Casos especiais e Outliers

O estudo da distribuição das observações para cada uma das variáveis da regressão de base (Figura C em Anexo) permitiu concluir que o Reino Unido era um caso especial na amostra. Assim, a mesma regressão foi corrida sem as observações desta economia, tendo gerado resultados praticamente idênticos aos de base. Tal demonstra que as conclusões deste estudo permanecem válidas também para a AdE, quando considerada isoladamente.

Por outro lado, para a variável que procura captar o efeito search for yield (tspread_lag), detetou-se a presença de outliers, como a Grécia, e de forma mais moderada Portugal e Irlanda. Tal dever-se-á ao alargamento dos seus spreads no âmbito da crise das dívidas soberanas, não sendo resultado de qualquer erro de medida, pelo que não invalida o seu papel explicativo. Se, ainda assim, optarmos por excluir estes países da amostra, verifica-se que a variável que capta o efeito de search for yield deixa de ter um coeficiente estimado estatisticamente significativo, o mesmo que acontece à procura de colateral de alta qualidade. Em sentindo inverso, o papel das agências de rating na sobreavaliação dos produtos de SB parece ganhar poder explicativo quando estas economias são excluídas da amostra, podendo indicar que este fator foi mais relevante nos países menos afetados pela crise.

Os resultados do tratamento dos casos especiais e outliers são apresentados no Quadro H (em Anexo).

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Conclusão

O termo shadow banking (SB) é geralmente usado para denominar um sistema “composto por instituições que (1) exercem atividades de intermediação, (2) não são ou são pouco reguladas, (3) não beneficiam de seguro ou garantias públicas, (4) não recebem depósitos de particulares, mas de investidores institucionais, e (5) cujo balanço está altamente dependente das condições prevalecentes nos mercados financeiros” (Arquié e Artus, 2013, p.33). Tais atividades desenvolvem-se, principalmente, através da intermediação de garantias e da titularização (Isa e Rashid, 2014), num modelo originate-

to-distribute, através do qual os ativos antes parados nos balanços bancários passam a ser

empacotados, divididos e revendidos sob a forma de títulos transacionáveis (Pozsar, 2008).

Este fenómeno teve um rápido crescimento na década anterior à crise, tanto nos EUA, onde surgiu, como na Europa (FSB, 2014), caraterizado por uma inerente complexidade e falta de transparência, que vários autores consideram poder ter contribuído para o colapso financeiro que se seguiu (Cintra e Farhi, 2008; Thakor, 2015; Lysandrou e Nesvetailova, 2015). Várias teorias têm sido sugeridas na literatura para explicar tanto esse crescimento, como a sua reemergência pós-crise, mas não existia ainda um estudo que determinasse a sua importância relativa, particularmente para o caso europeu.

Esta dissertação testou, com base num modelo linear de efeitos fixos (estimador OLS do modelo com variáveis dummies-país (least squares dummy variable)) e para uma base de dados em painel, com os países da Área do Euro (AdE) e Reino Unido, entre 2001-2013, o papel explicativo dos principais fatores sugeridos na literatura para justificar esta evolução do SB. A regressão de base usou como variável dependente a medida de SB, da ótica das atividades, proposta por Harutyunyan et al. (2015). Esta baseia-se nos passivos não-core das instituições financeiras (ilíquido das operações intra- sistema) e tem a importante preocupação de incluir a parte da cadeia de SB desenvolvida nos bancos comerciais, um fator de especial relevo no contexto europeu, onde essa

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parcela é particularmente significativa69 (Harutyunyan et al., 2015). De forma estatisticamente significativa, concluiu-se que o caráter too big to fail

