http://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/4305/5/Alexandre%20Rodrigues%20Duarte%20Ang%C3%A9lico

Texto

(1)UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE MESTRADO PROFISSIONAL EM ECONOMIA E MERCADOS. ALEXANDRE RODRIGUES DUARTE ANGÉLICO. ANÁLISE DO IMPACTO DO CADASTRO POSITIVO NO SPREAD BANCÁRIO. São Paulo 2019.

(2) 2. ALEXANDRE RODRIGUES DUARTE ANGÉLICO. ANÁLISE DO IMPACTO DO CADASTRO POSITIVO NO SPREAD BANCÁRIO. Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissional do Programa de Pós-Graduação em Economia e Mercados da Universidade Presbiteriana Mackenzie, como requisito parcial para a obtenção de título de Mestre em Economia e Mercados.. ORIENTADOR: Prof. Dr. Ulisses Monteiro Ruiz de Gamboa. São Paulo 2019.

(3) 3. A582a Angélico, Alexandre Rodrigues Duarte. Análise do impacto do cadastro positivo no spread bancário / Alexandre Rodrigues Duarte Angélico.. 76 f. : il. ; 30 cm. Dissertação (Mestrado Profissional em Economia e Mercados) – Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2019.. Orientador: Prof. Dr. Ulisses Monteiro Ruiz de Gamboa Bibliografia: f. 60-67. 1. Spread bancário. 2. Inadimplência. 3. VEC. 4. Cointegração. I. Gamboa, Ulisses Monteiro Ruiz de, orientador. II. Título.. CDD 342.2212. Bibliotecário Responsável: Aline Amarante Pereira – CRB 8/9549.

(4) 4. Folha de Identificação da Agência de Financiamento. Autor: Alexandre Rodrigues Duarte Angélico Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Economia e Mercados Título do Trabalho: Análise do impacto do cadastro positivo no spread bancário O presente trabalho foi realizado com o apoio de 1: CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico FAPESP - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo Instituto Presbiteriano Mackenzie/Isenção integral de Mensalidades e Taxas MACKPESQUISA - Fundo Mackenzie de Pesquisa Empresa/Indústria: Outro:. 1. Observação: caso tenha usufruído mais de um apoio ou benefício, selecione-os..

(5) 5. ALEXANDRE RODRIGUES DUARTE ANGÉLICO. ANÁLISE DO IMPACTO DO CADASTRO POSITIVO NO SPREAD BANCÁRIO. Dissertação apresentada ao curso de Mestrado Profissional do Programa de Pós-Graduação em Economia e Mercados da Universidade Presbiteriana Mackenzie, como requisito parcial para a obtenção de título de Mestre em Economia e Mercados..

(6) 6. Aos meus pais, que sempre me serviram de inspiração e me incentivaram a estudar.

(7) 7. AGRADECIMENTOS. Gostaria de agradecer a todos que, direta ou indiretamente, contribuíram para o andamento deste trabalho. Em especial, ao Prof. Ulisses Monteiro Ruiz de Gamboa, pela orientação acadêmica, por toda a sua paciência e por suas ideias e sugestões que permitiram o aperfeiçoamento deste projeto.. Gostaria de agradecer também ao Dr. Marcel Solimeo, Superintendente de Economia da Associação Comercial de São Paulo pela disponibilidade e atenção com que me recebeu.. Aos professores do Centro de Liberdade Econômica do Mackenzie pela dedicação ao ensino e pesquisa e, em especial, e aos funcionários da secretaria de pós-graduação e da biblioteca pelo suporte dado durante o mestrado.. Aos meus colegas da turma que iniciaram comigo o curso de mestrado em 2017, pelos momentos que passamos juntos. Esta convivência representou para mim um grande aprendizado.. Aos meus colegas e ex-colegas de trabalho (dos grupos CVC e Via Varejo), que desde o início do curso me incentivaram a estudar, além de terem oferecido todo o apoio necessário para a conclusão deste trabalho.. À minha família, meus pais, minha esposa e minha filha, que estão sempre me apoiando e torcendo para o meu sucesso.. Obrigado a todos..

(8) 8. RESUMO Este trabalho estima o impacto da adoção do cadastro positivo no valor mensal do spread bancário de pessoas físicas registrado pelo Banco Central do Brasil. Com a mudança na legislação de crédito que permite a adoção do registro positivo no Brasil, espera-se que as agências de crédito trabalhem com um maior leque de informações, levando a uma redução significativa na taxa de inadimplência, componente importante dos altos spreads bancários praticados no país. Com base nos dados mensais coletados entre março de 2011 e fevereiro de 2019, estimou-se o impacto da redução da inadimplência no spread bancário de pessoas físicas brasileiro. Este impacto foi medido através do resultado de uma equação pertencente a um sistema de variáveis cointegradas geradas por um modelo VEC contendo spread, taxa de inadimplência, massa salarial, inflação, taxa básica de juros, depósitos compulsórios e a razão entre crédito com recursos livres com o PIB. Os resultados sugerem que existe uma alta elasticidade entre a inadimplência dos indivíduos e o spread bancário pessoal, de forma que se espera que o registro positivo possa contribuir com uma redução estimada entre 47,43% e 66,25% do spread bancário relacionado a pessoas físicas.. Palavras-chave: Spread bancário. Inadimplência. VEC. Cointegração..

(9) 9. ABSTRACT This work estimates the impact of the adoption of the positive reports in the monthly value of the personal bank spread registered by the Brazilian Central Bank. With the change in the credit legislation that allows the adoption of the positive register in Brazil, it is expected that credit bureaus will work with a greater range of information, leading to a significant reduction in default rates, which are an important component of Brazil’s high bank spreads. Based on monthly data collected between March 2011 and February 2019, the impact of the reduction of delinquency in the Brazilian personal banking spread was estimated. This impact was measured through the result of an equation belonging to a system of cointegrated variables generated by a VEC model containing spread, default rate, Brazilian wage bill, inflation, basic interest rate, compulsory deposits and the ratio of nonearmarked credit to GDP. The results suggest that there is a high elasticity between the default of individuals and the personal banking spread, so that it is expected that the positive register can contribute with an estimated reduction between 47.43% and 66.25% of the bank spread related to natural people.. Keywords: Bank spread. Defaults. VEC. Cointegration..

(10) 10. LISTA DE ILUSTRAÇÕES. Gráfico 1. Evolução da composição do crédito no Brasil ..................................... 18. Gráfico 2. Decomposição do spread do ICC......................................................... 37. Gráfico 3. Spread das operações de crédito com recursos livres........................... Gráfico 4. Evolução da inadimplência (dez.2015 – dez.2017) ............................. 39. Gráfico 5. Taxa de juros anuais por inadimplência ............................................... 41. Gráfico 6. Evolução das variáveis lspreadpf e linadpf .......................................... 48. Gráfico 7. Abrangência da variável dummy de política econômica ...................... 50. Gráfico 8. Inadimplência e spread bancário (mar.2011 – fev 2019) .................... 52. Figura 1. Saída do modelo de Vetor de Correção de Erros (JMulti) ................... 38. 55.

(11) 11. LISTA DE TABELAS. Tabela 1. Comparação entre cadastro positivo (simulação) e negativo – Brasil.. 33. Tabela 2. Inadimplência com taxas de juros mensais .......................................... 40. Tabela 3. Estatísticas descritivas das variáveis utilizadas ................................... 51. Tabela 4. Resumo dos critérios para a seleção de defasagens ............................. Tabela 5. Teste de raiz unitária Dickey-Fuller (GLS) ......................................... 54. Tabela 6. Teste do Traço de Johansen ................................................................. 53. 54.

