem Atuarial Abordagem Quantitativa
  15. 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. 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. 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. 18. 1. Casos 2. Definição 3. Abordagem Qualitativa 4. Abordagem Quantitativa 5. Integração Qualitativo e Quantitativo 6. Conclusões
  19. 19. Distribuição de Perdas Agregadas - Redes Bayesianas Integração Qualitativo e Quantitativo
  20. 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. 21. 1. Casos 2. Definição 3. Abordagem Qualitativa 4. Abordagem Quantitativa 5. Integração Qualitativo e Quantitativo 6. Conclusões
  22. 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. 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. 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. 25. Obrigado! Alexandre de Oliveira alexandre.oliveira@mvar.com.br www.mvar.com.br

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