Modelos avançados para risco operacional: uma análise empírica da abordagem de distribuição de perdas

O risco operacional é um tema instigante e vem adquirindo cada vez mais relevância no âmbito tanto da academia quanto do mercado financeiro e de capitais. Esta pesquisa discute em profundidade a aplicação da abordagem de distribuição de perdas (LDA) no cálculo docapital regulamentar para risco operacional de uma instituição financeira brasileira de grande porte. Uma base com cinco anos de dados de perdas foi coletada, permitindo a apuração do capital regulamentar relativo aos oito tipos de eventos de risco operacional da linha de negócios varejo. Foram testadas várias configurações para os parâmetros de modelagem, gerando-se um total de vinte e quatro cenários distintos que incluem a correção ou não por índice inflacionário, a imposição de diferentes valores mínimos para os dados de perda e a possibilidade de agrupamento de dados de um mesmo tipo de perda e data de ocorrência. Verificou-se que a definição dos parâmetros representa um fator crítico para o processo, podendo alterar substancialmente o capital regulamentar calculado para o risco operacional. Os resultados ainda indicam a necessidade de se determinar as distribuições de frequência e severidade que para cada combinação linha de negócio-tipo de perda, não sendo apropriada a presunção de qualquer distribuição a priori. Operational risk is a fascinating issue and has been experiencing a rising relevance both in academy and in financial and capital markets. This research aims to provide an in-depth assessment of the loss distribution approach (LDA) appropriateness as a tool for measuring operational risk capital requirement for a Brazilian large-sized financial institution. Operational loss data within a five-year span were collected, which allowed the measurement of capital requirement for the eight event types of operational risk occurred in the Retail Banking business line. Twenty-four distinct scenarios have been prepared from several changes in model parameters, such as imposing different thresholds levels, the data adjustment by inflation index, and the possibility of grouping data caused by a common operational loss event observed at the same day. Research results suggest that parameters settings are a critical feature for the process and can substantially change operational risk capital requirements. Results still point to the need to determine frequency and severity distributions for each combination of business line-loss event type, since theres no a priori appropriate distribution that should be used in the calculation of operational risk capital requirement.