(12) 12. LISTA DE ABREVIATURAS. ARIMA – Autorregressive Integrated Moving Average BNDES – Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social FIES – Fundo de Fianciamento ao Estudante de Ensino Superior GARCH – Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ICC – Indicador de Custo do Crédito IPCA – Índice de Preços ao Consumidor Amplo PIB – Produto Interno Bruto PROUNI – Programa Universidade para Todos SELIC – Sistema Especial de Liquidação e Custódia SFN – Sistema Financeiro Nacional VAR – Vetor Autorregressivo VEC – Vector Error Correction (Vetor de Correção de Erros).

(13) 13. SUMÁRIO. INTRODUÇÃO ............................................................................................................. 15 1 ASSIMETRIA DE INFORMAÇÃO E MERCADO DE CRÉDITO.................... 18 1.1 O crédito e as falhas de mercado ............................................................................. 18 1.2 Informação assimétrica no mercado de crédito ....................................................... 21 2 CADASTRO POSITIVO, SPREAD BANCÁRIO E INADIMPLÊNCIA ........... 28 2.1 Informações negativas e positivas ........................................................................... 28 2.2 O Cadastro positivo no mundo ................................................................................ 30 2.3 O Cadastro positivo no Brasil .................................................................................. 31 2.4 Spread Bancário ...................................................................................................... 33 2.5 ICC, sua decomposição e Spread Bancário ............................................................. 36 2.6 Taxas de juros, inadimplência e spread ............................................................... 38 2.7 Decomposição do spread bancário .......................................................................... 41 2.7.1 Spread Aditivo ...................................................................................................... 41 2.7.2 Spread Multiplicativo ........................................................................................... 42 2.7.3 Abordagem em dois estágios ................................................................................ 42 2.7.4 Conceito de spread utilizado ................................................................................ 43 3 MODELO TEÓRICO ............................................................................................... 44 4 MODELO EMPÍRICO ............................................................................................. 46 4.1 Estacionariedade e Cointegração ............................................................................. 47 4.2 Metodologia de Johansen ........................................................................................ 49 5 RESULTADOS E DISCUSSÃO .............................................................................. 51 5.1 Análise Exploratória ................................................................................................ 51 5.2 Defasagens ............................................................................................................... 53 5.3 Testes de raiz unitária .............................................................................................. 53 5.4 Cointegração e Vetor de Correção de Erros (VEC) ................................................ 54 6 CONSIDERAÇÕES FINAIS ................................................................................... 58 REFERÊNCIAS ............................................................................................................ 60.

(14) 14. ANEXO A - Matéria do Jornal Diário Do Comércio................................................ 68 ANEXO B - Descrição das variáveis utilizadas.......................................................... 69 ANEXO C - Critérios para defasagens do modelo .................................................... 70 ANEXO D - Resultado do Teste do traço de Johansen ............................................. 71 ANEXO E - Relações de cointegração geradas .......................................................... 72 ANEXO F - Saída completa do modelo VEC estimado ............................................. 73.

(15) 15. INTRODUÇÃO. A concessão de crédito está ligada ao problema da assimetria de informação: o tomador de crédito (cliente) possui mais informação sobre a sua capacidade e vontade de pagar do que as instituições fornecedoras de crédito (PINDYCK e RUBINFELD, 2005). Isto representa um desafio para as instituições: utilizar as fontes de dados disponíveis para que a falta de conhecimento sobre o tomador do empréstimo seja minimizada.. Atualmente as instituições de crédito são limitadas a utilizar em suas análises apenas as informações negativas (relacionadas ao não cumprimento das obrigações financeiras) dos clientes (BADIN; DOS SANTOS; DAMASO, 2007). Não há, hoje em dia, um cadastro robusto com informações sobre bons pagadores. Desta forma, um número importante de pessoas com boa probabilidade de honrar as suas obrigações financeiras pode ficar fora do mercado de crédito (RUIZ DE GAMBOA, 2007b).. A inadimplência do mercado de crédito brasileiro é considerada responsável por uma importante parcela dos altos spreads bancários aplicados no Brasil (BANCO CENTRAL DO BRASIL, 2018). Visando melhorar os índices de inadimplência, o Projeto de Lei Complementar PLP 441/2017, que autoriza a liberação do cadastro positivo para os organismos de crédito, foi aprovado na câmara dos deputados e no senado federal e sancionado, em abril de 2019, pelo presidente da República, de forma que as novas regras devem passar a ser cumpridas 90 dias após a publicação no Diário Oficial da União (FOLHA DE SÃO PAULO, 2019). Observa-se que há diversos setores contrários ao projeto de lei, sendo que a inclusão não solicitada ao cadastro positivo pode ser considerada uma afronta ao direito à privacidade (CARNEIRO, 2018).. Desta forma, este trabalho diz respeito à avaliação do impacto da alteração da lei sobre o spread bancário, tema este que se insere na linha de pesquisa “Funcionamento de Mercados” do curso de Mestrado Profissional em Economia e Mercados da Universidade Presbiteriana Mackenzie, o qual apresenta como uma de suas matérias de pesquisa a avaliação dos impactos oriundos de medidas governamentais que interferem no funcionamento setorial..

(16) 16. Este trabalho avalia o impacto da alteração da lei no spread bancário brasileiro. Como principal objetivo, a pesquisa busca compreender o impacto do cadastro positivo sobre a inadimplência no mercado de crédito brasileiro por meio da seguinte pergunta de pesquisa: Qual é o impacto estimado da inadimplência sobre o spread bancário devido à adoção do Cadastro Positivo?. Como objetivos específicos, pretende-se analisar indicadores de inadimplência de pessoas físicas no Brasil, entender o processo que liga a redução da assimetria de informações à redução da inadimplência e utilizar o modelo de Vetor de Correção de Erros (VEC) para analisar a relação entre a inadimplência, spread bancário de pessoas físicas e outras variáveis econômicas e, consequentemente, de que forma a utilização do cadastro positivo pode contribuir com a melhora na segmentação dos modelos adotados por instituições fornecedoras de crédito e redução do spread bancário.. Os principais artigos que fundamentam este trabalho analisam, de forma empírica, os impactos do cadastro positivo em diversos países do globo e estimando os seus impactos para o Brasil levando em conta as similaridades e diferenças entre os países que já adotaram esta forma de analisar o crédito. A redução da inadimplência esperada será fundamentada com base nos resultados de Costa e Blum (2005), Majnoni, Miller et al (2004) e Turner e Varghese (2007).. A importância deste estudo se encontra no fato do crédito ser uma ferramenta para antecipar o consumo e facilitar as escolhas intertemporais. Se bem utilizado, pode contribuir para melhorar a qualidade de vida da população. A aplicação do cadastro positivo é um evento que pode implicar em uma redução do spread bancário, que se relaciona diretamente ao crescimento do PIB. Desta forma, empresas do setor de crédito poderão vir a utilizar os resultados deste trabalho visando se antecipar às modificações na legislação.. A organização do trabalho se deu pela seguinte forma: a primeira parte introduz conceitos relacionados à assimetria de informação e inadimplência. A segunda parte discorre sobre o cadastro positivo e de que forma este pode alterar os valores reportados.

(17) 17. nos indicares de inadimplência e sobre como a inadimplência exerce impacto sobre o spread bancário. O terceiro capítulo mostra o modelo teórico que será utilizado no estudo. O quarto capítulo discorre sobre o modelo empírico a ser aplicado e as principais técnicas a serem utilizadas. O quinto capítulo apresenta os resultados encontrados e o estudo fecha as suas conclusões no sexto capítulo..

