Revista Brasileira de Administração Científica (ISSN 2179‐684X)  

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RISCO DO CRÉDITO BANCÁRIO BRASILEIRO: UMA ANÁLISE MULTIFATORES

RESUMO

O sistema bancário atua como agente na concessão de poder de compra para antecipação do gasto e na criação de moeda ao conceder crédito. No mercado financeiro brasileiro, o crédito bancário é inferior em termos de volume se comparado aos demais países, além de apresentar elevado spread, o qual reflete o risco associado à concessão de crédito. Este risco pode estar relacionado com questões inerentes à organização bancária, com risco não sistemático, de perfil do cliente, bem como à situação do mercado, risco sistemático. Seguindo esta temática, este trabalho procura analisar como os fatores macroeconômicos afetam as carteiras de crédito bancárias brasileiras, públicas ou privadas nacionais, ou seja, como o risco sistemático afeta o risco de crédito bancário brasileiro. Para tal, utilizou-se econometria de séries temporais, especificamente por meio de testes de raiz unitária e de regressões múltiplas. O período analisado é de 2001 a 2012, com dados mensais. Os resultados encontrados indicam que o risco de crédito dos bancos públicos é explicado pelo produto industrial, pelo spread bancário e pelo próprio risco de crédito. Para o risco de crédito dos bancos privados nacionais, verifica-se que a taxa de juros, o risco-país, o produto industrial e a taxa de desemprego são as variáveis explicativas. Em suma, incrementos do produto industrial reduzem o risco de crédito, uma vez que acarretam menor nível de inadimplência dos agentes econômicos.

PALAVRAS-CHAVES: Risco; Crédito Bancário; Variáveis Macroeconômicas.

BRAZILIAN BANK CREDIT RISK: A MULTI-FACTOR ANALYSIS

ABSTRACT

The banking system acts as agent in buying power for anticipation of the spent and in creating currency in granting credit. In the Brazilian financial market, bank credit is inferior in terms of volume compared to other countries, in addition to presenting high spread, which reflects the risk associated with granting credit. This risk may be related to inherent issues banking organization, with systematic risk, customer profile, as well as the market situation, systematic risk.This article seeks to analyse how the macroeconomic factors affect the Brazilian bank credit portfolios, whether public or private, national or, as the systematic risk affects the Brazilian banking credit risk. To this end, we used time series Econometrics, specifically through the unit root tests and multiple regressions. The analyzed period is the 2001 2012, with monthly data. The results indicate that the credit risk of public banks is explained by the industrial product, banking and spread by own credit risk. To the credit risk of the national private banks, it turns out that the interest rate, the country risk, the industrial product and the unemployment rate are the explanatory variables. In short, the industrial product increments reduce credit risk, since they entail a lesser level of defaults of economic agents.

KEYWORDS: Risk; Bank Credit; Macroeconomic Variables.

Revista Brasileira de  Administração Científica,  Aquidabã, v.5, n.3, Jul, Ago, Set, 

Out, Nov, Dez 2014. 

ISSN 2179‐684X   

SECTION: Articles 

TOPIC: Finanças e Contabilidade   

DOI: 10.6008/SPC2179‐684X.2014.003.0010      

Mygre Lopes da Silva 

Universidade Federal de Santa Maria, Brasli  http://lattes.cnpq.br/0291552564345306  

mygrelopes@gmail.com   

Kelmara Mendes Vieira 

Universidade Federal de Santa Maria, Brasil  http://lattes.cnpq.br/4786960732238120  

kelmara@terra.com.br  

Paulo Sergio Ceretta 

Universidade Federal de Santa Maria, Brasil  http://lattes.cnpq.br/3049029014914257  

ceretta10@gmail.com   

Daniel Arruda Coronel 

Universidade Federal de Santa Maria, Brasil  http://lattes.cnpq.br/9265604274170933  

daniel.coronel@uol.com.br  

Received: 12/08/2014  Approved: 17/08/2014 

Reviewed anonymously in the process of blind peer. 

Referencing this: 

SILVA, M. L.; VIEIRA, K. M.; CERETTA, P. S.; CORONEL, D. 

A.. Risco do crédito bancário brasileiro: uma análise  multifatores. Revista Brasileira de Administração  Científica, Aquidabã, v.5, n.3, p.170‐182, 2014. DOI: 

http://dx.doi.org/10.6008/SPC2179‐

684X.2014.003.0010   

INTRODUÇÃO

Há diversas formas de aquisição de recursos como nos mercados de capitais, de securitização e do setor bancário, por exemplo. Em países onde o mercado financeiro não é tão desenvolvido, o setor bancário desempenha papel fundamental na obtenção de crédito. O sistema bancário atua como agente livre na concessão de poder de compra para antecipação do gasto (em consumo e em investimento) bem como cria moeda ao conceder crédito (FREITAS, 2009).

