Giovanni Di Pasquale
07/04/2010
Valor Econômico

Desde que apareceram os primeiros computadores, os participantes do mercado financeiro tentam utilizar essa poderosa ferramenta para construir modelos matemáticos e estatísticos que os ajudem a simplificar a complexidade da economia e dos mercados financeiros.

Nos anos 70 os grandes bancos de investimento começaram a usar supercomputadores para auxiliá-los na tarefa de prever os movimentos dos ativos financeiros. Surgiu assim uma miríade de fórmulas e algoritmos, cada vez mais sofisticados, graças ao constante aumento da velocidade de processamento, enquanto equipes de engenheiros e matemáticos foram contratadas para auxiliar na tarefa. Cálculos estatísticos, que antes requereriam dias, agora demoram poucos segundos.

Entre as variadas aplicações que surgiram, os modelos estatísticos para medir o risco estavam entre os mais utilizados, usados até hoje nas grandes instituições financeiras. Baseadas na premissa de que o passado representa uma boa referencia para o futuro, começaram a ser criadas fórmulas e cálculos estatísticos complexos para medir o risco. A principal delas é o desvio padrão, que permite calcular, em um determinado período passado, qual foi à oscilação média do preço de um ativo comparada a sua média. É o que chamam de volatilidade.

A lógica é que a volatilidade é igual a risco, e, portanto, quanto maior é a volatilidade de um ativo, maior é o risco, e vice-versa. O mesmo conceito se aplica a outras fórmulas e índices estatísticos, como o VaR (Value at risk) e o VIX (volatilidade implícita). Essas fórmulas e hipóteses estão também embutidas nos maiores modelos financeiros, como aqueles por trás da moderna teoria de portfólio ou nos mais exóticos CDO (Collateralized Debt Obligations) e outros derivativos tóxicos.

Mas a crise financeira de 2008/9 demonstrou dramaticamente como a medição e a gestão do risco não podem ser totalmente baseadas em dados históricos. Quando eventos que foram previstos para acontecer uma vez a cada 20 anos na realidade se apresentam com maior frequência, não precisa ser uma grande matemático para perceber que as hipóteses utilizadas nesses modelos não refletem a realidade. Até as maiores agências de avaliação de risco admitiram publicamente que erraram e prometeram rever os modelos estatísticos usados.

Na busca pelos resultados, as agências de ratings chegaram a atribuir a classificação AAA a 64 mil instrumentos financeiros estruturados, enquanto no começo de 2008 somente 12 empresas multinacionais tinham essa avaliação. Mas também os investidores tiveram a própria parcela de culpa, porque confiaram cegamente nos ratings atribuídos a instrumentos novos e deixaram de acompanhar os resultados econômicos dos ativos subjacentes. Na última crise financeira mundial, esses modelos falharam em capturar os riscos inerentes às operações com derivativos no Brasil.

Por exemplo, quem apostou na baixa volatilidade/risco das ações da Aracruz e da Sadia para comprá-las antes da crise de 2008 pode chegar à conclusão, com razão, que talvez algo esteja errado na premissa por trás desses modelos. Pode pensar que talvez, se tivesse lido com maior atenção os balanços dessas empresas, poderia ter percebido algo estranho. Afinal não é praxe que indústrias consigam compensar menores ganhos operacionais com ganhos financeiros "extras", porque uma deterioração dos fundamentos econômicos não pode ser motivo de apostas financeiras anormais.

A conclusão, portanto, é que o risco não é algo objetivamente mensurável, que possa ser calculado de uma forma matemática/estatística. O risco é eminentemente subjetivo e diferente para cada um de nós. Os modelos só nos auxiliam, mas não podem ser substitutos perfeitos de uma correta avaliação.

O conhecimento e a experiência neste campo continuam a desempenhar um papel fundamental, e entre os diferentes conhecimentos o cálculo de probabilidades pode ser de maior auxílio a um investidor, sendo este um cálculo que não requer nenhum computador e nenhuma fórmula complexa, mas só um pouco de conhecimento de aritmética e de estudo de probabilidades.

Afinal é mais provável que uma ação com baixa volatilidade de uma empresa industrial tradicional, com ganhos financeiros "extras", vire mico que um banco. Da mesma forma é mais provável que a cor do risco seja o cinza do cérebro que o preto e branco das telas dos computadores.

Giovanni Di Pasquale é sócio-diretor e gestor da InvestCapital