(18) 18. 1 ASSIMETRIA DE INFORMAÇÃO E MERCADO DE CRÉDITO. 1.1 O crédito e as falhas de mercado No capítulo introdutório de seu livro sobre modelos de crédito, Thomas (2009) discorre sobre a importância e o impacto do consumo de crédito. De acordo com o autor, a palavra crédito é derivada do Latim creditum, que significa ter confiança, dado que, ao emprestar dinheiro ou mercadorias, é preciso haver confiança entre os participantes da transação. Os primeiros registros de transações envolvendo crédito são datados de cerca de 2000 anos antes de cristo e contêm registros de transações entre dois fazendeiros sumérios.. De acordo com a Secretaria de Política Econômica do Ministério da Fazenda, o crédito concedido no país subdivide-se em crédito direcionado e crédito livre, que pode se subdividir em pessoas físicas e pessoas jurídicas. A sua evolução, até março de 2018, é destacada por meio do Gráfico 1. Gráfico 1 - Evolução da composição do crédito no Brasil (saldo em valores nominais – R$ bilhões e % do PIB). Fonte: Banco Central do Brasil. Elaboração: Ministério da Fazenda.

(19) 19. Para Torres Filho (2006), cerca de um terço do crédito bancário brasileiro recebe do governo algum tipo de direcionamento. Por conta disto, este tipo de empréstimo é denominado “crédito direcionado”. Nesta modalidade, destacam-se o crédito fornecido pelo BNDES (repasse e direto), o crédito rural e o crédito de habitação.. De acordo com Stumpf (2018), a modalidade de crédito livre para pessoas jurídicas ocorre quando as entidades financeiras fornecem empréstimos para as empresas, seja para fornecer capital de giro, viabilizar a compra de bens de capital ou para a realização de pagamentos a fornecedores. Este fornecimento de crédito pode ser considerado de curto, médio ou longo prazo.. De acordo com Bonillo (2011), os tipos de crédito mais comuns em operações para pesssoas físicas são o cartão de crédito, que visa a compra parcelada de bens de consumo; o empréstimo pessoal, que concede crédito para o consumidor em valores proporcionais à renda; o cheque especial, modalidade emergencial que concede crédito no momento em que e esgotado o saldo da conta bancária, o crédito consignado, que, por convênio entre o empregador e o banco,desconta o valor cobrado diretamente do salário recebido do cliente; o refinanciamento imobiliário, no qual o consumidor oferece o imóvel como garantia para tomar um empréstimo taxas menores de juros; o crédito rural, para custear despesas do ciclo produtivo agropecuário e o crédito educacional, pelo qual são fornecidas bolsas de estudo para estudante universitários de baixa renda.. Por conta da implementação do cadastro positivo afetar primordialmente as pessoas físicas, este trabalho estará ligado a esta modalidade de crédito e, portanto, tratará do spread e inadimplência relacionados as pessoas físicas.. Na Microeconomia, o conceito de falha de mercado surge do estudo da eficiência em mercados competitivos. De acordo com Pindyck e Rubinfeld (2005), a análise de equilíbrio de mercados depende de dois teoremas da economia do bem-estar. O primeiro deles diz que “um sistema competitivo, baseado nos próprios interesses de consumidores e produtores, bem como na capacidade que os preços de mercado têm para transmitir informações a ambas as partes, conseguirá uma alocação eficiente de recursos”. O segundo teorema da economia do bem-estar diz que, se as curvas de indiferença de um.

(20) 20. agente econômico forem convexas, os recursos sempre poderão ser alocados de maneira eficiente por meio de um processo competitivo com recursos distribuídos de maneira viável. Ou seja; sob condições ideais, “equidade e eficiência podem ser tratadas de formas distintas” (PINDYCK e RUBINFELD, 2005, p. 522).. Os autores ressaltam, porém, que estes teoremas dependem da suposição de que os mercados sejam competitivos. As falhas de mercado surgem quando os pré-requisitos para um funcionamento competitivo do mercado não se sustentam. Desta forma, os mercados competitivos apresentam falhas devido a quatro razões básicas: poder de mercado, externalidades, bens públicos e informações incompletas.. O poder de mercado, conforme Pindyck e Rubinfeld (2005) é a capacidade do comprador, (ou consumidor) de influenciar o preço de uma mercadoria. Ocorre quando uma empresa ou um grupo de empresas for capaz de, sistematicamente, manter seus preços acima do nível competitivo de mercado sem perder a sua clientela (CADE, 2007; p. 24). Monopólios, oligopólios e monopsônios são exemplos de poder de mercado.. As externalidades, conforme definidas por Varian (2005) ocorrem em situações econômicas nas quais um consumidor passa a se preocupar diretamente com a produção ou consumo de outro agente, de modo que o preço do bem oferecido não reflita necessariamente o seu valor social. Isso ocorre quando uma empresa, ao produzir os seus bens, lança seus efluentes nos rios, por exemplo. A principal característica das externalidades é a produção de bens que não são vendidos nos mercados, como é o caso dos efluentes citados no exemplo acima.. Quando um bem deve ser fornecido igualmente a todos os consumidores envolvidos, entra-se no conceito de bem público. São considerados uma falha de mercado porque as soluções de mercado oferecidas pelos microeconomistas não funcionam na alocação de bens públicos. De acordo com Varian (2005), independentemente do valor atribuído pelos consumidores, todos eles acabam consumindo o bem público na mesma quantidade. Como exemplo, podemos citar as ruas e calçadas como bens públicos oferecidos pela prefeitura..

(21) 21. A assimetria de informação ocorre quando uma das partes tem mais conhecimento sobre a negociação do que a outra. Akerlof (1970) tornou-se a maior referência quando se trata do conceito de assimetria de informação ao escrever o artigo The Market for Lemons. Ao descrever o mercado de carros usados, o autor disserta sobre a dificuldade do consumidor em distinguir os diferentes estados de qualidade dos carros que se encontram à venda, resultando em impactos na precificação, de forma que muitos veículos passam a ser vendidos por valores inferiores aos condizentes com os seus respectivos estados de conservação.. 1.2 Informação assimétrica no mercado de crédito A análise de Akerlof vai além do mercado de carros usados. Como exemplos, sua teoria tem aplicações nos mercados de seguros, emprego e no crédito financeiro. No mercado de crédito, as administradoras de cartões, por exemplo, têm dificuldade em fazer a devida distinção entre devedores de alta qualidade (que pagam as suas dívidas) e os devedores de baixa qualidade (aqueles que não as pagam). Os devedores estão melhor informados sobre as suas reais condições de pagar do que as empresas de cartão de crédito. Desta forma, a inadimplência no crédito é um problema de assimetria de informação estritamente ligado às condições do tomador de pagar o empréstimo, assim como à vontade deste tomador de realizar o pagamento. Desta forma, o desafio das instituições que concedem o crédito se encontra em utilizar as fontes de dados disponíveis para minimizar o problema da assimetria de informação.. Quando o emprestador dispõe de pouca informação para a concessão de crédito, este passa a exigir o pagamento de taxas de juros mais altas para compensar as futuras perdas com inadimplência, além de recusar o fornecimento de crédito ao surgimento de qualquer desconfiança em relação ao perfil do tomador do empréstimo (BADIN; DOS SANTOS; DAMASO, 2007, p. 15).. A assimetria de informação traz para o mercado de crédito outras consequências. Como o emprestador não tem certeza s obre a futura adimplência do cliente, não é possível a ele estabelecer taxas de juros distintas capazes de incentivar os bons pagadores.

