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Revista Tecnologia de Crédito
O Futuro da Precificação do Crédito Ajustada pelo Risco nas Instituições FinanceirasEdição 36
A ferramenta escolhida por muitas instituições que optam pela precificação do crédito ajustada pelo risco — Risk-Adjusted Return On Capital (RAROC) —, não concilia os preços dos empréstimos com os de instrumentos semelhantes existentes no mercado como bônus ou derivativos de crédito. Não está, portanto, ao alcance dessa ferramenta a determinação de situações de arbitragem surgidas de combinações inadequadas de precificação relativa. O futuro da precificação do crédito reside, pois, no emprego de melhores instrumentos de valoração de crédito. Atualmente, as instituições financeiras enfrentam grandes obstáculos para minimizar riscos de crédito (“jogar na defesa”) e na busca simultânea da lucratividade ajustada ao risco (“jogar no ataque”). Isso é de difícil aplicação, especialmente quando se trata de emprestar às grandes empresas (corporate), pois na maioria dos casos, é árduo obter níveis adequados de risco ajustado ao retorno do capital. Para sustentar esses objetivos conflitantes, houve uma década de avanço acelerado no que se refere a ferramentas internas e comerciais de mensuração de risco de crédito e desempenho. Genericamente, essas ferramentas abrangem: > Modelos empíricos sofisticados de inadimplência usados para determinar os ratings de risco de crédito de devedores tanto públicos quanto privados. > Ferramentas de mensuração do desempenho do risco ajustado, como o Risk-Adjusted Return On Capital (RAROC), usadas na precificação de empréstimos específicos e na avaliação da lucratividade ajustada pelo risco. > Modelos de gerenciamento de port-fólios usados para medir concentrações sistemáticas em carteira, apoiados pela análise de correlação. No esforço de implementar os melhores instrumentos de análise do risco de crédito, foram menos enfatizados os modelos de apoio à tomada de decisões referentes à precificação ajustada pelo risco. Vários foram os motivos, mas eles, provavelmente, decorrem da opinião de que resolver o “problema da carteira” era a prioridade máxima após a implementação de melhores ratings de crédito. As manchetes dos últimos tempos sobre economia abordaram as grandes concentrações de risco no Texas na década de 80, nos bens imóveis, no início da década de 90 e na crise asiática, no final da década. Outro motivo para a lentidão do desenvolvimento da precificação refere-se aos requisitos para sua implementação. O desenvolvimento e a manutenção de instrumentos analíticos de qualidade para o suporte à tomada de decisões baseadas na precificação de empréstimos é uma tarefa hercúlea. Nas grandes instituições financeiras, isso exige treinamento e suporte para centenas — se não milhares — de gerentes de crédito e de relacionamento. Afinal de contas, não é mais fácil dar treinamento e suporte a um pequeno grupo de analistas de gerenciamento de carteira que trabalham no middle office do que a um número muito maior de usuários em todo o banco? É preciso destacar, também, a escolha da abordagem a ser adotada na negociação de empréstimos num mercado doméstico cada vez mais competitivo. A maioria dos participantes do mercado corporate de grande porte concentra-se mais no spread e nas tarifas oferecidas do que em outras características estruturais mais sutis do empréstimo. Por isso, os profissionais da área freqüentemente se perguntam por que precisam de um modelo de precificação quando é o mercado que estabelece o preço. Finalmente, e talvez de maior importância, a consideração de que as vendas secundárias de empréstimos e outras formas de transferência de risco de crédito baseadas no mercado estiveram fortemente limitadas até recentemente. Conseqüentemente, os dados de mercado sobre risco de crédito, especialmente no que tange a empréstimos, têm sido extremamente escassos, dificultando a aferição de modelos de precificação de crédito ajustada pelo risco e baseada no mercado. Embora a literatura sobre modelos de precificação de risco de crédito tenha avançado bastante ao longo do tempo, na prática o trabalho está atrasado devido, em grande parte, à falta de dados adequados.