A oferta de crédito bancário no Brasil apresenta elevado spread, ou seja, significativa diferença entre as taxas de captação e de aplicação, além de ser inferior, em termos de volume, em relação aos demais países do mundo (SOUZA, 2007). O elevado spread deve-se, em parte, ao risco de crédito que compreende os montantes de perda esperados quando da realização da operação de concessão do crédito. O risco de crédito está associado ao perfil do cliente, ao tipo da operação de crédito e às garantias (CARVALHO, 2006).

Além disso, é possível destacar que o ambiente macroeconômico exerce certa influência nas decisões de cada cliente, além de ser determinado, em parte, por decisões de política monetária (BERK & DEMARZO, 2010). Assim, variáveis como a renda nacional, a taxa de juros básica da economia, a taxa de compulsório apresentam relações inversamente proporcionais com o risco de crédito bancário. Pode-se destacar que variáveis como índice de inflação e risco-país são capazes de influenciar diretamente o risco de crédito dos bancos (SOUZA, 2007).

Através deste contexto, faz-se relevante o seguinte questionamento: De que forma o cenário macroeconômico influencia na oferta de crédito dos bancos brasileiros? Há diferenças nessa influência em relação aos bancos públicos e privados? A crise econômica de 2008 afetou a oferta desse crédito?

A relevância da pesquisa consiste em mensurar os impactos das políticas monetária e econômica na oferta de crédito bancário brasileiro, a qual pode vir a auxiliar a tomada de decisão dos gestores públicos, bem como os agentes privados, sejam do setor bancário ou não.

Esta pesquisa tem como principal referência o trabalho de Souza (2007), o qual aborda a mesma temática para os anos de 2000 a 2006. Contudo, o aspecto inovador desta pesquisa consiste em incluir uma variável dummy no modelo a ser estimado, com o intuito de captar possíveis efeitos da crise econômica de 2007. Pode-se ressaltar também que a pesquisa amplia o horizonte temporal até 2012.

Além disso, é possível ampliar a discussão acerca do impacto do risco bancário em uma das principais fontes de créditos do país, a bancária, a qual é fundamental para a captação de recursos para investimentos, pois estimulam o crescimento econômico (PAULA, 1999).

Este trabalho está estruturado em cinco seções, incluindo esta introdução. Na segunda

seção, é apresentado o referencial teórico, na terceira, estão os aspectos metodológicos, na

quarta, a discussão dos resultados, respectivamente, e, na última, apresentam-se as

considerações finais.

RVEISÃO TEÓRICA

O setor bancário caracteriza-se por ser, ao longo da história, o principal agente fomentador de crédito. Este assume importância fundamental no financiamento de inovações por parte dos empresários, as quais seriam responsáveis pela promoção de desenvolvimento econômico (SCHUMPETER, 1982). Além disso, os bancos são capazes de criar moeda, segundo Keynes e Minsky, ou seja, pode-se oferecer crédito sem a existência prévia de depósitos. Desta forma, compreende-se que o crédito exerce influência nas decisões de consumo e investimento dos agentes econômicos, ou seja, afeta variáveis reais da economia (SOUZA, 2007; PAULA, 1999).

A oferta de crédito bancário pode apresentar dois tipos de risco: o sistemático e o idiossincrático. O risco sistemático está presente nas operações de crédito devido às oscilações macroeconômicas. O risco idiossincrático ou microeconômico relaciona-se ao perfil da própria instituição bancária e dos seus tomadores. Como os estudos microeconômicos sobre o tema são inconclusivos e dada a importância deste tema para o desenvolvimento do país, verifica-se a necessidade de entender os impactos do ambiente macroeconômico sobre o risco bancário (CARVALHO, 2006).

A relação existente entre os bancos e as oscilações macroeconômicas no que concerne ao risco de crédito é interativa. As políticas monetárias influenciam diretamente no comportamento do mercado de crédito bancário, pois promovem alterações na taxa de juros da economia, bem como no seu nível geral de preços.