(22) 22. a obter empréstimos e penalizar os maus pagadores. Desta forma, uma única taxa de juros média é aplicada para todos os clientes. Assim, ao adotar a mesma política para clientes de diferentes perfis, a empresa desestimula os clientes de risco mais baixo e incentiva os clientes com risco maior a obterem os empréstimos (BARON e STATEN, 2003), gerando o fenômeno conhecido na literatura como “seleção adversa”.. Sob uma taxa de juros única, os empréstimos são procurados principalmente pelos maus tomadores. Estes tomadores, sabendo com antecedência que sua probabilidade de pagamento é baixa, optam por adquirir a maior quantidade de financiamentos possível. Para Mishkin (1991), a seleção adversa é um problema de informação assimétrica que ocorre antes de uma transação ocorrer. Como a seleção adversa torna mais provável que os empréstimos se tornem mais arriscados, os emprestadores podem decidir não conceder nenhum empréstimo, ainda que haja boas oportunidades no mercado.. Pode-se citar como exemplo de seleção adversa o mercado bancário brasileiro. Por conta das altas taxas de inadimplência, os bancos elevam as suas respectivas taxas de empréstimo bancário. Uma consequência dessa elevada taxa de juros é que os bons pagadores não irão tomar empréstimo por considerarem o cumprimento do acordo extremamente difícil. Já os maus pagadores se aventuram a tomar empréstimos independentemente da taxa de juros cobrada, uma vez que, não dispõem de intenção de honrar seus compromissos. Existe também a possibilidade de haver restrição de crédito, dado que um determinado banco pode optar, por aversão ao risco, por não fornecer empréstimo a possíveis bons pagadores.. Nakane (2003, p. 66) sugere que há no sistema bancário brasileiro custos de informação e de transferência arcados tanto por bancos, que precisam conhecer melhor seus clientes, assim como custos para os clientes, que precisam demonstrar suas qualidades para obter benefícios proporcionados por outros bancos:. [...] Modalidades de crédito relacionadas com a manutenção de contas bancárias, tais como cheque especial para pessoas físicas e conta garantida para pessoas jurídicas são tipicamente situações em que os clientes estão presos (locked in) a suas instituições bancárias, pela dificuldade de transferir a instituições competidoras seu histórico cadastral e reputação. Como resultado de elevados custos de transferência, as taxas de juros nestas modalidades são.

(23) 23. sensivelmente mais elevadas que em modalidades representando (NAKANE, 2003, p. 66).. Padilla e Pagano (1997) fazem um estudo dos incentivos dos tomadores de empréstimos por meio de diversos modelos. No modelo básico, há dois tipos de empreendedores (classificados por eles como “de baixa habilidade”, para representar os tomadores de empréstimo de maior risco e “de alta habilidade” para representar os tomadores de empréstimo com menores probabilidades de inadimplência. Os dois tipos de empreendedores buscam financiamento para empreendimentos de mesmo tamanho.. Nestes modelos, os autores mostram a necessidade do compartilhamento de informações para o caso dos empreendedores de menor habilidade optarem por estratégias não-rentáveis. Também são analisadas as condições necessárias para evitar possíveis trapaças por parte dos bancos participantes dos acordos de compartilhamento de informações (assim como suas propriedades de eficiência) para acordos que geram baixas taxas de juros. A seção seguinte relaxa algumas hipóteses e os bancos podem operar mesmo com falhas no compartilhamento de informações. São discutidas as circunstâncias em que se espera a comunicação entre os agentes e como isso afeta o mercado de crédito e as taxas adotadas para os tomadores.. A análise dos modelos sugere que nenhum mutuário individual tem o incentivo para detectar desvios do passado, nem informar para emprestadores futuros se ele foi cobrado pelo seu banco. Os mutuários são agentes de curta duração que se preocupam com os seus pagamentos apenas em seus respectivos ciclos de vida, de forma a não estarem dispostos a arcar com os custos de relacionar a transação atual com as transações futuras, ainda que o custo seja pequeno.. Para os autores, um sistema de compartilhamento de informações descentralizado não pode sustentar sozinho as trocas de informações em todo o mercado se a transmissão de informações for dispendiosa. Nenhum banco individual conta com este incentivo. Neste contexto, entra o papel do bureau de crédito, que garante a transmissão de informações entre gerações de possíveis clientes e, consequentemente, a viabilidade e eficácia do sistema de reputação, de forma que os emprestadores se encontram dispostos a compartilhar parte de seus lucros para mantê-los..

(24) 24. Pagano e Jappelli (1993) apresentam um modelo de seleção adversa onde o compartilhamento de informações ocorre endogenamente. Os autores criaram um modelo de lucro dos emprestadores com base no risco de empréstimos e taxa de juros com base em evidências internacionais e históricas no contexto do mercado de crédito ao consumidor. Foi encontrada uma correlação positiva entre o compartilhamento de informações e o tamanho do mercado de crédito. Esta correlação desaparece quando a mobilidade geográfica é controlada. A aplicação de um modelo de lucro estimado dos credores na concessão de crédito para imigrantes no mercado americano forneceu evidências para os autores de que o aumento da mobilidade estava diretamente associado ao aumento e disseminação do mercado de crédito.. Ao estudar os fenômenos relacionados à assimetria de informação com base em informações de 40 países, Jappelli e Pagano (2000) fornecem um panorama internacional sobre as possíveis consequências do aumento das informações compartilhadas no ambiente de crédito, especialmente em países em desenvolvimento. O estudo se inicia com as razões pelas quais busca-se compartilhar os dados e os efeitos deste compartilhamento no mercado de crédito. Foram discutidos detalhes da concepção dos mecanismos de troca e o tipo de informação compartilhada. Buscou-se mesclar os insights fornecidos por modelos teóricos com os de experiências passadas, buscando encontrar informações sobre armadilhas de implementação de sistemas de crédito.. Discutiu-se também questões relevantes para países em desenvolvimento, como empréstimos informais e a fraca proteção dos direitos dos credores. Para os autores, as características do compartilhamento de informações têm importantes efeitos nos mercados de crédito. Primeiramente, permitem aos bancos e emprestadores maiores níveis de previsão de perdas. Além disso, um maior volume de informações compartilhadas reduz as taxas que os emprestadores cobram dos clientes. As informações compartilhadas podem servir como um dispositivo capaz de disciplinar os tomadores de empréstimo ao inibir o incentivo à inadimplência, tirando a capacidade de obter crédito de outras instituições..