(1) Com o aumento da popularidade de comer-cialização de empréstimos, derivativos de crédito, Credit Derivative Option (CDO) e outras formas de transferência de risco de crédito com base no mercado, o futuro da precificação ajustada pelo risco parece muito mais interessante. Resumimos, abaixo, alguns dos fatos que podem influenciar o uso das ferramentas de precificação ajustada pelo risco. Motivos para Implementar Melhores Modelos de Precificação de Crédito Para controlar o negócio de crédito e ter oportunidades de obter lucro para os acionistas, as instituições financeiras que oferecem ou investem em crédito precisam ter meios para medir com precisão o valor contido em um empréstimo ou bônus, em derivativos de crédito e em qualquer outro contrato de crédito. Os provedores de crédito que carecem dessa importante capacidade estão, em essência, tentando operar sem saber como mensurar seus lucros. É alarmante perceber que a maioria das instituições usa, atualmente, procedimentos de precificação de crédito rudimentares, os quais desconside-ram muitas das características dos contratos de crédito que agregam ou subtraem valor. A conseqüência inevitável: os credores estão originando ou adquirindo muitos instrumentos de crédito indevidos e rejeitando aqueles que deveriam adotar. Além disso, os danos causados por ferramentas inadequadas de precificação certamente estão em ascensão. No mercado de crédito de hoje, a valoração está se tornando mais complicada porque os instrumentos são cada vez mais complexos, com maiores níveis de opções de crédito embutidas.(2) Os bônus, por exemplo, estão começando a ficar muito parecidos com grandes empréstimos corporativos. Por exemplo, duas importantes emissões de Eurobônus realizadas em 2000 incluíram cupons step-up e step-down que podiam ser segregados e negociados separadamente.(3) No mercado de empréstimos syndicated, as linhas oferecidas incluem regularmente uma opção de pagamento antecipado, resets baseados no desempenho (grid pricing), provisões de vencimento, condições mínimas detalhadas, opção de saída e características de opção por múltiplos instrumentos. As estruturas complexas também estão migrando para os empréstimos ao middle-market. Infelizmente, as atuais abordagens de precificação nas instituições financeiras não consideram essas características. Assim, as ferramentas existentes, provavelmente, cometerão erros ao determinarem os valores ajustados pelo risco, e não serão capazes de revelar quaisquer oportunidades de arbitragem criadas pela má valoração das opções embutidas em contratos complexos de empréstimo e bônus. Além disso, as imprecisões de valoração conduzem a erros na determinação do Value-at-Risk (VaR) o que, por sua vez, leva a decisões indevidas quanto à carteira. Figura 1 Credores e administradores de carteiras podem, contudo, tomar medidas para lidar com a complexidade da precificação de crédito. Recentes avanços em modelagem de risco de crédito e dados sobre risco de crédito permitem que a maioria das instituições aprimorem seus métodos atuais de estimativa do valor de contratos de crédito complexos e do Value-at-Risk (VaR) em carteiras de crédito agregadas. É verdade que esses métodos e dados ainda são imperfeitos, mas isto não deve impedir que a instituição faça importantes melhorias. Num momento em que os empréstimos bancários no atacado, os bônus corporativos e os derivativos de crédito respondem por mais do que US$ 30 trilhões em exposição no mundo todo, uma melhoria da valoração e do gerenciamento de risco tem potencial para conduzir a enormes benefícios. Métodos NPV comparados ao RAROC As abordagens mais sofisticadas da valoração de crédito – aqui chamadas de métodos NPV (Net Present Value – Valor Presente Líquido) – aplicam ao crédito as estruturas no-arbitrage já familiares na área do risco de mercado. Desde quando começaram a ser aplicadas no início dos anos 70 as técnicas de no-arbitrage tornaram-se fundamentais para a valoração e o gerenciamento de risco nas carteiras de trading e investimentos das instituições financeiras. As técnicas de no-arbitrage de avaliação de opções são pontos fundamentais nos processos de precificação e hedge de ativos como bônus e derivativos, da marcação de carteiras a mercado e da construção de modelos para mensuração e gerenciamento do risco. A primeira aplicação real da extensão das técnicas de no-arbitrage a empréstimos foi um trabalho pioneiro do Citibank, realizado em meados da década de 90, pelo Portfolio Strategies Group.