(TBTF) dos maiores bancos europeus pode ter incitado o risco moral de gestores e investidores convencidos de que estas instituições nunca iriam à falência, compensando a ausência de seguros públicos diretos dos produtos de SB. Um crescimento na importância sistémica dos maiores bancos da União Europeia (UE), pertencentes aos países da amostra, esteve associado a um crescimento na medida de SB 70 . Complementarmente, a maior sobreavaliação da segurança dos produtos financeiros estruturados pelas agências de rating (Adrian e Ashcraft, 2012), as quais substituíam frequentemente a diligência dos investidores na avaliação destes instrumentos pela sua inerente complexidade (Luttrell et al., 2012), coincidiu com os anos de maior crescimento da atividade de SB. Concluiu-se que cada ponto percentual adicional na taxa cumulativa de downgrades de produtos financeiros estruturados europeus de longo-prazo, com notação AAA, por ano de emissão (vintage), esteve associado, em média, a uma maior atividade de SB, em 256.84%, nesse ano. Por sua vez, um aumento de 1 milhão de euros na procura de colateral de alta qualidade da AdE esteve associado a um aumento médio de 10.70% na medida de SB, para o período e países da amostra. O efeito de procura de retorno (search for yield), perante o ambiente de baixas taxas de juro, revelou-se também economicamente e estatisticamente significativo, já que um menor spread de prazo das taxas de juro da dívida governamental, desfasadas 1 ano, em 1% esteve associado a um maior valor do SB, em 6.00%. Conclui-se também que a inovação tecnológica pode ter tido um contributo significativo para o crescimento do SB, já que se estimou que, em média, o SB aumentou 23.11% por cada 1% de diminuição no preço relativo do Equipamento de Processamento de Informação.

Juntando à regressão duas variáveis de arbitragem regulatória construídas por Barth et al. (2013) com base em inquéritos dos Banco Mundial, e anualizadas por Lee e Lu (2015), concluiu-se que um aumento de 1 unidade no índice de requisitos de capital impostos aos bancos e no índice de transparência exigida do reporte financeiro tenha

69 _{Na análise de robustez, foram também testadas a medida de Harutyunyan et al. (2015) na sua versão}

líquida de operações intra-sistema, e uma medida de SB da ótica das instituições disponibilizada pelo FSB (2015). A significância económica dos resultados não se alterou de forma relevante.

70 _{Sendo tbtf uma medida ‘abstrata’, construída propositadamente para refletir a perceção do caráter too big} to fail dos maiores bancos, optou-se por não interpretar a estimativa do seu coeficiente em termos

45 estado associado a diminuições médias do SB em 3.32% e 11.51%, respetivamente. Tal atesta a tese de que o maior escrutínio e regulação a que esta atividade tem sido sujeita, sobretudo no pós-crise, diminuiu o seu papel como válvula de escape à banca dita tradicional, facto que poderá ajudar a justificar a falta de significância económica associada ao indicador de arbitragem regulatória inerente aos requisitos de capital. Assim, o reforço dos requisitos de capital impostos aos bancos no âmbito dos Acordos de Basileia pode ter justificado o aparecimento do SB, mas não parece ser igualmente justificativo do seu crescimento (Farruggio e Uhde, 2015). Por último, comprovou-se o caráter cíclico do SB, ao verificar-se a sua relação positiva quer com o PIB nominal, quer com a dimensão dos investidores institucionais (companhias de seguros e fundos de pensões).

A limitação da amostra às observações pós-2008 permitiu concluir que, no pós- crise, o caráter TBTF de certos bancos e a evolução da procura de colateral de alta qualidade, nomeadamente no âmbito das novas regras impostas na UE (Levels e Capel, 2012), foram os principais fatores explicativos da evolução do SB.

Estes resultados revelaram-se robustos, principalmente em termos de significância económica, mas também, de um modo geral, de significância estatística, à utilização de variáveis explicativas alternativas ou adicionais e ao tratamento de casos especiais e outliers.

Apesar da importância e significância dos resultados obtidos, é muito provável que o potencial de estudo nesta matéria aumente no decurso dos próximos anos, sobretudo devido aos esforços de contabilização estatística que têm sido levados a cabo recentemente pelas autoridades competentes e que poderão ajudar a ultrapassar limitações na base de dados. O Banco Central Europeu (BCE) iniciou já uma base de dados detalhada relativamente à medida de SB, enquanto que o Comité de Estabilidade Financeira (FSB) tem vindo a apresentar os primeiros valores de uma medida de SB da ótica das atividades (e logo mais fidedigna do que a até agora disponibilizada, da ótica das instituições). Por outro lado, também em termos de regressores se preveem melhorias do ponto de vista de medição. A Autoridade Bancária Europeia (EBA) publicou em 2014, pela primeira vez, os indicadores usados para determinar as ‘Instituições Financeiras Globais Sistemicamente Importantes’ (G-SIFIs) para a UE, que, baseando-se em dados oficiais, até agora não disponíveis publicamente, será um indicador mais rigoroso desta dimensão do que a variável construída, para este estudo, com base nos índices de Masciantonio et