(25) 25. Rothschild e Stiglitz (1976) desenvolveram modelos de equilíbrio para mercados de seguros, chegando, desta maneira a importantes resultados: o equilíbrio de preço único da análise competitiva convencional deixou de ser viável. O equilíbrio de mercado consistia em contratos que especificavam preços e quantidades de forma que os indivíduos de alto risco (baixa capacidade) exerceram uma externalidade negativa sobre os indivíduos de baixo risco (alta capacidade) fazendo com que a estrutura do equilíbrio, passasse a depender de uma série de suposições não necessárias em um mercado sob informação perfeita além do fato do equilíbrio de mercado deixar de existir sob determinadas condições, implicando que a assimetria de informações torna inviável a decisão de crédito feita com base em características individuais. Citando as conclusões obtidas por este artigo, Costa e Blum, (2005) sugerem que o mercado acaba por trabalhar com base em características médias, o que implica em impactos sobre a eficiência.. Stiglitz e Weiss (1981) apresentaram um modelo feito a partir de 14 teoremas envolvendo taxas de juros e retornos esperados para instituições financeiras responsáveis pela concessão de crédito.. Neste modelo, composto por tomadores de crédito. identicamente observáveis, alguns tomadores recebem crédito e outros não. Como resultado, alguns candidatos não foram considerados aptos para o empréstimo, ainda que estivessem dispostos a pagar uma quantia maior por ele. O aumento das taxas de juros aumentou o risco do empréstimo efetuado, desencorajando os investidores que se encontram em vias de obter investimentos mais seguros e incentivando outros a assumir projetos mais arriscados para pagar as taxas mais elevadas, contribuindo para o risco moral.. O estudo sugere que a adoção de taxas de juros mais altas faz também com que as firmas que tomaram o empréstimo tendam a adotar estratégias mais arriscadas para os seus negócios. A perda de atratividade do negócio provocada por uma taxa de juros mais alta estimula o empresário a adotar estratégias que tragam mais rentabilidade, ainda que sob risco maior, gerando o efeito conhecido na economia como “risco moral”.. Agindo sob risco moral, os agentes econômicos mudam os seus respectivos comportamentos de acordo com os diferentes contextos em que ocorrem as transações econômicas (no caso em questão, há a mudança para um comportamento mais arriscado.

(26) 26. por parte do tomador, visando um maior retorno financeiro diante de taxas de juros mais altas decorrentes de um menor volume de empréstimos liberados pelo banco).. Djankov (2005) investiga os fatores determinantes do crédito privado, utilizando dados sob direito legal dos credores assim como registros de bureaus públicos e privados de 129 países com população superior a 1,5 milhão de habitantes sem conflitos e com cadastro ativo no Banco Mundial, onde foram utilizados dados de 1978 a 2003. Para o autor, os fundamentos legais são importantes tanto para os direitos dos credores quanto para as instituições de compartilhamento de informações.. O índice do direito dos credores é uma pontuação em que se acrescenta 1 unidade quando cada um dos 4 seguintes direitos dos credores é satisfeito: primeiro, há restrições para um devedor arquivar o processo referente à sua dívida. Em segundo lugar, os credores garantidos são capazes de aproveitar suas garantias sem que haja um "congelamento de ativos". Em terceiro lugar, os credores têm a garantia de serem os primeiros a serem ressarcidos com o produto da liquidação de uma empresa falida, ao contrário de outros credores, como governo ou trabalhadores e, por fim, quando gerência não retiver a administração de sua propriedade enquanto se aguarda a resolução do processo de cobrança. O índice varia de 0 (direitos credores fracos) a 4 (direitos credores fortes) e foi atualizado em janeiro para todos os anos de 1978 a 2003.. Inicialmente, fez-se uso de regressões cross-section, que explicam o crédito privado em termos de direitos de credores e presença de registros. Depois foi verificado se mudanças ocorridas nos direitos dos credores ou nas informações recebidas impactaram o crédito privado via abordagem de diferenças-em-diferenças. Como resultado, um incremento de 1 ponto na métrica de direito aos credores resultou em um aumento de 6,5 a 8 pontos percentuais na relação crédito privado/PIB.. O artigo define o conceito de bancos de dados públicos e privados. Os bancos de dados públicos são bases gerenciadas por agências governamentais, usualmente Bancos Centrais ou superintendências que coletam informações sobre a posição de tomadores de empréstimos no sistema financeiro e as disponibilizam para credores reais e potenciais. Um banco de crédito privado é uma empresa privada ou organização sem fins lucrativos.

(27) 27. que mantém um banco de dados sobre a situação dos mutuários no sistema financeiro. A sua principal função é facilitar a troca de informações entre bancos e instituições financeiras. Diferentemente dos registros públicos, bureaus privados muitas vezes obtêm informações de instituições ou empresas além de bancos e fontes públicas de forma a distribuir mais dados e fornecer uma gama maior de serviços aos emprestadores..

(28) 28. 2 CADASTRO POSITIVO, SPREAD BANCÁRIO E INADIMPLÊNCIA. 2.1 Informações negativas e positivas Os bureaus (bancos de dados) de crédito podem trabalhar com dois tipos de informações: aquelas que são relativas ao histórico de não pagamento dos compromissos dos clientes são definidas como “negativas”. As informações que levam em conta o pagamento em dia de outros compromissos financeiros são definidas como “positivas” (BADIN; DOS SANTOS; DAMASO, 2007).. Na América Latina, os registros de crédito mais antigos são atribuídos às câmaras de comércio (GALINDO; MILLER, 2001). Buscando precauções contra devedores, as associações comerciais e bancos passam a trocar informações de inadimplência entre si. Além de manter outras instituições informadas, os registros negativos incentivam os potenciais devedores a manterem-se adimplentes, dado que estes indivíduos não querem ter suas respectivas reputações manchadas perante o mercado.. Este mecanismo de proteção ao crédito se destina à eliminação do risco moral nos empréstimos efetuados. No entanto, o uso do cadastro negativo não elimina o problema da seleção adversa. Esta falha de mercado pode ser resolvida apenas quando a empresa detém o conhecimento do passado creditício do tomador de crédito, de forma a incluir as informações ligadas aos seus hábitos de pagamento, as conhecidas informações positivas (BADIN; DOS SANTOS; DAMASO, 2007).. Japelli e Pagano (2000), ao analisar o compartilhamento de informações no mercado de crédito, concluem que o emprestador conta com maior facilidade para identificar corretamente os bons pagadores quando possuem em suas bases de dados registros de crédito capazes de oferecer informações sobre como os consumidores cumpriram seus compromissos no passado. Podendo oferecer taxas de juros mais competitivas, bancos e financeiras podem concorrer mais agressivamente pela preferência.

(29) 29. de seus clientes, gerando assim um estímulo à concorrência no setor bancário e, consequentemente, ganhos de bem-estar para a sociedade.. O estímulo à concorrência no setor bancário como consequência do compartilhamento de informações também é mencionado pela Federação Brasileira de Bancos (Febraban). No livro escrito pela instituição que aborda a questão das altas taxas de juros praticadas no Brasil, Febraban (2018) alega que a adoção do cadastro positivo “elevaria a concorrência entre as instituições financeiras, na medida em que o compartilhamento de informações permitiria que um banco – ou o comércio, as fintechs1 e outras entidades – soubesse quem são os bons pagadores e fizesse ofertas para atraí-los.” (FEBRABAN, 2018; p. 72).. Galindo e Miller (2001) elaboraram um questionário para 81 países, respondido por 59 deles, incluindo 34 com registros públicos de crédito. Como resultado, os autores encontraram três importantes variáveis do estudo que levaram a efeitos significativos na redução de restrições financeiras. O tipo de informação oferecida, seja positiva e negativa ou apenas negativa, a quantidade de informações disponíveis e a quantidade de instituições autorizadas a acessar dados dos tomadores.. Constatou-se que países com registros de crédito mais desenvolvidos possuem índices de restrições financeiras inferiores aos países com agências de fornecimento de informações são subdesenvolvidas. Os dados compartilhados, quando enriquecem as bases dos bureaus, desempenham papéis importantes na flexibilização das restrições de crédito.. 1. O termo Fintech vem da junção dos termos “finanças” e “tecnologia”. São empresas que criam inovações. na área de serviços financeiros, com processos baseados em tecnologia. Fonte: FINNOVATION: < http://www.finnovation.com.br/o-que-e-fintech/ > Acesso em 29 set. 2019..

