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Sou um profissional da área de risco. Como os Métodos Monte carlo podem me ajudar no meu trabalho?

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perguntada Dez 7, 2019 em Finanças por danielcajueiro (6,096 pontos)  
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29 Respostas

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respondida Dez 11, 2019 por Victor Gontijo (11 pontos)  

Com o método de Monte Carlo é possível avaliar a probabilidade de ocorrência de vários cenários, possibilitando a tomada de decisão de forma mais assertiva. Na gestão de risco, essa análise de cenários pode trazer diversos ganhos, esse método poderia ser utilizado para ajudar, por exemplo, na análise de concessão de crédito para o financiamento de empreendimentos imobiliários, montando cenários que considere, dentro outros aspectos, os possíveis cenários econômicos para o segmento e características da empresa tomadora do crédito.

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respondida Dez 10, 2019 por Adriana de Almeida (6 pontos)  

Atuando na área de risco de crédito os métodos de MC, a partir de um processo recursivo de amostragem aleatória, podem me ajudar a criar cenários que me permita inferir quais variáveis possuem um poder preditivo melhor e que devem ser consideradas na modelagem para avaliação dos clientes do banco.

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respondida Dez 10, 2019 por Sabrina Alencar (6 pontos)  

Atuando como profissional da área de risco, muitas vezes é necessário realizar testes em amostra de dados e estimar comportamentos de uma população. Utilizando simulações de monte carlos, pode-se criar um processo de geração de números aleatórios que atribuam valores às variáveis aleatórias que definam o comportamento da população que queremos investigar e assim por exemplo estimar com melhor qualidade a probabilidade de default de um tomador de crédito, podendo ainda simular cenários e possíveis resultados que também serão aleatórios.

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respondida Dez 10, 2019 por JANAINA THOMAZI (6 pontos)  

Por meio do método de Monte Carlo o profissional do risco pode modelar situações complexas em que estejam envolvidas muitas variáveis aleatórias, com diferentes distribuições de probabilidade para que avalie com mais precisão o impacto do risco de suas decisões. Uma utilização MC seria mensurar o risco de compliance na introdução de novas tecnologias nas operações financeiras, dado que possuem regulamentação incipiente e quase nenhum histórico jurisprudencial, a exemplo da blockchain e do openbanking.

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respondida Dez 11, 2019 por Ana Paula L Rabelo (6 pontos)  

No processo de Teste de Estresse, o método de Monte Carlo pode ser bastante útil à medida que demonstra todo o conjunto de resultados e probabilidades possíveis. Para um profissional de risco, com ênfase na gestão de capital, essa visão ampla de diversos cenários é fundamental na decisão da alocação de capital, que é um recurso escasso. Como o método de Monte Carlo abre o leque de possibilidades de resultados em um Teste de Estresse, o gestor terá um melhor embasamento para tomada de decisão.

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respondida Dez 11, 2019 por Camilaspinto (11 pontos)  

Os modelos de risco de crédito são produzidos com base em dados passados, porém não é tão simples tratar tais dados e identificar todos os riscos e a melhor maneira de mensurá-los para que uma instituição financeira evite conceder crédito para maus clientes no futuro. Assim, entendo que o Método de Monte Carlo possa ser utilizado para: compreensão dos dados passados; identificação e estudo dos riscos associados; direcionamento na confecção do modelo e, uma vez concluído o modelo, para validação, no sentido de responder se as variáveis escolhidas minimizam ao máximo o risco de crédito.

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respondida Dez 11, 2019 por Nagato Eto Kawano (1 ponto)  

A redução da taxa básica de juros vai exigir maior exposição ao risco. Neste cenário, Método de Monte Carlo é instrumento auxiliar na gestão do risco de mercado e liquidez, ao permitir a análise do comportamento da estrutura a termo da taxa de juros. Além de mitigar o impacto sobre a carteira de ativos e passivos, a exemplo de operações de hedge, vislumbrar novas oportunidade de retornos esperados não tradicionais. Sem esquecer o impacto sobre a liquidez, resultado da maior alavancagem.

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respondida Dez 11, 2019 por Sheilla Barros (1 ponto)  

Análise de riscos é atividade precípua dos profissionais de área de risco e pode ser otimizada com o uso de métodos computacionais. Dito isso, a utilização dos Métodos de Monte Carlo possibilita ao profissional uma estimativa numérica de parâmetros desconhecidos, por meio de repetidas simulações com variáveis aleatórias que auxiliam na tomada de decisões e identificação de eventuais riscos. No contexto bancário, por exemplo, o método pode auxiliar o profissional de risco na verificação de frequência e distribuição de perdas de determinada carteira de crédito.

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respondida Dez 12, 2019 por Jonas Novaes (1 ponto)  

Para o desenvolvimento de modelos de risco de crédito, os métodos de Monte Carlo (MC) podem ser utilizados para gerar milhares de novos cenários aleatórios a partir da combinação das diferentes variáveis analisadas, principalmente quando existem poucos dados disponíveis e com baixa heterogeneidade. Também pode auxiliar no teste e validação de modelos atualmente em produção, submetendo-os a situações não previstas durante o seu desenvolvimento. Esse processo torna a recalibragem de modelos atuais mais proativa e antecipa o desenvolvimento de novos modelos.

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respondida Dez 12, 2019 por Lemonier Lima (16 pontos)  
editado Dez 12, 2019 por Lemonier Lima

Diariamente usamos estatísticas para estimar parâmetros. Por exemplo, se quisermos aprender sobre a inadimplência de determinado público, nosso parâmetro de interesse pode ser a inadimplência média. Uma distribuição é uma representação matemática de todos os valores possíveis de nosso parâmetro e a probabilidade de observarmos cada um deles. O exemplo mais famoso é uma curva normal:

A imagem será apresentada aqui.

As simulações de Monte Carlo são usadas para entender o impacto do risco e da incerteza nos modelos financeiro, de gerenciamento de projetos, custos e outros modelos de previsão. Um simulador de Monte Carlo ajuda a visualizar a maioria ou todos os resultados possíveis para ter uma idéia melhor sobre o risco de uma decisão.

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