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al. (2013). O mesmo acontece com a estimativa da procura de colateral de alta qualidade

utilizada. Tratando-se de uma medida necessariamente grosseira das reais necessidades de colateral sentidas a nível europeu (ao ser obtida pela aplicação de um fator de ajustamento às necessidades globais) (Levels e Capel, 2012), beneficiará da crescente disponibilização de dados desagregados71. Por outro lado, o papel das agências de rating na alavancagem que antecedeu a crise, particularmente através do canal dos instrumentos de SB, permanece um assunto controverso e pouco estudado quantitativamente, pelo que melhores alternativas para captar esse fator poderão ser sugeridas. Por último, o papel da regulação sobre a dimensão deste mercado será sempre difícil de apurar, nomeadamente pela complexidade e diferenças que caraterizam os sistemas legislativos das diferentes jurisdições. No entanto, a tendência para a adoção de regras comuns a nível europeu, pode ser um fator que eliminará este obstáculo a longo-prazo, permitindo apurar mais facilmente o verdadeiro impacto deste fator.

71 _{A criação de indicadores detalhados das componentes desta procura tem sido preconizada por instituições}

como o Banco de Pagamentos Internacionais (BIS), a Associação Internacional de Mercados de Capitais (ICMA) e o BCE.

47

Apêndices

Pressupostos dos estimadores least squares dummy variables (LSDV).

Para o uso dos estimadores LSDV são adotados os seguintes pressupostos (Wooldridge, 2013a):

 o modelo linear é do tipo yit = β1 xit1 + … + βk xitk + ai + μit, para i=1,…,N

et=1,…,T onde os βj são os parâmetrosa estimar, ai o fator não observado, yit a

variável dependente, xitj os regressores, com j=1,…,k, e μit o termo de erro.

 a amostra cross-section é aleatória, isto é, xi e yi são independentes e

identicamente distribuídos (i.i.d.), o que significa que as observações são independentes entre países (mas não necessariamente ao longo do tempo para cada i, o que, como notam Stock e Watson (2006), é de grande importância quando se estudam países, pois existem fatores que afetam cada país de forma plurianual).

 cada variável explicativa varia ao longo do tempo (pelo menos para alguns i) e não existem relações perfeitamente lineares entre as variáveis explicativas.

 para cada t, o valor esperado do erro idiossincrático, dadas as variáveis explicativas em todos os períodos e o efeito não observado, é zero: E(μit |Xi, aj) = 0,

onde Xi denota as variáveis explicativas para todos os períodos para o indivíduo i,

contendo xitj , com t=1,…,T e j=1,…,k.

Segundo Wooldridge (2013a), sob estes 4 pressupostos, o estimador é não enviesado e consistente com T fixo, à medida que N→∞. Se se verificarem também os pressupostos de homoscedasticidade72 e ausência de autocorrelação73, o estimador de efeitos fixos é o melhor estimador linear não enviesado.

72 _{Sob este pressuposto, a variância dos erros, condicional a todas as variáveis explicativas é finita, positiva}

e constante: Var(μit |Xi, aj) = Var(μit) =σμ2>0, para todo o t=1,…,T.

73 _{Sob este pressuposto, para todo o t≠s, os erros idiossincráticos, dadas as variáveis explicativas em todos}

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54

Anexos

0 .1 .2 .3 Den s ity 2 4 6 8 10 ln_sb_broad 0 5 .0 e -0 5 1 .0 e -0 4 1 .5 e -0 4 Den s ity 0 20000 40000 60000 tbtf 0 .0 5 .1 .1 5 Den s ity -15 -10 -5 0 5 10 ln_tbtf 0 .2 .4 .6 Den s ity -2.5 -2 -1.5 -1 -.5 0 ln_ipedflt 0 .1 .2 .3 .4 .5 Den s ity -4 -2 0 2 4 ln_tspread_lag 0 .0 5 .1 .1 5 .2 .2 5 Den s ity -5 0 5 10 15 tspread_lag 0 .5 1 1 .5 2 Den s ity 0 .5 1 1.5 ipedflt 0 2 .0 e -0 4 4 .0 e -0 4 6 .0 e -0 4 8 .0 e -0 4 Den s ity 0 2000 4000 6000 8000 10000 sb_broad

Figura A - Histograma das variáveis da regressão de base com distribuição enviesada à direita e resultado da respetiva logaritmização

55

Nota: os histogramas relativos ao PIB nominal (nominal_gdp) não contêm os valores agregados para a AdE, para

permitir uma ideia mais fidedigna da sua distribuição.

No documento Determinantes da evolução do shadow banking europeu (páginas 53-73)