(4) O RAROC não é uma técnica de no-arbitrage. Não procura conciliar os preços dos empréstimos com os de instrumentos semelhantes disponíveis no mercado, como bônus, outros empréstimos ou derivativos de crédito. Assim, o RAROC é incapaz de avaliar situações de arbitragem decorrentes de combinações inadequadas relativas de preços. Da mesma forma, não consegue identificar os hedges naturais que, freqüentemente, motivam a criação de novos instrumentos de crédito. Embora muitos dos princípios financeiros nos quais se baseia o RAROC pareçam sólidos, há muitos limites à sua implementação. Por exemplo, a abordagem pelo RAROC, normalmente: > Negligencia as contingências do estado dos fluxos de caixa dos contratos de crédito. > Usa parâmetros altamente subjetivos e que envolvem uma visão estática do risco de crédito. > Considera um horizonte de tempo fixo e arbitrário para precificar o risco de crédito. Fluxos de Caixa Dependentes do Estado A maioria dos empréstimos, derivativos de crédito e bônus traz opções embutidas e outras características que fazem com que os fluxos de caixa a eles associados variem de acordo com os ratings de crédito, as taxas de juros e os spreads de crédito. Para modelar essa dependência do estado, é preciso aplicar métodos entrecruzados ou de simulação de Monte Carlo, a fim de determinar os valores. É preciso modelar explicitamente uma ampla gama de graus de crédito — e não apenas adimplente e inadimplente — além das variações aleatórias de taxas de juros e spreads. Da maneira como costuma ser implementada, a abordagem pelo RAROC evita essas complexidades e aplica um modelo de risco de crédito simples em dois estados (adimplente/inadimplente), com taxa de juros e spreads determinísticos. Conseqüentemente, a abordagem pelo RAROC, geralmente, trata empréstimos como se não trouxessem opções embutidas ou outras características estruturais – como pagamento antecipado e grid pricing – que criam fluxos de caixa dependentes. Especialmente com referência a empréstimos de alto risco, isso pode levar a grandes erros de valoração capazes de chegar a 50 pontos-base ou mais. Parâmetros Subjetivos Envolvem uma Visão Estática do Risco de Crédito As implementações mais comuns do RAROC, virtualmente, desconsideram os spreads de crédito e dão pouca importância à experiência existente na quantificação do risco de crédito. Pelo contrário, elas identificam o risco de crédito com a experiência histórica de crédito das diferentes graduações. Essa abordagem é apropriada para alguns sistemas de rating de crédito, especificamente projetados para produzir indicadores condizentes em todos os casos. Infelizmente, os sistemas de graduação da maioria das instituições financeiras e os das agências de rating não parecem adequar-se a esse padrão. Pelo contrário, os spreads de crédito e as taxas de inadimplência das categorias usadas por bancos e agências de rating apresentam grandes variações em relação aos valores históricos médios. Isso sugere que as graduações indiquem diferentes volumes de risco em diferentes épocas. Assim, para determinar com precisão valorações e avaliações de risco a partir dessas graduações, é preciso ajustar dinamicamente a visão de risco inerente a esses ratings. Mas a abordagem NPV sem arbitragem, por outro lado, sendo calibrada pelos preços de mercado, realiza esse ajuste, cuja precisão depende da eficiência do mercado. Assim, nessa abordagem, um contrato de crédito será lucrativo desde que ofereça retorno superior à norma do mercado. Por outro lado, o padrão de lucratividade do RAROC é estático e está implícito na experiência histórica média. Quando os spreads estão elevados, o RAROC indica que quase todos os empréstimos são lucrativos; se os spreads são baixos, significa que quase todos não são lucrativos. Essa abordagem cria um incentivo a uma maior geração de empréstimos, quando o mercado sinaliza que os riscos são altos. Mas, por outro lado, parece um pouco duvidosa sob o ponto de vista do gerenciamento de risco e da avaliação de desempenho ajustada pelo risco. Horizonte Fixo e Arbitrário Novamente, para evitar o uso de métodos de simulação ou Monte Carlo, a abordagem pelo RAROC costuma usar um único horizonte de tempo de um ano. O importante efeito do prazo do empréstimo sobre o risco recebe pouca atenção ou é tratado artificialmente, em uma estrutura predominantemente determinística. Na maioria dos casos, o risco de um empréstimo aumenta substancialmente diante do seu prazo. Assim, uma análise de um ano geralmente resultará num panorama excessivamente otimista para empréstimos de prazo superior a esse período. Os profissionais que implementarem, hoje, a precificação do risco de crédito baseada no mercado ver-se-ão prejudicados pela falta de dados. A melhor fonte está no mercado americano de bônus e estão começando a ser disponibilizadas informações sobre