(30) 30. 2.2 O Cadastro positivo no mundo Turner, Varghese e Walker (2006) destacam a importância do fornecimento de dados relacionados ao pagamento de contas como água, luz, telefone e outras contas para os bancos de dados de crédito. Estes dados, que em sua maioria são provenientes de serviços públicos, podem servir como uma referência indireta de comprovante de renda, de forma a incluir no mercado de crédito pessoas sem um comprovante de renda oficial. O artigo, que é uma importante referência do mercado de crédito no setor privado, mostra que a inclusão de informações positivas é capaz de causar um impacto significativo sobre as taxas de aprovação, que podem se elevar em até 10%. Os ganhos significativamente maiores iriam para minorias, grupos de baixa renda e consumidores nos dois extremos das faixas de idade: os relativamente jovens (18 a 25 anos) e pessoas acima de 65 anos. (TURNER; VARGHESE; WALKER, 2006).. Ao analisar o mercado de crédito japonês, Ruiz de Gamboa (2007b) apresenta o problema da assimetria de informação decorrente do sistema fragmentado de informação de crédito e consumo no Japão. De acordo com o autor, este sistema fragmentado resulta em um número significativo de empresas e indivíduos com baixo risco de inadimplência se encontrarem à margem do mercado formal de crédito naquele país. Para citar os efeitos do cadastro positivo no Japão, o autor cita Turner, Varghese e Walker (2007), que fazem uso de simulações feitas visando estimar “[...] os potenciais efeitos associados à mudança de sistema sobre o acesso ao crédito, taxas de default, crescimento dos empréstimos ao setor privado e crescimento econômico geral”. (RUIZ DE GAMBOA, 2007b). Os resultados do estudo mostram que um sistema de crédito mais abrangente poderia contribuir com melhoras no sistema econômico e financeiro do Japão, além de ampliar o crédito de consumo assim como a expansão do empreendedorismo causado por maiores oportunidades de crédito para pequenas empresas.. Turner, Varghese e Walker (2006) estudaram as interferências governamentais sobre a concorrência entre os bancos de dados de crédito de Cingapura. O fragmentado mercado japonês de empresas de dados de crédito foi comparado ao mercado oligopolizado de Cingapura. Neste país, por imposição do governo, todos os bureaus de crédito passaram a se reportar para um único bureau privado. Os autores concluem que,.

(31) 31. ainda que um mercado conte com poucas empresas de bancos de dados, o ideal é que a competição entre elas seja feita de maneira neutra, sem que haja um bureau com ascendência sobre os demais. Desta forma, estas instituições tenderão a conter dados similares, de modo que elas possam competir entre si nos preços, na qualidade dos dados ofertados e outros serviços de valor agregado. Estes bureaus poderão ter suas qualidades garantidas por meio de certificações internacionais.. O artigo de Turner e Varghese (2007b) o cita o caso da Colômbia, país que tem em seus sistemas de informação tanto as informações positivas quanto as negativas em seus registros de crédito. As simulações realizadas no estudo apontam que há uma piora crescente na capacidade de previsão de risco à medida em que as informações positivas são reduzidas nas bases de dados, concluindo que as informações positivas são importantes para reduzir os problemas de informação no mercado de crédito. Os efeitos positivos desta informação favorecem, em sua maioria, mulheres e jovens, que contam com uma probabilidade maior de ficar de fora do mercado de crédito. A inclusão destas pessoas nos mercados de crédito da América Latina possibilitaria uma melhora na igualdade de oportunidades, algo vital para o desenvolvimento destes países.. 2.3 O Cadastro positivo no Brasil O interesse dos emprestadores no Brasil por cadastros com informações positivas remete ao final da década de 1950 (ver Anexo A). A lei do cadastro positivo é, portanto, uma antiga demanda do setor de crédito brasileiro. Atualmente, a concessão de crédito é analisada sob a ótica do inadimplente, no qual o score (nota atribuída a um demandante de crédito) leva em conta apenas a probabilidade de inadimplência (BADIN; DOS SANTOS; DAMASO, 2007).. Desta forma, os dados referentes à adimplência do consumidor não podem ser utilizados pelos bureaus de informação de crédito (BICs) para a formulação de regras que possam premiar os bons pagadores. Desde 2011, há uma base disponível para consulta contendo estas análises. Ela é conhecida como “Cadastro Positivo”..

(32) 32. No entanto, para constar na relação de consumidores deste cadastro, é necessário que o cidadão autorize aos bureaus o uso de seus dados e histórico de pagamentos, conforme a lei federal nº 12414 de 9 de junho de 2011. Isto fez com que a base de pessoas constantes neste cadastro seja, em 2017, pouco superior a 5 milhões de registros, uma quantidade pequena de usuários em relação ao total de consumidores brasileiros e, ao mesmo tempo, uma amostra com possível viés, dado que pode haver uma propensão de prevalecimento dos usuários que constam com baixo score no cadastro negativo buscando uma possibilidade alternativa para tomar o crédito para si.. Com a vigência da nova lei, todos os dados referentes aos pagamentos de pessoas físicas e jurídicas passarão a ser utilizados pelos bureaus de crédito sem a solicitação das pessoas ou entidades. As demais empresas do mercado de crédito, como bancos, varejistas, outras empresas de cobrança e demais ofertantes de crédito poderão receber apenas os scores calculados pelos bureaus. Ao contrário da lei de 2011, a exclusão do cliente do cadastro positivo se tornará sujeita ao pedido de remoção do mesmo das instituições de crédito.. O acesso ao crédito possibilita a antecipação do consumo e, quando acompanhado de índices positivos de pagamento, contribui com a circulação de recursos financeiros na economia de um país. Sendo assim, ao discorrer sobre a redução da inadimplência, devese citar o caso dos Estados Unidos, que reduziu o seu índice em mais de 40%. É preciso levar em conta a inclusão massiva de bons pagadores que, por conta de um baixo score calculado sob a ótica do cadastro negativo, tinham acesso negado a fontes de crédito cujos compromissos são possíveis de ser honrados. Todos estes fatores trazem consigo uma maior confiança dos bancos que, com taxas menores de inadimplência, poderão aplicar spreads bancários menores.. Visando analisar como os bancos de dados de crédito podem contribuir com a melhora da qualidade do crédito em instituições financeiras, Majnoni, Miller et al (2004) simularam os efeitos da adoção do cadastro positivo em diversos países da América Latina, incluído o Brasil. Os resultados para o caso brasileiro se encontram na Tabela 1. A tabela mostra como os modelos de crédito devem selecionar os candidatos ao crédito de acordo com a taxa máxima de inadimplência requerida..

(33) 33. Como exemplo, se uma instituição desejar arcar com uma inadimplência máxima de 3%, esta poderá trabalhar com 82,27% da população solicitante caso seja possibilitado o uso de informações positivas na análise de crédito. Caso esta instituição mantenha a inadimplência máxima de 3% utilizando apenas informações negativas, pouco mais da metade da população solicitante (55,84%) estará apta para receber um empréstimo.. Tabela 1 - Comparação entre cadastro positivo (simulação) e negativo no Brasil.. Taxa de Inadimplência (Objetivo). 2% 3% 4% 5%. Percentual de clientes aprovados para um empréstimo Informações Apenas Informações Positivas Negativas 65,08% 82,27% 91,53% 96,23%. 49,20% 55,84% 84,81% 94,36%. Diferença Percentual. 24,39% 32,13% 7,34% 1,95%. Fonte: Majnoni; Miller et al (2004). Ao estudar os impactos do cadastro positivo no Brasil, Majnoni, Miller et al (2004) comenta sobre esta limitação, afirmando em seu artigo que experiências em vários locais sugerem que os efeitos da informação positiva não variam de acordo com o tamanho do empréstimo. Turner (2007a, p.1) cita os empréstimos mais inteligentes como um resultado da utilização de dados positivos e negativos nas análises de crédito, alegando que as taxas de inadimplência são reduzidas com frequência em mais de 0,8 pontos percentuais nos empréstimos em grande parte das simulações.. 2.4 Spread Bancário Há diversas interpretações a respeito do conceito de spread bancário. Oureiro, de Paula, et al. (2006) definem o conceito como “a diferença entre a taxa de juros cobrada aos tomadores de crédito e a taxa de juros paga aos depositantes pelos bancos”..

