Mensuração da perda

A mensuração da perda consiste no levantamento das perdas diretas e indiretas resultantes da concretização de cada cenário de risco crítico.

Um dos principais problemas ao se fazer uma análise de riscos e de cenários é a imprecisão no levantamento das perdas e das consequências de determinado risco. A definição incorreta de perdas implica em contratações de seguros erradas, quer em termos dos riscos a serem nomeados e transferidos para um programa de seguros, bem como em relação às coberturas. O mesmo se aplica na contratação de hedges.

Na maioria das vezes, o custo da perda indireta de determinado risco é muito maior do que sua perda direta propriamente dita. Contudo, não raro as empresas só contratam coberturas securitárias para suas perdas diretas.

Um programa de seguro corporativo tem por base repor a perda e preservar o fluxo de caixa da empresa. Uma análise inadequada das perdas indiretas implicará em contratação de um programa de seguros que não preserve esse fluxo e afete a sustentabilidade do negócio.

 

Definição do Modelo de Racional

A etapa de “Definição do Modelo de Racional” consiste em identificar quais variáveis são inerentes a cada risco a ser analisado e assim calcular seus efeitos quer seja em termos de impacto ou de probabilidade.

A metodologia Análise de Risco Parametrizada 2.0 pretende contribuir para melhor avaliação de dois pontos fundamentais da gestão dos riscos:

– Quantificação do Impacto (grau de impacto / severidade)

– Estimativa de Probabilidade (probabilidade estimada / frequência esperada) referentes à concretização de determinado risco.

Para a determinação da Quantificação do Impacto, entendemos que as variáveis se somam entre si. Já a Estimativa de Probabilidade é resultado do efeito multiplicativo entre as variáveis.

Apesar da metodologia para a medição de risco ser a mesma, o modelo de racional e suas equações poderão variar de acordo com cada risco a ser medido, ou seja, para o risco “A” teremos fatores que influenciam diretamente em sua consecução totalmente diferente do risco “B”. Logo, o modelo de racional e a equação definida para medir o risco “A” será diferente da utilizada para medir o risco “B”.

Poderíamos exemplificar com o risco de roubo de carga no transporte rodoviário. Nele, a “atratividade” pode ser considerada uma variável relevante e que deve ser levada em consideração no processo de quantificação deste risco.

Nesse caso, poderíamos afirmar que uma carga de telefones celulares tem mais “atratividade” que uma carga de água mineral.

Já no caso de um hacker querer fazer uma invasão ou um “phishing” em um site, provavelmente, ele estará mais interessado em fazer tal ação em sites de marcas muito conhecidas (como IBM, Microsoft, Coca-Cola, etc.) ao invés de tentar invadir o site do Banco XYZ, que ninguém conhece.

Nesse caso, teríamos uma variável chamada “propensão” que define quão propensa ou suscetível está determinada operação de atrair a ação de determinado agente ou ameaça.

Em outro cenário, para medir o risco de alagamento o fator “atratividade” não é uma variável considerada crítica e não estaria presente na equação utilizada para medir este risco. Seria necessário um estudo de mapas de desastres naturais que aponte como tais fenômenos podem afetar a instalação em análise. Para este caso, a variável “geográfica” faria sentido.

Esta abordagem singular, própria da Metodologia Análise de Risco Parametrizada 2.0, definindo modelos matemáticos específicos para cada risco possibilita uma análise muito mais assertiva na mensuração do risco em termo de quantificação de impacto e estimativa de probabilidade.

É nesse contexto que a definição das variáveis de risco assume especial importância. Necessitamos então listar os riscos e verificar quais são as variáveis de risco que realmente influenciam em sua consecução.

A estruturação do modelo a ser utilizado é um dos principais pontos a serem considerados em uma Análise de Riscos Parametrizada.

Uma vez definidas as variáveis que serão consideradas para a mensuração de cada risco,  será preciso obter dados qualitativos ou quantitativos relativos a essas variáveis. Tais referências serão utilizadas para a estruturação das equações que serão utilizadas para montar a Matriz de Riscos.