precificação de derivativos de crédito. Infelizmente, os dados sobre transações reais ainda são, predominantemente, privados, criando dúvidas sobre a confia-bilidade das informações disponíveis sobre precificação, que podem conter ex-trapolações matriciais. Além disso, os preços observados refletem os detalhes de emissões específicas. Para obter indicadores consistentes e compreensíveis de risco de crédito, é preciso que haja ajuste em relação a uma estrutura comum e conhecida, como, por exemplo, um instrumento de cupom zero. Talvez, devido aos erros causados por essas dificuldades, os fornecedores de dados sobre spreads indicativos não têm oferecido informações classificadas por rating de risco, prazo e setor, nem os detalhes necessários para calibrar as ferramentas de precificação com base no mercado. Os profissionais da área se vêem preenchendo lacunas entre os dados mais limitados que os participantes do mercado estão dispostos a fornecer. Apesar dessas dificuldades, os fornecedores de crédito precisam encontrar as melhores soluções existentes para as limitações dos dados e, com base nelas, aplicar métodos modernos de precificação ajustada pelo risco. Com o decorrer do tempo e a disponibilização de maior volume de dados, uma calibragem razoável tornar-se-á muito mais simples. Ainda assim, agora é o momento para adotar a abordagem pelo NPV, uma vez que a alternativa de ignorar os sinais do mercado e a complexidade dos instrumentos de crédito é muito mais perigosa. Implementação de Apoio à Decisão de Precificação Ajustada pelo Risco O futuro da precificação de crédito ajustada pelo risco tenderá para uma estrutura de valoração consistente que possa ser implementada na totalidade das funções de front-office e middle-office das instituições financeiras. Essa estrutura será desenhada a fim de fornecer informações sobre valorações de risco de crédito a concedentes, gerentes e traders de crédito, aos administradores de carteira e à gerência de linha. O risco de crédito de empréstimos, bônus e derivativos de crédito será analisado, transação por transação, em lotes para valoração por marcação a mercado e para a carteira como um todo, por meio de métodos de simulação baseados em panoramas. Em última análise, o engenho de valoração de crédito que move essa estrutura fornecerá informações de risco de crédito que poderão ser alavancadas em todas as diferentes áreas das organizações financeiras. Com o rápido desenvolvimento dos aplicativos baseados na Internet e na Web e sua transformação em suporte efetivo à tomada de decisões, um dos obstáculos à implementação generalizada de instrumentos sofisticados de análise de crédito cairá por terra. Isto porque a Web representa um meio eficiente para distribuir aplicativos de apoio à tomada de decisões pelo front-office. Em primeiro lugar, porque facilita muito o uso remoto de modelos sofisticados. Com um navegador e um laptop, um gerente de relacionamento que esteja em campo pode fazer uma valoração de crédito de um novo empréstimo por meio de um engenho que esteja rodando num aplicativo instalado num servidor localizado na sede. Todos os cálculos se dão em server farms, centrais que permitem um gerenciamento mais atento dos custos operacionais. Uma segunda razão para usar aplicativos baseados na Web, a fim de dar suporte à análise de precificação de crédito, está no controle e na conveniência que o gerenciamento centralizado de parâmetros analíticos permite. A valoração sofisticada por meio da abordagem NPV exige considerável grau de calibragem, inclusive dados detalhados sobre migração de inadimplência; fatores de perda por tipo de garantia real; e informações sobre spread e volatilidade de crédito, classificados por rating, prazo e setor. Além disso, é preciso dispor de lógica comportamental detalhada para a modelagem de opções como pagamento antecipado, utilização de crédito rotativo, grid pricing e condições mínimas. São necessários modelos de taxa de juros para instrumentos de taxa fixa, como bônus. Todos os cálculos de valoração NPV são, então, realizados, numa árvore de decisões em entrecruzadas que representam diferentes pontos de decisão para diferentes intervalos de tempo. O engenho centralizado permite que todos esses parâmetros sejam atualizados facilmente e controlados pela política de crédito ou pela equipe de gerenciamento de carteira. Isso facilita sobremaneira a distribuição da estrutura de valoração para centenas de usuários no front-office, ao mesmo tempo em que se mantém controle centralizado