Probability of Default: Modelling and Backtesting

O Acordo de Basileia III introduziu as abordagens baseadas em modelos internos (IRB) e IRB-Avançada (IRBA), que permitem aos bancos utilizarem as suas próprias estimativas internas de parâmetros de risco para calcular os requisitos de capital regulamentar. Enquanto a abordagem IRB possibilita aos bancos desenvolverem e utilizarem modelos de risco sofisticados, adaptados às suas experiências e dados específicos, a metodologia IRBA concede ainda maior discricionariedade, permitindo que os bancos estimem de forma independente todos os componentes de risco, desde que cumpram critérios específicos e obtenham aprovação regulatória. Backtesting é um processo crucial na gestão de risco financeiro, utilizado para avaliar o desempenho e a fiabilidade de modelos ao longo do tempo. Esta prática é essencial para manter sistemas de gestão de risco robustos e garantir a conformidade com os requisitos regulamentares. Ao comparar estimativas de risco com resultados reais, o processo de Backtesting ajuda a identificar discrepâncias, assegurando que os modelos permaneçam precisos e relevantes face às condições de mercado em constante mudança. O parâmetro de Probabilidade de Incumprimento (PD) é um input de risco que mede a probabilidade de um mutuário incumprir as suas obrigações de dívida numa data específica. Este relatório centra-se no desenvolvimento de um modelo de PD e na sua subsequente validação através de retrospetiva, garantindo o alinhamento com os padrões regulamentares. O desenvolvimento do modelo de PD (probabilidade de incumprimento) seguiu uma abordagem estruturada, utilizando uma regressão logística combinada com o algoritmo K-means para formar classes de risco distintas, sendo atribuída a cada uma uma PD específica. Foi concebido um sistema de pontuação para classificar os devedores por risco, incorporando a Margem de Conservadorismo (MoC) como um amortecedor contra possíveis subestimações de risco, aumentando assim a fiabilidade do modelo. Um exercício de Backtesting consiste em avaliar a performance do modelo em quatro dimensões: estabilidade, poder discriminatório, calibração e conservadorismo. Foram simulados três cenários para testar a robustez do modelo. Os resultados indicaram que o modelo de PD, de forma geral, manteve estabilidade e poder discriminatório, embora tenham sido observados problemas de calibração e heterogeneidade nos agrupamentos. O modelo mostrou-se conservador, sobrestimando o risco.