Caso a política monetária seja contracionista, uma diminuição do estoque de moeda leva a um aumento na taxa de juros. Assim, uma contração monetária gera uma diminuição do produto, a um aumento da taxa de juros e a uma apreciação cambial. Se a política monetária for expansionista, o processo inverso ocorre, ou seja, há um aumento do estoque de moeda na economia e redução da taxa de juros. A expansão monetária acarreta aumento do produto, pois alavanca investimentos, bem como estimula a depreciação cambial (BLANCHARD, 2011).

Cabe ressaltar que a política monetária serve de instrumento de controle da inflação, da suba generalizada dos preços em uma economia a qual distorce a renda real dos consumidores e modifica o balanço das empresas. O processo inflacionário agrava o grau de instabilidade de uma economia empresarial, pois torna o cálculo de custos e preços esperados imprevisível. Desta forma, em um contexto de alta inflação, o aumento da incerteza leva a um crescimento nos riscos do setor bancário (PAULA, 2000).

Pode-se destacar que há uma forte relação negativa entre o ciclo econômico e a inadimplência de crédito, ou seja, em períodos de crise, o produto interno bruto de uma economia é decrescente e destaca-se maior risco de crédito. Em períodos de expansão, há menor risco de inadimplência e maior produção (MARINS & NEVES, 2013).

Verifica-se que outras variáveis possibilitam a visualização, por parte dos investidores, dos

riscos incorridos ao se investir no país, ou seja, o risco-país expressa o risco de crédito a que

investidores estrangeiros estão submetidos quando investem no Brasil, por meio do EMBI+ Br (Emerging Markets Bond Index Plus) ¹ . Assim, espera-se uma relação positiva entre o risco de crédito bancário e o risco-país.

A oferta de crédito bancário está diretamente relacionada com os depósitos compulsórios, os quais são recolhimentos obrigatórios de recursos que as instituições financeiras fazem ao Banco Central. São considerados como instrumento de política monetária, pois podem ampliar ou reduzir o volume de recursos que os bancos podem transformar em crédito para a economia. No caso da crise de 2008, havia existência de confortável volume de depósitos compulsórios, os quais permitiram ao Banco Central do Brasil injetar liquidez rapidamente no sistema bancário, contribuindo para a normalização das condições de crédito na economia (BCB, 2014).

Ainda no contexto macroeconômico, a taxa de desemprego é uma das principais causas da inadimplência no país, conforme o Serviço Central de Proteção ao Crédito (SCPC). Desta forma, quando o desemprego aumenta, há uma queda na renda, e, por conseguinte, maior exposição dos bancos ao risco de crédito (TAVARES et al., 2013).

O risco de crédito bancário também está relacionado com o spread, o qual consiste na diferença entre a taxa de juros resultante da captação de recursos e da aplicação de recursos nas instituições financeiras, além de considerar dos diversos tipos de risco aos quais o banco está sujeito. Assim, quanto maior o spread, maiores são os custos de captação de recursos, e, portanto, maior a probabilidade de inadimplir e maior o risco de crédito (DIAS & ICHIKAVA, 2011).

Embora o ambiente macroeconômico afete a carteira dos bancos, estes reagem a fim de obter as melhores oportunidades disponíveis ou mesmo se proteger (SOUZA, 2007). A Figura 1 mostra a relação entre o risco macroeconômico e o risco idiossincrático e sua interferência no funcionamento da economia.

Figura 1: O processo interativo entre o risco de crédito e a macroeconomia (Fonte: Souza, 2007).

As mudanças do cenário econômico afetam o risco de inadimplência das carteiras de crédito, as quais modificam a estrutura de custos, os spreads e as taxas relativas às operações.

1 http://www4.bcb.gov.br/pec/gci/port/focus/faq%2012-dep%C3%B3sitos%20compuls%C3%B3rios.pdf

Desta forma, as alterações no volume de crédito acarretam consequências para o desenvolvimento da economia (SOUZA, 2007).

Recentemente, a crise financeira de 2008 atingiu a economia brasileira através dos fluxos financeiros, incluindo as linhas de crédito comercial. O congelamento dos mercados interbancários e financeiros internacionais e a abrupta desvalorização do real, devido à fuga de capitais estrangeiros, conduziram à rápida deterioração das expectativas dos bancos, que reagiram contraindo crédito e “empoçando” a liquidez. A crise internacional atingiu a economia brasileira em um momento de auge de crescimento. Na reversão das expectativas, os bancos reagiram com excesso de prudência e retraíram fortemente o crédito (FREITAS, 2009).

O quadro 1 apresenta uma síntese dos estudos relativos ao efeito das variáveis macroeconômicas no crédito bancário.