(34) 34. As altas taxas de juros adotadas pelos bancos brasileiros despertaram o interesse do Banco Central do Brasil. Visando atender fornecer informações a respeito deste fenômeno, os determinantes do spread bancário foram investigados por Afanasieff e Nakane (2002) por meio do uso de dados em painel para encontrar os seus principais determinantes. O painel utilizado contou com informações de 142 bancos brasileiros entre fevereiro de 1997 e novembro de 2000. De acordo com os autores, os principais determinantes do alto spread bancário médio adotado no Brasil foram, em grande parte, de ordem macroeconômica. Os elementos mais influentes encontrados foram a taxa de inflação, o prêmio de risco (composto, entre outros fatores, pelo risco de inadimplência), a atividade econômica, os depósitos compulsórios e, por último, indicadores Channel Type.2. Contrariando a expectativa inicial, o modelo indicou que a inflação está negativamente correlacionada com o spread. Os autores concluem o artigo informando que altos níveis de inadimplência, bem como altos custos operacionais das instituições financeiras estão entre os principais responsáveis pela alta margem de juros bancários observada no Brasil.. Para Nakane e Costa (2005), o Brasil se encontra entre os países com maiores índices de spread bancário do mundo. Para os autores, um erro bastante comum entre os pesquisadores é assumir que, por ser muito elevado, o spread bancário brasileiro é isoladamente o mais alto do mundo, sugerindo que os dois erros mais comuns (conceituação e mensuração) inviabilizam a comparação internacional e levam a conclusões erradas e a possíveis políticas públicas equivocadas. Desta forma, o spread do Brasil e dos demais países foram recalculados e ordenados sob três formas distintas, de forma que nas três classificações o Brasil não figurou na primeira colocação em nenhuma delas. Os autores concluem, no entanto, que ainda assim o spread bancário brasileiro ainda é bastante alto e o país continua sendo um destaque negativo nas classificações de spread bancário pelo mundo.. 2. Entende-se por indicador channel Type como a variável decorrente da faixa de negociação entre os níveis máximos e mínimos que oscilaram em torno do valor de uma determinada ação (Tradução Livre feita pelo autor. Fonte: Investopedia <https://www.investopedia.com/terms/c/channel.asp> Acesso em: 18 Dez. 2018)..

(35) 35. Costa e Blum (2005) estimam os impactos quantitativos da implementação do cadastro positivo no Brasil. Utilizando dados do relatório Doing Business feito pelo Banco Mundial em 2005, o estudo contou com dois diferentes modelos, O primeiro deles contou como variável explicativa o índice de informação de crédito; métrica elaborada pelo Banco Mundial que varia entre 0 (emprestadores contam com quase nenhuma informação) a 6 (amplo acesso à informação). O segundo modelo contou como variável a abrangência de central de informações privadas. Os resultados sugerem que o cadastro positivo sobre o volume de crédito ofertado levaria a uma redução tanto na inadimplência quanto no valor do spread bancário.. Os autores fizeram uso da metodologia adotada por Japelli e Pagano (2000) para avaliar os efeitos do compartilhamento de informações na oferta de empréstimos. O efeito da implantação do cadastro positivo na relação crédito PIB foi avaliado com base em uma amostra de 140 países. Os dois modelos utilizados na análise levaram a conclusões similares. No primeiro modelo, um avanço de 1 ponto no quesito avanço institucional resultou em um aumento estimado de 6,2% na relação crédito/PIB. Já no segundo modelo, estimou-se um aumento de 22% na variável “abrangência de informações privadas, de modo a resultar em um aumento de 6,1% na relação crédito/PIB. Com relação à inadimplência e ao spread bancário, o aumento da abrangência de informações privadas levaria à uma queda de aproximadamente 17,9% na inadimplência, fazendo com que a redução de pessoas físicas e pessoas jurídicas com atraso de pagamentos superior a 90 dias caia de 5,1% para 4,2%. Esta redução na inadimplência levaria à uma queda no spread bancário de 1,03 pontos percentuais (ou 3,7%).. Oureiro, de Paula, et al. (2006) relataram um importante estudo periódico conduzido pelo Banco Central do Brasil (2004, p. 11) acerca dos determinantes do spread bancário no país. Para a decomposição econométrica do spread, os analistas do Banco Central testaram a validade da seguinte equação estrutural: (2.1). ln 𝑠𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑 = 𝛽0 𝑇𝑟𝑒𝑛𝑑 + 𝛽1 𝑙𝑛 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑐 + 𝛽2 𝑙𝑛 𝑎𝑑𝑚 + 𝛽3 𝑙𝑛 𝑟𝑖𝑠𝑘 + 𝛽4 𝑙𝑛 𝑖𝑚𝑝 + 𝛽5 𝑙𝑛 𝑐𝑜𝑚𝑝. Os betas (i= 0, ..., 5) são os parâmetros estimados; Trend é uma tendência determinista que afeta outras variáveis que podem afetar o spread. Outras variáveis que.

(36) 36. foram utilizadas no estudo são a selic, representando a taxa básica de juros; a variável adm mede a despesa administrativa dos bancos; risk é uma variável proxy para o risco de crédito, medido por meio do spread dos títulos do Tesouro Americano; imp são impostos indiretos; e a variável comp é o porcentual de encaixes compulsórios sobre os depósitos a vista dos bancos.. Foram feitas oito defasagens em todas as variáveis da estimação, incluindo variáveis dummies para janeiro de 1996, novembro de 1997 e dezembro de 1997 de forma a gerar resíduos normais. O resultado da equação estrutural, então, foi estimado conforme enunciado a seguir: (2.2) ln 𝑠𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑 = −0,0003 𝑇𝑟𝑒𝑛𝑑 + 0,503 𝑙𝑛 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑐 + 1,554 𝑙𝑛 𝑎𝑑𝑚 + 0,219 𝑙𝑛 𝑟𝑖𝑠𝑘 + 0,723𝑙𝑛 𝑖𝑚𝑝. Conforme sugere a equação, o risco de crédito é positivamente correlacionado com o spread, de forma que, para um aumento de 1% no indicador de risco, espera-se um crescimento de 0,219% no indicador de spread.. 2.5 ICC, sua decomposição e Spread Bancário De acordo com o Relatório de Economia do Banco Central publicado em julho de 2018, o Indicador de custo de crédito (ICC) é o custo médio, sob a ótica do tomador, das operações de crédito ainda em aberto no sistema independentemente da data de contratação do crédito. Portanto, o ICC incorpora informações tanto de contratos recém firmados, quanto de contratos mais antigos ainda vigentes composto principalmente pelos fatores: custo de captação, inadimplência, despesas administrativas, tributos e margem financeira do ICC.. O custo de captação estima as despesas das instituições financeiras com o pagamento de juros nas suas captações, como no caso de depósitos a prazo. A inadimplência é medida pelos seguintes índices: a estimativa de perda, os juros não recebidos de operações com atraso superior a 60 dias e o valor dos descontos concedidos..

