Uma vez apresentados os argumentos acima, foram extraídos dados que pudessem argumentar a favor ou contra o caráter anticíclico da Finep com base de dados de 2005 a 2014.
Os dados utilizados nesta dissertação são do tipo série temporal, com frequência mensal e período de abrangência referente a janeiro de 2005 até dezembro de 2014. As análises econométricas serão realizadas através do método de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), seguindo os pressupostos básicos de regressão para todos os modelos gerados. Foi utilizada a matriz de correção de Newey-West para eliminar problemas de auto correlação e heterocedasticidade dos resíduos.
Os dados sobre as concessões da Finep foram obtidos através da Lei da Acesso a Informação17, distribuídas por operação e, mensalmente, pela data classificada como de solicitação do financiamento. A razão da escolha desta classificação dos dados (por data de solicitação do financiamento) em detrimento dos dados mensais por mês de assinatura é devido para melhor refletir a demanda pelo produto da Finep, já que há grande variação temporal entre a solicitação e o ato de assinatura do financiamento para cada contrato.
As variáveis independentes, assim como as dependentes dos outros três modelos desenhados como contra factuais foram capturadas do SGS - Sistema Gerenciador de Séries Temporais, base de dados pública do BCB.
Cabe esclarecer que as variáveis resposta dos modelos de Bancos públicos e Bancos privados limitaram-se ao crédito para o setor privado industrial, já a variável de crédito da Finep engloba toda a sua carteira de financiamento reembolsável e, por fim, a carteira do BNDES é delimitada por operações de crédito carimbada como recursos direcionados. Como para os bancos públicos e privados o tratamento do banco de dados se restringiu ao setor privado industrial, uma possibilidade de seleção de um grupo da carteira da Finep para tangenciar a mesma classe de dados dos outros bancos seria através do CNAE18 dos demandantes dos financiamentos classificados por “Indústrias de Transformação” e “Eletricidade e Gás”. Porém, preteriu-se a utilização da seleção da carteira da Finep porque, se por um lado limitaria o teste de sensibilidade da demanda por produtos desta empresa, por outro esta seleção não seria fiel ao enquadramento dos dados pelo BCB (“setor privado industrial”). De qualquer maneira, temos que 58% da carteira da Finep para o período em análise desta dissertação corresponde à financiamentos concedidos para organismos com a classificação acima do CNAE, possibilitando uma análise comparativa interessante entre os modelos gerados neste estudo.
A escolha dos regressores para geração dos modelos seguiu a pesquisa realizada nos capítulos anteriores. Foram utilizados: (X1) a defasagem da variável resposta; (X2) a soma da receita tributária (IR + IPI + IOF); (X3) a taxa de juros %
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Lei nº 12.527, de 18/11/2011. Regula o acesso a informações previsto no inciso XXXIII do art. 5o, no inciso II do § 3o do art. 37 e no § 2o do art. 216 da Constituição Federal; altera a Lei no 8.112, de 11 de dezembro de 1990; revoga a Lei no 11.111, de 5 de maio de 2005, e dispositivos da Lei no 8.159, de 8 de janeiro de 1991; e dá outras providências.
a.a. - Selic acumulada no mês; (X4) o recolhimento compulsório; e (X5) um indicador de identificação de cenários de crise (variações no PIB e taxa de câmbio). Apesar dos incentivos dados ao redesconto durante a crise de 2008, esta ferramenta não foi incluída na geração do modelo, pois a própria literatura aborda que sua utilização foi evitada durante neste período.
Alguns dos limitadores para a fronteira do período de análise foram a base de dados das variáveis independentes de crédito para bancos públicos e privados, cujas informações obtidas através do SGS datavam até dezembro/2014, além da base para a mesma variável do BNDES que se limitava a dezembro/2012.
Abaixo serão apresentadas as variáveis de cada modelo. Por padrão, todas as variáveis (exceto o indicador X5) foram divididas pelas suas respectivas médias do período destacado. Algumas variáveis tiveram transformações de maneira a estacionarizar a série
- VARIÁVEIS INDEPENDENTES (Ys):
Y (Finep): Somatório de todos os financiamentos concedidos na modalidade
reembolsável classificados pela data de solicitação do financiamento
Y (Bancos públicos): Primeira diferença do saldo das operações de crédito por
atividade econômica das instituições financeiras sob controle público - Setor privado industrial
Y (BNDES): Primeira diferença do volume crédito - Recursos direcionados
Y (Bancos privados): Primeira diferença do saldo das operações de crédito por
atividade econômica das instituições financeiras sob controle privado - Setor privado industrial
- VARIÁVEIS DEPENDENTES (Xs):
X1 = Defasagem de 1 lag para os Ys acima de cada modelo, construído com a
X219 = Média móvel da diferença do somatório da receita tributária (IR + IPI + IOF)
de 3 períodos defasados
X320 = Modelos Finep e BNDES: Média móvel da taxa de juros Selic acumulada no mês (% a.a.) para 3 períodos. Modelos Bancos públicos e Bancos privados: Variação percentual em nível
X4 = Variação percentual dos depósitos compulsórios em espécie (saldo em final de
período) em nível
X5 = Somatório de indicadores de representação de cenário de crise (PIB + taxa de
câmbio) defasados
A respeito dos indicadores, estes receberam as seguintes defasagens para cada modelo:
Defasagem
Modelo PIB Câmbio
Finep -2 -3
Bancos públicos -3 0
BNDES -3 0
Bancos privados -4 -4
Temos que, individualmente, eles assumem os valores 0; 0,5; ou 1, logo o somatório pode atingir até 2. Os critérios de formação dos indicadores está descrito abaixo:
CRITÉRIOS PARA INDICADOR PIB:
- se a variação (queda) mensal do PIB for superior a 5%, Indicador = 1 (cenário de crise, queda brusca do PIB)
- se a variação (queda) mensal do PIB ficar entre 5% e 0%, Indicador = 0,5 (cenário ruim, mas não caracterizado como crise)
- qualquer variação positiva mensal do PIB, Indicador = 0 (cenário SEM crise)
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Códigos do SGS: 7615 - Receitas tributárias - Regime de competência - Imposto de renda - Total - u.m.c. (milhões) - Fonte: BCB-Depec; 7625 - Receitas tributárias - Regime de competência - IPI - Total - u.m.c. (milhões) - Fonte: BCB-Depec; 7631 - Receitas tributárias - Regime de competência - IOF - u.m.c. (milhões) - Fonte: BCB-Depec
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Código do SGS: 4189 - Taxa de juros - Selic acumulada no mês anualizada base 252 - % a.a. - Fonte: BCB- Demab
CRITÉRIOS PARA INDICADOR CÂMBIO:
- se a variação (aumento) mensal do câmbio for superior a 2%, Indicador = 1 (cenário de crise, aumento brusco do câmbio)
- se a variação (aumento) mensal do câmbio ficar entre 0% e 2%, Indicador = 0,5 (cenário ruim, mas não caracterizado como crise)
- qualquer variação negativa mensal do câmbio, Indicador = 0 (cenário SEM crise)
Sendo assim, o pior cenário, aquele com maior crise seria quando o somatório dos indicadores fosse 2. Nos nossos modelos, atingimos 2 em alguns momentos, como pode ser verificado nos gráficos anexados à essa dissertação.