Quadro 1: Estudos empíricos sobre crédito bancário.

Método Utilizado

Relação Estudada Principais Resultados Referência Instituições

financeiras públicas e privadas

Vetor Auto- regressivo (VAR)

Taxa de inadimplência de empréstimos de bancos e fatores macroeconômicos

A inadimplência das instituições financeiras está negativamente relacionada com o produto do país e o índice de rendimento médio dos ocupados. A taxa de juros nominal apresenta relação positiva com a inadimplência das instituições financeiras.

Linardi (2008)

Setor bancário brasileiro

VAR O spread bancário e

determinantes macroeconômicos

A elevada volatilidade da taxa de juros e seu nível são os principais determinantes macroeconômicos do elevado spread bancário no Brasil.

Oreiro et al.

(2006) Instituições

financeiras por faixa de risco e tipo de controle

VAR e Vetor de Correção de Erros (VEC)

Risco incorrido pelas carteiras de crédito bancárias e fatores macroeconômicos

Fatores econômicos afetam o risco de crédito. A reação aos efeitos macroeconômicos é significativa em bancos privados. A flexibilidade de composição dos seus ativos de crédito proporciona capacidade de interação e adaptação ao meio.

Souza (2007)

Setor bancário brasileiro

Métodos generalizados dos momentos (MMG)

Instrumento de

regulação bancária e sua oferta de crédito

Evidencia-se que a regulamentação de capital influencia negativamente na decisão de oferta de crédito dos bancos.

Brum e

Nakane (2005) Mercado de

crédito brasileiro para pessoa física e jurídica

Método de

Variáveis Instrumentais (IV) e MMG

Equilíbrio no mercado de crédito, oferta e demanda

A demanda por crédito é pró-cíclica, reagindo negativamente ao desemprego e positivamente ao produto interno. Os agregados de crédito são determinados pelas forças de demanda e oferta, apesar da política monetária na expansão do crédito.

Mendonça e Sachsida (2013)

Mercado de crédito bancário da Espanha

Estatístico, nova provisão estatística

Comportamento cíclico do crédito bancário, créditos de liquidação duvidosa e suas provisões

O risco não é devidamente reconhecido e os lucros são tendenciosos para cima durante períodos de recuperação econômica e para baixo durante a crise.

Lis et al.

(2009)

Setor bancário brasileiro

Modelo logit Variáveis

macroeconômicas e indicadores

antecedentes de crises bancárias

Verifica-se que fraquezas no ambiente econômico estão correlacionadas com maiores fragilidades do setor bancário. A probabilidade de fragilidade do setor bancário possui uma relação direta com o decrescimento do PIB.

Nunes et al.

(2013)

Setor bancário brasileiro

Análise de dados em painel

Distribuição do crédito e do atendimento bancário entre as unidades da federação

Aponta-se para uma significativa concentração do crédito na região Sudeste. Seu principal determinante foi a mudança de controle de bancos, devido às aquisições e fusões setoriais.

Vasconcelos at al. (2004)

Setor bancário brasileiro

Regressão logística

Nível de risco sistêmico no setor bancário e indicadores contábeis e econômicos

Há indicadores capazes de discriminar os sistemas bancários pelo nível de risco, relacionados com a qualidade do crédito, os resultados e a taxa de juros. As equações com os indicadores utilizados obtiveram acerto na classificação superior a 90%.

Capalletto et al.(2008)

Crédito de um grande banco brasileiro

Redes neurais Avaliação da concessão do crédito bancário

Os resultados foram considerados bastante satisfatórios alcançando mais de 80% de acurácia quanto à concessão (ou não) de crédito bancário em todas as simulações.

Steiner et al.

(2007)

Mercado bancário brasileiro

Análise de dados em painel, matriz de covariância e

Recolhimentos

compulsórios e

concessão de crédito ao

Houve uma moderação na concessão de crédito para pessoas físicas, principalmente por parte dos bancos de menor porte. Na análise de longo prazo,

Dawid e

Takeda

(2011)

MMG consumo e às empresas obteve-se relação negativa entre a concessão de crédito e a taxa efetiva de compulsório.

Mercado financeiro nacional

Estatístico e comparativo

Mensuração risco de crédito e modelos desenvolvidos por grandes instituições financeiras

internacionais

Nenhum dos modelos estudados está em condição de ser implantado no mercado financeiro brasileiro.