Após a definição dos Riscos Críticos, o processo segue a lógica abaixo:

– Definição das variáveis que são relevantes para a consecução de determinado risco

– Definição das variáveis que servirão de base para definirem a fórmula da Quantificação do Impacto

– Definição das variáveis que servirão de base para definirem a fórmula de Estimativa de Probabilidade

– Definir o modelo de medição de cada variável (quantitativo, qualitativo ou híbrido)

– Definir a relação entre as variáveis em cada fórmula

– Aplicação dos painéis de Delphi para a definição dos pesos nas fórmulas

– Validação das fórmulas

 

Definição das variáveis relevantes para cada risco

Nesta fase, após ter sido definida a Lista de Riscos Críticos, deve-se analisar quais as variáveis afetam a consecução de cada risco, ou seja, quais delas são realmente relevantes. Nos subitens seguintes são listadas as variáveis relevantes que interferem para a definição da Quantificação de Impacto e da Estimativa de Probabilidade dos riscos de alagamento, roubo de cargas no transporte e Furto na armazenagem.

 

Definição das variáveis para a Quantificação do Impacto

Deve-se ligar os riscos com as variáveis que são afetadas pela sua consecução em termos de impacto. Uma vez tendo sido definidas as variáveis, passa-se para a definição da fórmula da Quantificação do Impacto, conforme tabela abaixo:

risk analysis 1

No caso da Quantificação do Impacto (QI), raramente ocorre alteração das variáveis e por consequência na fórmula para o seu cálculo.

 

Definição das variáveis para a Estimativa de Probabilidade

Uma vez tendo sido definidos os riscos e suas variáveis, o passo seguinte é liga-las para a definição da fórmula de Estimativa de Probabilidade (EP), conforme tabela abaixo:

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Outra boa sugestão para organizar o raciocínio é utilizar a Tabela de Variáveis a fim de se ter uma apresentação mais clara de como cada fórmula será construída para medir cada risco em questão.

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Definir o modelo de medição de cada variável relevante

Basicamente, existem 3 processos de medição das variáveis: quantitativo, qualitativo e híbrido. De forma grosseira poderíamos dizer que o processo quantitativo é aplicado quando possuímos base de dados confiável e podemos utilizar ferramentas estatísticas para a definição de probabilidade.

No caso do processo qualitativo, devido à falta de base de dados ou de histórico de eventos, utiliza-se a opinião de especialistas para a classificação dos riscos em tabelas classificatórias. Para se diminuir o risco de distorções, normalmente, leva-se em consideração a opinião de diversos especialistas para a classificação dos riscos.

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Outra medida que pode ser feita para facilitar a classificação dos riscos é o emprego de um referencial teórico para ajudar neste processo classificatório, conforme tabela abaixo:

risk analysis 5

O modelo híbrido costuma a ser utilizado quando temos a possibilidade de ter acesso ao dado numérico, mas que o dado absoluto não faz muito sentido e sim o dado relativo. Por exemplo, temos o histórico de sinistralidade de determinada operação por produto. Contudo, se não contrastarmos este dado com um benchmarking ou média de mercado não temos condições de saber se este número é grande ou pequeno, bom ou ruim. Mesmo raciocínio pode ser aplicado para a avaliação de uma perda financeira. O valor em si pode ser alto, mas pode gerar um impacto muito baixo para uma empresa que possua grande resiliência financeira. Logo, temos que contrastar o valor da perda financeira com outro parâmetro e relativizá-la, conforme exemplo abaixo:

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Resumidamente, poderíamos descrever as principais características de cada modelo, conforme o quadro abaixo:

risk analysis 7

Toda vez que transformamos o modelo quantitativo em um modelo híbrido, somos capazes de relativizá-lo e de combiná-lo com modelos qualitativos. Obviamente, esta relativização faz com que se perca certa precisão decorrente do método quantitativo (valor absoluto). Contudo, ganha-se muito em flexibilidade e na possibilidade de equalizar-se modelos diferentes.

Definir a relação entre as variáveis

Para a definição das fórmulas é importante verificar qual a relação que existe entre as variáveis, ou seja, se elas se somam ou se elas se multiplicam entre si. Desta forma, podemos começar a rascunhar as fórmulas que definirão os eixos da Matriz de Riscos, conforme abaixo (sendo que a descrição conceitual de cada variável será realizada ao longo deste capítulo):

Fórmula Quantificação do Impacto

Quantificação do Impacto: QI

Perda Financeira: PF

Recovery: R

Imagem: I

Legal: L

QI = 2 x PF + 3 x R + 3 x I +2 x L

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Fórmula Estimativa de Probabilidade

Estimativa de Probabilidade: EP

Histórico de Eventos: HE

Exposição: Ep

Ambiente Social: AS

Atratividade: At

Propensão: Pp

Geografia: Ge

Índice de Vulnerabilidade: IV

EP = HE x Ep x AS x At x (ou Pp ou Ge) x IV x 100

5^N