A modelagem de risco de crédito é fundamental para entender a probabilidade de inadimplência ou falência entre empresas públicas. E, diante do duradouro impacto econômico da Covid-19, são necessárias soluções, digamos,“fora da caixa”, que atendam aos crescentes desafios de gerenciamento e moderação do risco de crédito.
- A pandemia exacerbou os desafios impostos pela gestão e controle do risco de crédito.
- Em tempos de incerteza, é essencial considerar uma nova abordagem de modelagem de risco de crédito para ter um prognóstico mais preciso da probabilidade de inadimplência entre as empresas públicas.
- Os modelos de risco de crédito StarMine, da Refinitiv, têm demonstrado desempenho superior ao benchmark que é amplamente utilizado como medida de risco de inadimplência.
Como parte de sua estratégia coordenada de avaliação de risco de crédito relacionado ao coronavírus, o Banco Central Europeu (BCE) publicou, em 19 de maio deste ano, um boletim informativo intitulado “Covid-19: Gaps in Credit Risk Management Identified”.
O documento declarava: “É fundamental que haja uma forte infraestrutura de dados, pois isso sustenta a capacidade de um banco de compreender os riscos que está enfrentando. Os dados devem estar prontamente disponíveis, para serem facilmente agregados. ”
O boletim do BCE também levantava preocupações acerca da capacidade de alguns bancos de agregar os dados necessários, o que poderia prejudicar as avaliações de risco de crédito. “Está claro que a forma como os bancos usam os dados tem se tornado ainda mais importante”, concluía a entidade.
Abordagem inovadora
Os modelos de risco de crédito StarMine ocupam-se das preocupações levantadas pelo BCE e ainda superam o benchmark Altman Z-Score, publicado em 1968 e amplamente utilizado como medida de risco de inadimplência.
Segundo um relatório recém-publicado pela Refinitiv, que analisou os modelos de risco de crédito StarMine em três períodos de tempo, o seu desempenho permaneceu essencialmente inalterado, superando de forma significativa o benchmark na previsão de risco de inadimplência ou falência (em um ano) para mais de 47.000 empresas públicas em todo o mundo.
O pacote StarMine inclui quatro modelos de risco de crédito:
- StarMine Structural Credit Risk Model (SCR): avalia o risco de crédito do ponto de vista do mercado de ações utilizando uma extensão proprietária da estrutura de previsão de default estrutural da Merton, que faz a modelagem do patrimônio de uma empresa como uma opção de compra de seus ativos.
- StarMine SmartRatios Credit Risk Model (SRCR): emprega análise de índice financeiro para avaliação de risco de crédito e incorpora informações relatadas e estimativas prospectivas usando o StarMine SmartEstimate.
- StarMine Text Mining Credit Risk Model (TMCR): analisa a linguagem em dados textuais de várias fontes (notícias da Reuters, transcrições de teleconferências da StreetEvents, relatórios corporativos e de pesquisa de corretores selecionados) para avaliar potenciais crises financeiras das empresas.
- StarMine Combined Credit Risk Model (CCR): combina o poder do StarMine SCR, StarMine SRCR e StarMine TMCR para gerar uma estimativa final única do risco de crédito da empresa pública.
O universo de cobertura do conjunto de modelos de risco de crédito StarMine abrange todas as empresas públicas ao redor do globo, incluindo aquelas do setor financeiro.
A principal métrica de desempenho para todos os modelos é a “Área sob a Curva de Característica de Operação do Receptor” (Area Under the ROC Curve ou AUC).
Outra maneira de medir a performance de um modelo de previsão padrão é olhar para a fração de eventos padrão capturados dentro de uma “zona de perigo” especificada. Neste caso, o quintil inferior (20%) seria a “zona de perigo”.
Estudo de caso: atuação durante a pandemia
Os resultados do conjunto StarMine de modelos de risco de crédito antes e durante a pandemia foram demonstrados em um estudo de caso incluído no nosso relatório, escrito em meados de 2021. Esse estudo de caso abrangeu o período de janeiro de 2019 a dezembro de 2020.
A análise constatou que, usando o StarMine CCR no final de fevereiro de 2020 –início da queda do mercado de ações de 2020—, foi possível evitar mais de 90% das inadimplências nos seis meses seguintes. Já com o Altman Z-Score (o benchmark), menos de 70% desses defaults teriam sido evitados.
Precentual de inadimplências detectadas para um período de seis meses no quintil inferior (entre janeiro de 2019 e dezembro de 2020)
Performance superior
Se considerarmos os modelos de risco de crédito StarMine individualmente, o seu desempenho segue extremamente positivo, agregando valor ao processo de gestão de risco.
O relatório da Refinitiv detalha a atuação dos modelos, dividindo a AUC de cada um por região, ano e setor nos três períodos de tempo.
O StarMine CCR continua apresentando o melhor desempenho. Ele alcançou a AUC de 0,91 e capturou 86,4% das ocorrências de default no quintil inferior entre janeiro de 1998 e junho de 2020 –em comparação com 0,78 e 63,7%, respectivamente, para o Altman Z-Score.
Modelos de risco de crédito StarMine: ferramenta valiosa
Sem dúvida, os modelos de risco de crédito StarMine, da Refinitiv, ajudam a identificar as empresas em maior risco. Isso os torna uma ferramenta valiosa para profissionais financeiros encarregados de funções como avaliações de crédito e risco de contraparte, seleção e avaliação de títulos de renda fixa e seleção de ações e gestão de risco.
