Método PROMETHEE II para Gerenciamento do Risco de Modelo em Instituições Financeiras / PROMETHEE II Method for Model Risk Management in Financial Institutions
DOI:
https://doi.org/10.34117/bjdv8n2-058Keywords:
Risco de Modelo, MCDA, instituições financeiras, PROMETHEE.Abstract
Desde as últimas crises globais envolvendo o sistema financeiro internacional, muitas práticas sobre o gerenciamento dos riscos neste meio vem sendo incorporadas, com o aprimoramento do gerenciamento de todos os riscos relevantes identificados. Neste contexto, apresenta-se o risco de modelo, risco relevante reconhecido pelas principais instituições financeiras no Brasil e no mundo, definido como a possibilidade de perdas em decorrência do uso incorreto de modelos nos processos internos das instituições. Dispor de uma metodologia de mensuração do risco de modelo é apontado como uma boa prática no gerenciamento dos riscos dentro das instituições, possibilitando priorizar modelos de maior risco nos processos internos para mitigação deste risco. Este trabalho tem o objetivo de apresentar metodologia para mensuração do risco de modelo e utilizando o método PROMETHEE possibilita o ordenamento e priorização dos modelos com bases em seus riscos. Como resultado, na aplicação da abordagem em estudo de caso sobre modelos utilizados na mensuração da Perda Esperada de Crédito do IFRS 9, verificou-se consistência dos resultados, indicando a adequação da solução para o gerenciamento deste risco nas Instituições Financeiras.
References
AFFUL-DADZIE, E.; NABARESEH, S.; OPLATKOVÁ, Z. K.; KLIMEK, P. Using fuzzy PROMETHEE to select countries for developmental aid. Intelligent Systems and Applications.Studies in Computational Intelligence. v. 650, p.109–132, 2016.
AMERICAN ACADEMY OF ACTUARIES. Model Risk Management. 2019.
BANCO DO BRASIL. Relatório de Gerenciamento de Riscos 3T19. , 2019.
BASEL COMMITTEE ON BANKING SUPERVISION. Basel II: International convergence of capital measurement and capital standards for banks. , 2005.
BELLINI, T. Lifetime PD. IFRS 9 and CECL Credit Risk Modelling and Validation. p.91–153, 2019.
BELLOTTI, T.; CROOK, J. Credit scoring with macroeconomic variables using survival analysis. Journal of the Operational Research Society, v. 60, n. 12, p. 1699–1707, 2008.
BELTON, V.; J STEWART, T. Multiple Criteria Decision Analysis: An Integrated Approach. Dordrecht, The Netherlands. Springer Science Business Media Dordrech, 2002.
BOU-HAMAD, I.; LAROCQUE, D.; BEN-AMEUR, H.; et al. Discrete-time survival trees. Canadian Journal of Statistics, v. 37, n. 1, p. 17–32, 2009.
BRADESCO. Relatório de Gerenciamento de Riscos 3T19. , 2019.
BRANS, J. P.; VINCKE, P. A Preference Ranking Organisation Method. Management Science, v. 31, n. 6, p. 647–656, 1985.
COLLIER, Z. A.; LAMBERT, J. H. Principles and methods of model validation for model risk reduction. Environment Systems and Decisions, v. 39, n. 2, p. 146–153, 2019. Springer US. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1007/s10669-019-09723-5>. .
CONSELHO MONETÁRIO NACIONAL. RESOLUÇÃO No 4.557. , 2017. Brasil. Disponível em: <https://www.bcb.gov.br/pre/normativos/busca/downloadNormativo.asp?arquivo=/Lists/Normativos/Attachments/50344/Res_4557_v1_O.pdf>. .
CONSELHO MONETÁRIO NACIONAL. RESOLUÇÃO No 4.966. , 2021.
DANIELSSON, J.; JAMES, K. R.; VALENZUELA, M.; ZER, I. Model risk of risk models. Journal of Financial Stability, v. 23, p. 79–91, 2016. Elsevier B.V. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1016/j.jfs.2016.02.002>. .
DELOITTE TOUCHETOHMATSU LIMITED. Model Risk Management Driving the value in modelling. 2017.
DIGALWAR, A. K.; DATE, P. A. Development of fuzzy PROMETHEE algorithm for the evaluation of Indian world-class manufacturing organisations. International Journal of Services and Operations Management, v. 24, n. 3, p. 308–330, 2016.
EUROPEAN CENTRAL BANK. Targeted Review of Internal Models. , , n. April, 2021.
FEDERAL RESERVE BOARD. Supervisory Guidance on Model Risk Management. , v. 2011, p. 1–21, 2011. Disponível em: <https://www.federalreserve.gov/supervisionreg/srletters/sr1107a1.pdf>. .
GELDERMANN, J.; SPENGLER, T.; RENTZ, O. Fuzzy outranking for environmental assessment. Case study: Iron and steel making industry. Fuzzy Sets and Systems, v. 115, n. 1, p. 45–65, 2000.
GUL, M.; CELIK, E.; GUMUS, A. T.; GUNERI, A. F. A fuzzy logic based PROMETHEE method for material selection problems. Beni-Suef University Journal of Basic and Applied Sciences, v. 7, n. 1, p. 68–79, 2018. Beni-Suef University. Disponível em: <https://doi.org/10.1016/j.bjbas.2017.07.002>. .
HILL, J. R. The top 14 challenges for today’s model risk managers: Has the time come to think about going beyond SR11-7? Journal of Risk Management in Financial Institutions, v. 12, n. 2, p. 145–167, 2019.
INTERNATIONAL ACCOUNTING STANDARDS BOARD. Financial instruments. , , n. April 2001, p. 241–259, 2014.
ITAÚ UNIBANCO. Riscos e Capital. , p. 1–64, 2019.
KPMG. Managing model risk: Perspectives from the Indian banking industry. , , n. March, 2016.
LAMAS, L.; GALLEJONES, C. F.; MORAL, RU. G.; CASCALES, J. G.; JAVIER CALVO. Model Risk Management: Quantitative and qualitative aspects. , p. 1–38, 2014.
SANTANDER. Pillar 3 Disclosures. , 2018.
SEITSHIRO, M. B.; MASHELE, H. P. Quantification of model risk that is caused by model misspecification. Journal of Applied Statistics, 2020. Disponível em: <https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1849055>. .
SOUZA, D.; BEZERRA, S.; OLIVEIRA, A.; CORRÊA, S. Aplicação do método Promethee II para gestão de perdas reais em sistemas de abastecimento de água. Brazilian Journal of Development, p. 3553–3566, 2020.
VPSOLUTIONS. Visual PROMETHEE manual. , p. 1–192, 2012.
WU, D.; OLSON, D. L. Enterprise risk management: Coping with model risk in a large bank. Journal of the Operational Research Society, v. 61, n. 2, p. 179–190, 2010.