Chaia (2003)

Mercado de crédito bancário do Nordeste

VEC Crédito bancário

nordestino, atividade econômica regional e choques da política monetária brasileira

Há indícios da existência desse canal de difusão da política monetária na região. As variáveis do mercado de crédito ajudaram na expansão do período 2005/2007, aprofundaram a recessão de 2008 e promoveram a recuperação de 2009.

Bezerra et al.

(2012)

Mercado bancário brasileiro

MMG Canal de crédito

bancário brasileiro e a transmissão da política monetária

O efeito da política monetária varia dependendo do instrumento utilizado. No caso de um aumento na Selic, o impacto no crédito de bancos de menor porte e mais líquidos é maior. Para um aumento de compulsórios os bancos de menor liquidez e maior tamanho são impactados em maior magnitude. O volume de créditos de baixa qualidade é reduzido diante de apertos monetários, e que esse efeito é mais intenso para bancos pequenos.

Ianaze (2011)

Por meio da análise da Figura 1, percebe-se que as questões ligadas ao cenário macroeconômico estão estritamente relacionadas com o risco de crédito. Além disso, verifica-se que a maioria dos artigos aborda o crédito bancário por meio de métodos econométricos tais como VAR, VEC e MMG.

Dentre as relações encontradas, verificam-se interações negativas entre a taxa de juros, a taxa de compulsório e a oferta de crédito, e observam-se relações positivas entre a renda nacional, produto e o grau de fortalecimento do setor bancário.

METODOLOGIA

Para cumprir os objetivos propostos neste estudo, a metodologia utilizada baseia-se na econometria de séries temporais, através dos testes de raiz unitária e de uma regressão múltipla por meio dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Para tal, utilizou-se o software Gretl.

Variáveis utilizadas e fonte de dados

A relação a ser pesquisada trata da influência das variáveis macroeconômicas no risco de crédito, a partir de uma simplificação do modelo de Souza (2007), e a Equação 1 demonstra essa relação:

Risco de Crédito i = β 1 Produto + β 2 Selic + β 3 Taxa de compulsório + β 4 Inflação + β 5 EMBI + β 6 Spread + β 7 Desemprego + β 8 Crise (1)

onde:

Risco de Crédito é o percentual do total das provisões em relação à carteira de crédito das instituições financeiras sob controle público ou privado;

Produto é o índice de produção industrial do Brasil;

Selic é a taxa de juros básica da economia brasileira;

Inflação é a variação do Índice Geral de Preços- Disponibilidade Interna;

EMBI é o risco-país;

Spread é a diferença entre os juros que as instituições bancárias cobram ao emprestar e a taxa que elas mesmas pagam ao captar recursos;

Desemprego é a taxa de desemprego para a região metropolitana de São Paulo;

Crise variável dummy atribuída para representar a crise econômica.

O corte temporal será de periodicidade mensal, de 2001 a 2012, devido à disponibilidade dos dados. Utilizou-se uma variável dummy para representar a crise econômica, sendo 1 para o período de crise e 0 para quando não há crise ou ela existe com menor intensidade. Considera-se o período de crise econômica entre 2007, 2008, 2009. O primeiro marca o início da crise financeira mundial subprime, o segundo considera a sua expansão e agravamento pelo mundo, e 2009 marca o ano em que a crise não termina, porém deixa de se agravar. Com essa divisão, busca-se verificar se a conjuntura econômica mundial afeta o risco de crédito bancário do mercado brasileiro.

A agregação dos dados é realizada com base no tipo de controle de capital da instituição bancária: público ou privado. Os dados foram coletados no Banco Central do Brasil (BCB) ² , do Instituto de Pesquisas econômicas aplicadas (IPEADATA) ³ e do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) ⁴ . Todas as variáveis utilizadas anteriormente estão agregadas na Tabela 1, com seus respectivos códigos do BCB.

Quadro 2: Variáveis utilizadas pela pesquisa e fonte dos dados

Variável Fonte de

dados Risco de crédito- Percentual do total das provisões em relação à carteira de crédito das instituições

financeiras sob controle público (riscopr)

13666, BCB Risco de crédito- Percentual do total das provisões em relação à carteira de crédito das instituições

financeiras sob controle privado (riscopub)

13684, BCB Taxa de compulsório- Custo real da dívida não monetária, depósitos compulsórios remunerados (taxa)

(compul)

190, BCB Inflação- Índice Geral de Preços- Disponibilidade Interna (inflacao)

Risco país (Emerging Markets Bond Index - EMBI+Brasil) (embi) IPEADATA

Produto- Índice de produção industrial brasileiro, com 2002=100 (prod) IBGE

Spread (spread) 3955, BCB

Taxa de desemprego para a região metropolitana de São Paulo (desemp) IPEADATA

Taxa de Juros Selic (over) (selic) 4.189, BCB

Cabe destacar que foram considerados três períodos de defasagem, bem como se utilizou- o critério de Erro Padrão Robusto (HAC) com o intuito de não violar os pressupostos de heterocedasticidade (H) e autocorrelação (AC) estabelecidos pelo MQO.