sobre os modelos. À medida que o risco de crédito se torna ainda mais líquido no futuro, melhores informações de crédito baseadas no mercado darão sustentação a calibragens mais freqüentes dos modelos, capturando a verdadeira dinâmica dos diferentes mercados de crédito. Para tanto, entradas automatizadas de dados sobre spread de crédito em bônus, empréstimos e derivativos de crédito são analisadas e usadas praticamente em tempo real para atualizar os fatores calibrados de risco de crédito. Indo além da implementação interna de aplicativos de valoração de crédito, o modelo Application Service Provider (ASP) traz o potencial para influenciar, substancialmente, a maneira como é distribuído o apoio à tomada de decisões de precificação de crédito. O modelo ASP está engatinhando no que se refere ao suporte ao gerenciamento de risco, mas o futuro promete ser muito interessante. Imagine que um banco não precise sequer comprar e gerenciar internamente seu software analítico e que, ao invés, o software seja terceirizado e, quando os gerentes de crédito precisarem avaliar uma nova transação, bastará entrar em um servidor de aplicativo na server farm de um terceiro. Em instituições financeiras de menor porte, o modelo ASP tem potencial para disponibilizar instrumentos analíticos de precificação de crédito ajustada pelo risco de altíssima qualidade, sem necessidade de investimentos substanciais em softwares e implementação de tecnologia. No modelo ASP, as instituições menores que terceirizarem serão, ainda, capazes de alavancar suas próprias informações sobre risco para dar sustentação a seus objetivos de calibragem. Suporte ao Front e Middle-Office Há, pelo menos, quatro áreas específicas nas instituições financeiras nas quais a aplicação da abordagem da valoração ajustada pelo risco pode desempenhar uma função central. A atual inconsistência no uso de suporte à tomada de decisão de precificação de crédito decorre da aplicação de abordagens diferentes em várias partes da organização. A implementação de uma consistente abordagem NPV na valoração para fins de precificação do crédito ajustada pelo risco defende uma visão única do risco de crédito em toda a empresa, capaz de demolir oportunidades de arbitragem interna decorrentes da mensuração inconsistente do risco de crédito entre funções. Originação no front-office. Os gerentes de relacionamento e de crédito precisam precificar, avaliar e estruturar empréstimos syndicated, empréstimos comerciais bilaterais e empréstimos para o middle market. Como parte do processo de aprovação e originação, a valoração detalhada ajustada pelo risco sinaliza quais empréstimos são ou não lucrativos. Ela é, também, uma ferramenta minuciosa para a compreensão do NPV ajustado pelo risco em relação a alterações da estrutura dos empréstimos, ajudando os gerente a obter o melhor resultado inclusive para o credor. Venda e trading de créditos. Para dar suporte aos traders, a estrutura de valoração de crédito precisa adotar uma visão que se baseie no mercado e ajude a identificar créditos sub e superestimados, tanto na carteira do banco quanto fora dela. Nesse caso, a calibragem pelo mercado é fundamental. Além disso, a abordagem precisa dar suporte à valoração de todos os instrumentos que apresentem risco de crédito, inclusive com análise de valor relativo entre empréstimos, bônus e derivativos de crédito, caso se pretenda gerenciar de forma agregada a relação risco-recompensa. É necessário, então, proceder a uma análise dos riscos tanto de mercado quanto de crédito e alguns bancos pioneiros já começaram a usar as operações de trading para gerenciar as carteiras de bônus juntamente com as de empréstimos. Ademais, com referência a créditos maduros, pode haver no mercado um histórico capaz de influenciar as valorações, de modo que os aplicativos de suporte à tomada de decisões voltados para os traders permitam alguma flexibilidade para alterar determinados parâmetros de apoio a essas valorações “históricas”. Marcação ao Mercado no Middle-office. Embora a valoração por marcação a mercado ainda não seja obrigatória para as operações bancárias, ela pode vir a ser. Bancos pioneiros já estão fazendo análise semanal de marcação a mercado para seus produtos de mútuo. Analisada por lotes, a valoração por marcação a mercado tem potencial para deixar os produtos de empréstimo no mesmo nível daqueles de trading, no que se refere à identificação das implicações P/L de variações da qualidade de crédito atual. Gerenciamento de Carteiras. O gerenciamento de