2 http://www4.bcb.gov.br/pec/gci/port/focus/faq%209-risco%20pa%C3%ADs.pdf

3  http://www.ipeadata.gov.br/ 

4 http://www.ibge.gov.br/>

Testes de raiz unitária

Para identificar a ordem de integração das séries analisadas, este estudo adotou os testes de raiz unitária de Phillips-Perron – PP (PHILLIPS; PERRON, 1988) e de Kwiatkowski, Phillips, Shmidt e Shin (KPSS) (BUENO, 2008).

O teste de Phillips-Perron (PP) consiste em uma alternativa não paramétrica, o qual pode ser empregado quando os resíduos forem serialmente correlacionados. Nesse caso, a hipótese de que o erro seja identicamente distribuído é desconsiderada. Ademais, a série temporal não possuirá uma raiz unitária se a hipótese nula puder ser rejeitada; caso contrário, a série será não estacionária (PHILLIPS & PERRON, 1988).

O teste de Kwiatkowski, Phillips, Shmidt e Shin (KPSS), em 1992, apresenta uma hipótese nula de estacionariedade da série, ou seja, H 0 : y t ~ I(0) contra H 1 ~ I(1) (BUENO, 2008). Deve-se ressaltar que O teste KPSS tem sido utilizado como confirmatório de testes que têm a hipótese de raízes unitárias como nula. Dado que as hipóteses nulas são opostas, a ocorrência de resultados opostos, ou seja, a rejeição da hipótese nula em um teste e a não rejeição no outro, podem sugerir as conclusões a respeito da presença de raízes unitárias em determinada variável (FIGUEIREDO & MARQUES, 2009).

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Para verificar a presença de raiz unitária, foram utilizados os testes de Philip e Perron (PP) e de Kwiatkowski, Phillips, Shmidt e Shin (KPSS). Para PP, quando o valor calculado é menor que o valor tabelado, estatística “t” de Student, tem-se a não rejeição da presença de raiz unitária.

Quando o valor calculado é maior do que o valor tabulado, rejeita-se a hipótese de presença de raiz unitária, tornando a série estacionada.

Para KPSS, quando o valor calculado é menor que o valor tabelado, tem-se a não rejeição da estacionariedade da série. Quando o valor calculado é maior do que o valor tabelado, rejeita-se a hipótese de estacionariedade da série, onde a série apresenta raiz unitária.

Tabela 1: Resultados dos testes de estacionariedade de Philip e Perron (PP) e de Kwiatkowski, Phillips, Shmidt e Shin (KPSS)

Séries Estatísticas do teste PP Estatísticas do teste KPSS

riscopr -2.256534 0.311979

riscopub -0.765009 1.253831

prod -3.434873 1.374017

selic -1.552693 1.217987

compul -3.718776 0.311894

inflacao -4.710692 0.283472

embi -1.804709 0.987187

spread -1.010801 1.131350

desemp -0.099500 1.286576

vriscopr -10.34739 0.048538

vriscopub -11.80769 0.303600

vprod -22.35742 0.413115

vselic -20.01089 0.179692

vembi -8.271137 0.058003

vspread -11.04588 0.181899

vdesemp -7.125753 0.289002

Nota: ¹ Considera-se o nível de significância de 5%, com valor crítico de -2.881830 e 0.463000 para o teste PP e KPSS, respectivamente.

Os resultados dos testes indicam que as variáveis compul e inflação são estacionárias em nível, as demais variáveis apresentaram raiz unitária. Desta forma, fez-se necessário a diferenciação de tais séries, por meio da sua variação. Após este procedimento, verifica-se que as variáveis são estacionárias em I(1). Para a estimação dos modelos, utilizaram-se todas as variáveis estacionadas, seja em I(0) e em I(1).

Análise do modelo para bancos privados

Após a aplicação dos testes anteriormente citados, verifica-se a relação entre as variáveis do modelo de risco de crédito bancário privado. Essa integração é dada através da estimação de uma regressão múltipla com três períodos de defasagem, a qual pode ser representada através da Tabela 3.

Tabela 2: Estimação do modelo de risco de crédito dos bancos privados

coeficiente erro padrão razão-t p-valor

const 0,00303720 0,00233079 1,303 0,1948

difprod_1 -0,113630 0,0282034 -4,029 9,31e-05

difprod_2 -0,127174 0,0557657 -2,280 0,0241

difspre_3 0,258864 0,0749146 3,455 0,0007

difrpr_3 0,324758 0,0661027 4,913 2,55e-06

Desta forma, verifica-se que o risco de crédito dos bancos privados nacionais está relacionado com o nível de produto nacional, com o spread bancário e com o próprio risco de crédito bancário das instituições financeiras privadas de períodos anteriores. Para um aumento de 1% da proxy do produto, para um período e dois períodos atrás, tem-se queda de 11,36% e 12,72%, respectivamente. Incrementos da renda de um país reduzem a inadimplência e, portanto, o risco de crédito.

Para um aumento de 1% do spread bancário brasileiro em três períodos atrás, têm-se incrementos de 25,89% do risco de crédito bancário privado. Observa-se que, quanto maior a diferença entre as taxas de juros da concessão de crédito e da remuneração em aplicações bancárias, maior o spread bancário e maior o risco do crédito concedido. Cabe destacar que o aumento de 1% do risco de crédito privado em três períodos atrás acarreta incrementos de 32,48% no risco de crédito privado do período atual.

Além disso, pode-se observar outras informações inerentes ao modelo estimado para o risco de crédito dos bancos privados, as quais estão destacadas na Tabela 3.

Tabela 3: Dados sobre o modelo estimado para o risco de crédito dos bancos privados

Média var. dependente 0,002023 D.P. var. dependente 0,029799

Soma resíd. quadrados 0,085066 E.P. da regressão 0,025102

R-quadrado 0,310825 R-quadrado ajustado 0,290405

F(4, 135) 11,14304 P-valor(F) 7,69e-08

Log da verossimilhança 319,7662 Critério de Akaike -629,5324

Critério de Schwarz -614,8242 Critério Hannan-Quinn -623,5554

rô -0,029832 Durbin-Watson 2,057410

O modelo citado apresenta R-quadrado ajustado de 0,290405, ou seja, tem um poder de explicação de 29%. Os problemas de autocorrelação e heterocedasticidade foram corrigidos por meio dos erros padrão HAC.

Observa-se que Souza (2007) encontrou resultados semelhantes aos deste trabalho para a equação de curto prazo, onde o produto em períodos anteriores afeta negativamente o risco de crédito bancário privado, bem como o próprio risco de períodos anteriores o afeta negativamente.

Contudo, Souza (2007) encontrou relações positivas, na maioria dos casos, entre desemprego de períodos passados para com o risco de crédito. Além disso, a taxa de compulsório afetou positivamente o risco de crédito privado, o que vai de encontro com a teoria.

As demais variáveis apontadas pela literatura como explicativas do risco de crédito bancário, como selic, compul, inflação, embi e desemp não foram estatisticamente significativas.

Além disso, a dummy para a crise financeira não apresentou relação de influência no risco de crédito dos bancos privados.

Análise do modelo para bancos públicos

Após a aplicação dos testes PP e KPSS, observa-se a relação entre as variáveis do modelo de risco de crédito bancário público. Essa integração é dada através da estimação de uma regressão múltipla, a qual pode ser representada através da Tabela 4.

Tabela 4: Estimação do modelo de risco de crédito dos bancos públicos

coeficiente erro padrão razão-t p-valor

const -0,0016855 0,00391404 -0,4307 0,6674

difselic_2 0,0823005 0,0373287 2,205 0,0292

difembi_1 -0,0548697 0,0222974 -2,461 0,0151

difprod_2 -0,209888 0,0818112 -2,566 0,0114

difdes_2 0,320315 0,118192 2,710 0,0076

Desta forma, verifica-se que o risco de crédito dos bancos públicos está relacionado com a taxa de juros básica da economia brasileira, o risco-país, o produto nacional e com o desemprego.

Para um aumento de 1% da taxa Selic, para dois períodos atrás, tem-se aumento de 8,23% do risco de crédito dos bancos públicos no período atual. Assim, considera-se que a maior variação do nível geral de preços de uma economia acarreta maior risco de crédito devido à elevação de custos na concessão de crédito, e, por conseguinte, maior risco de inadimplência.