carteiras, evidentemente, está amadurecido, após um grande grupo de instituições financeiras ter implementado aplicativos voltados para seus portfólios. Mas muitos gerentes não dão tanta atenção ao fato de que a maioria dos modelos de carteira também usa instrumentos analíticos embutidos de valoração de crédito para reavaliar os instrumentos de crédito sob diferentes cenários do Value-at-Risk. Os modelos de valoração de crédito usados nos aplicativos voltados para carteiras tendem a ser mais simplificados, abstraindo-se da maior parte da estrutura e da preferência embutida. Isto significa que a maioria das estimativas de Value-at-Risk geradas por uma grande parte dos modelos poderia ser refinada por meio do uso de engenhos aprimorados de valoração de crédito em conjunto com o modelo de carteira. A não incorporação do impacto das opções embutidas leva a uma superestimativa do Value-at-Risk do crédito durante as simulações da carteira, em igualdade com as demais condições. A valoração de crédito ajustada pelo risco desempenhará uma função cada vez mais importante nas instituições financeiras. Dará suporte ao gerenciamento de risco, ao trading de crédito, à avaliação do desempenho ajustada pelo risco e ao gerenciamento de carteiras — ferramentas que ajudarão a determinar quais ativos manter, vender ou agrupar em securitizações de crédito. A valoração de crédito será usada para dar suporte à precificação de transferência e tornar-se-á fundamental para as estruturas de incentivo ajustadas pelo risco. A boa nova no mutável mundo do e-commerce é que a implementação desses sofisticados aplicativos analíticos se tornará muito mais eficaz em termos de custos. Isto é especialmente importante na medida em que as decisões de front e middle-office, quanto à formação e ao gerenciamento de carteiras, se tornarão mais integradas. As instituições que forem mais ágeis colherão os maiores benefícios. Notas 1 Para um panorama da literatura sobre modelagem avançada de risco de crédito, ver Jarrow e Turnbull (1995); Jarrow, Lando e Turnbull(1997); e Duffie e Singleton (1999). 2 Elliot Asarnow (1994) e Bruce Stevenson (1996) foram os primeiros a indicar o papel fundamental que as opções embutidas e a estrutura representam na análise e na valoração de instrumentos de empréstimo. 3 Ver Gregory-Costello (2000). 4 Ver Ginzburg et. al. (1994) para uma apresentação dos trabalhos iniciais no Citibank com aplicação de abordagens à valoração pelo NPV, usando métodos entrecruzados para instrumentos de empréstimo. 5 Aguais et. al. (1998), Aguais e Santomero (1998) e Aguais et. al. (2000) também descrevem a valoração pelo NPV tal como aplicada a instrumentos de crédito com uso de métodos de valoração entrecruzada desenvolvidos na KPMG no final dos anos 90. Referências AGUAIS, S.D., FOREST, L. R., KRISHNAMORTHY, S. e MUELLER, T. Creating Value From Both Loan Structure and Price. Commercial Lending Review, 1998. AGUAIS, S.D., SANTOMERO T. “Incorporating New Fixed Income Approaches into Commercial Loan Valuation”. Journal of Lending and Credit Risk Management, 1998. AGUAIS, S.D., FOREST L.R., ROSEN D. Building a Credit Risk Valuation Framework for Large Corporate and Middle Market Loans. Algo Research Quarterly, Forthcoming, 2000. ASARNOW, Elliot. Measuring the Hidden Risks in Corporate Loans. Commercial Lending Review, 1994. 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©2000 RMA. Scott D. Aguais é diretor de Soluções de Risco de Crédito Solutions e Lawrence R. Forest é engenheiro financeiro sênior da Algorithmics, Inc., com sede em Toronto e 14 escritórios em todo o mundo. As visões e opiniões são dos autores e não refletem, necessariamente, as de Algorithmics. A Algorithmics cria e implementa software empresarial de gerenciamento de risco e introduziu seu produto Mark-to-FutureTM, uma estrutura de mensuração de risco e recompensa. Scott D. Aguais pode ser contatado por e-mail no endereço saguais@algorithmics.com. Para obter informações sobre a nova ferramenta de valoração de crédito da Algorithmic – o Algo CVE – visite www.algorithmics.com.
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Foram relatados outros avanços na literatura financeira, mas, até hoje, as instituições vêm apresentando lentidão na aplicação dessas técnicas aos seus empréstimos.(5) Hoje, muitas instituições financeiras gerenciam seu risco de crédito em operações bancárias de maneira bastante simples e fundamentalmente estatística. É possível que o método mais comum de precificação seja a aplicação do RAROC.