Para um aumento de 1% do risco-país em um período atrás, tem-se redução de 5,49% do

risco de crédito bancário público. Esse resultado foi de encontro com a teoria, porém, pode-se

ressaltar o fato de que os bancos públicos podem servir como instrumentos de uma política

contracíclica em períodos de recessão. Destaca-se que, em período de incertezas

macroeconômicas, os bancos públicos são mantidos pelo Banco Central com o intuito de garantir a estabilidade do sistema financeiro nacional.

Verifica-se que o aumento de 1% da proxy de produto ocasiona redução de 20,99% do risco de crédito dos bancos públicos, ou seja, a maior renda dos indivíduos reduz o nível de inadimplência e o risco bancário.

Observa-se que, para a elevação de 1% da taxa de desemprego, têm-se incrementos de 32,03% no risco de crédito bancário público. O aumento do nível de desemprego reduz a renda das famílias, bem como gera expectativas negativas acerca do cenário econômico, gerando, portento maior risco de crédito.

Neste âmbito, pôde-se observar outras informações inerentes ao modelo estimado para o risco de crédito dos bancos públicos, as quais estão destacadas na Tabela 5.

Tabela 5: Dados sobre o modelo estimado para o risco de crédito dos bancos públicos

Média var. dependente -0,003187 D.P. var. dependente 0,043793

Soma resíd. quadrados 0,235756 E.P. da regressão 0,041789

R-quadrado 0,115622 R-quadrado ajustado 0,089419

F(4, 135) 4,476018 P-valor(F) 0,001990

Log da verossimilhança 248,4106 Critério de Akaike -486,8213

Critério de Schwarz -472,1131 Critério Hannan-Quinn -480,8443

rô -0,032902 Durbin-Watson 2,060083

O modelo citado apresenta R-quadrado ajustado de 0,089419, ou seja, tem um poder de explicação de 8,94%. Os problemas de autocorrelação e heterocedasticidade foram corrigidos por meio dos erros padrão HAC.

Pôde-se corroborar parte dos resultados encontrados com Souza (2007), pois se encontrou relação positiva para a taxa Selic, no mesmo período, relação negativa para o produto, de períodos anteriores, além de relação positiva entre a taxa de desemprego e risco de crédito bancário público.

Entretanto, na presente pesquisa, verificou-se relação negativa entre o risco-país e o risco de crédito. Apesar de não corroborar com a teoria, obteve-se um coeficiente com baixo poder explicativo. Cabe destacar que Souza (2007) encontrou relações adicionais como uma relação positiva e autorregressiva do risco de crédito bancário público, bem como relação e positiva e negativa, para uma e duas defasagens respectivamente, para a taxa de compulsório.

As demais variáveis apontadas pela literatura como explicativas do risco de crédito bancário, como compul, inflação e spread não foram estatisticamente significativas. Além disso, a dummy para a crise financeira não apresentou relação de influência no risco de crédito dos bancos públicos.

CONCLUSÕES

Este trabalho buscou analisar as variáveis que compõem o risco de crédito bancário,

público e privado, com as variáveis da macroeconomia brasileira. Para tal, verificou-se,

principalmente, que tanto os bancos privados como os públicos são afetados principalmente pela proxy de produto nacional em períodos anteriores. Sugere-se que, quanto maior a renda dos agentes econômicos, menor o nível de inadimplência, e, portanto, menor o risco de crédito.

Especificamente, para o risco de crédito dos bancos públicos, observa-se que as variáveis explicativas são o produto, spread bancário e o próprio risco de crédito. Para o risco de crédito dos bancos privados nacionais, verifica-se que a taxa de juros, o risco-país, o produto e a taxa de desemprego são as variáveis explicativas.

Cabe ressaltar que o risco de crédito é influenciado de maneiras diferentes se comparadas as instituições financeiras públicas e privadas, devido ao caráter instrumental dos bancos públicos para implementação, manutenção das políticas macroeconômicas, principalmente monetárias.

Como limitação do trabalho, ressalta-se a não inclusão no modelo de aspectos particulares de cada forma de gestão, se pública ou privada, as quais podem ter viesado a análise. A partir deste trabalho, vários outros aspectos podem ser analisados tais como estudos mais avançados sobre a identificação de fatores relacionados ao tipo de gestão das instituições financeiras públicas e privadas, os quais possam influenciar na composição do risco de crédito.

Além disso, pode-se sugerir análises que tratam da interação entre o risco de crédito dos bancos públicos e privados, por meio da modelagem de Vetor Autorregressivo (VAR) ou Vetor de Correção de Erros (VEC).

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