(37) 37. As despesas administrativas, que são as despesas efetuadas pelas instituições financeiras para realizar as operações de crédito, de pessoal e marketing, etc.. Há também as despesas com tributos, que se compõem por meio da despesa de FGC (Fundo Garantidor de Crédito), o IOF (Imposto sobre Operações Financeiras), contribuições ao PIS (Programa de Integração Social, uma contribuição tributária de caráter social, que tem como objetivo financiar o pagamento do seguro-desemprego, abono e participação na receita de entidades públicas e privadas) COFINS (Contribuição para o Financiamento da Seguridade Social) IR (Imposto de Renda) e CSLL (Contribuição Social sobre o Lucro Líquido).. Por último, há a contribuição da margem financeira do ICC, que representa a parcela que remunera as instituições pelo lucro com as operações de crédito além de fatores não mapeados pela metodologia adotada juntamente com erros e omissões. O Spread Bancário é elaborado ao se excluir do ICC a parcela correspondente aos custos de captação. A sua composição se encontra conforme a configuração apresentada no gráfico 2 (a seguir).. Gráfico 2 - Decomposição do spread do ICC. Fonte: Banco Central do Brasil.

(38) 38. De acordo com o Gráfico 3, elaborado por Banco Central do Brasil (2018), a participação do spread bancário recuou 3,8 pontos percentuais em 2017, atingindo 18,9 pontos percentuais, com reduções de 7,1 pontos percentuais para pessoas físicas. Gráfico 3: Spread das operações de crédito com recursos livres (dez. 2015 – dez. 2017) PF (p.p.) 70 65 60 55 50 45. Fonte: Banco Central do Brasil (2018). Elaboração: autoria própria. O Gráfico 3 também mostra a oscilação do spread médio com recursos livres registrado para pessoas físicas no Brasil. Nota-se que o spread bancário registrado recuou 7,1 pontos percentuais em doze meses encerrados em dezembro de 2017.. 2.6 Taxas de juros, inadimplência e spread A inadimplência é o componente de maior participação na decomposição do spread bancário e o segundo componente com maior participação no indicador de custo de crédito (ICC). a taxa de inadimplência do SFN referente às operações com atrasos superiores a 90 dias, apresentou queda de 0,5 pontos percentuais no ano, ao alcançar 3,2% ao final de 2017. Nesse contexto, destaca-se a trajetória da inadimplência do segmento de pessoas físicas, que atingiu 3,5% em dezembro de 2017. (ver Gráfico 4).

(39) 39. Gráfico 4: Inadimplência Total da Carteira de Crédito. (dez. 2015 – dez. 2017). Fonte: Banco Central do Brasil (2018). Elaboração: autoria própria. Dado que o spread bancário brasileiro, ainda que esteja sofrendo uma queda recente, se encontra entre os mais altos praticados, comumente se questiona como uma inadimplência média registrada de 5,7% a.a. em 2017 (com recursos livres) pode contribuir para gerar taxas de juros próximas a 65% a.a.. Para explicar este efeito, pode-se, sem perda de generalidade, trabalhar com o exemplo fornecido por em Banco Central do Brasil (2018) de uma empresa fictícia que não conte com custos de captação, custos administrativos e impostos a pagar e que opere sem a intenção de gerar lucros; ou seja; de forma a cobrar apenas os juros necessários para repor as perdas com inadimplência. Desta forma, 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑐𝑒𝑏𝑖𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑞𝑢𝑒𝑚 𝑝𝑎𝑔𝑎 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑚𝑝𝑟𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜. Supondo que a empresa empreste um total de $100 em um mês, sendo tj a taxa de juros cobrada para 100 clientes, sendo I clientes inadimplentes, chega-se a seguinte fórmula: (2.3) (100 − 𝐼) 𝑥 (1 + 𝑡𝑗) = 100. Isolando a taxa de juros, obtém-se:.

(40) 40. (2.4) 𝑡𝑗 = [. 100 ]−1 100 − 𝐼. O que implica que, no caso de empréstimos com prazo de n meses, (2.5) (100 − 𝐼) 𝑥 (1 + 𝑡𝑗)𝑛 = 100. Analogamente: 1. 100 (𝑛) (2.6) 𝑡𝑗 = [ ] −1 100 − 𝐼 A equação acima indica que a taxa de juros adotada dependerá tanto do prazo dos empréstimos, quanto da própria taxa de inadimplência. A Tabela 1 apresenta as taxas de juros mensais necessárias para cobrir perdas com inadimplência variando de 0 a 15%, para empréstimos com prazo de um ou seis meses.. Tabela 2: Inadimplência com taxas de juros mensais.. Taxa de Inadimplência 0% 1% 2% 5% 10% 15%. 6 meses 0,0 0,2 0,3 0,9 1,8 2,7. Taxas de juros (% a.m.) Prazo 1 mês 0,0 1,0 2,0 5,3 11,1 17,6. Fonte: Banco Central do Brasil (2018). Para níveis baixos de inadimplência, nota-se que a taxa de juros mensal requerida em empréstimos com prazo de um mês é próxima da taxa de inadimplência. Porém, à medida que a taxa de inadimplência cresce, a taxa de juros aumenta em proporção ainda maior. Isso ocorre porque o montante de juros de um número cada vez menor de pagadores deve ser suficiente para cobrir as perdas geradas por um número cada vez maior de inadimplentes. Para operações com prazo de seis meses, a taxa de juros necessária para cobrir as perdas com inadimplência é significantemente mais baixa do que no caso de operações com prazo de um mês. (BANCO CENTRAL DO BRASIL, 2018, p.79).

(41) 41. O gráfico 5 mostra o crescimento das taxas de juros adotadas conforme o crescimento da inadimplência conforme a descrição fornecida por Banco Central do Brasil (2018): Gráfico 5: Taxa de juros anuais por inadimplência segundo prazo da operação.. Fonte: Banco Central do Brasil (2018). Deseja-se verificar se a aprovação a implementação do cadastro positivo trará um impacto significativo nos índices de inadimplência de crédito no mercado brasileiro e, consequentemente, na economia do país como um todo.. 2.7 Decomposição do spread bancário 2.7.1 Spread Aditivo É a versão mais simples de cálculo de spread, consiste na simples diferença aritmética entre a taxa praticada e o referencial de custo da operação, conforme fórmula a seguir: (2.7) 𝑠𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑎𝑑𝑖𝑡𝑖𝑣𝑜 = 𝑖1 − 𝑖2.

(42) 42. Onde 𝑖1 é a taxa de jureos de captação e 𝑖2 é a taxa de juros referencial do custo de operação. Este cálculo é frequentemente utilizado em operações que envolvem o dólar como moeda, como ACC, ACE, Pré Pagamento de Exportação, NCE, CCE, dentre outros que comumente realizam o cálculo de suas taxas feito de forma linear.. 2.7.2 Spread Multiplicativo É a versão de cálculo de spread utilizada por diversas instituições financeiras do Brasil, preferencialmente em operações que envolvam o real como moeda. Como exemplos, tem-se as operações de Capital de Giro, CCB, dentre outras, que usualmente trabalham as suas taxas de forma exponencial. A operação consiste no deságio entre a taxa praticada e o referencial de custo da operação, sob a seguinte fórmula:. (2.8) 𝑠𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑚𝑢𝑙𝑡𝑖𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜 = [. 𝑖1 (100 ) 𝑖2 (100 ). − 1] × 100. Onde 𝑖1 é a taxa de juros de captação e 𝑖2 é a taxa de juros referencial do custo de operação.. 2.7.3 Abordagem em dois estágios Além das metodologias comumente utilizadas no mercado, outros autores utilizam o spread em modelos teóricos. Ho e Saunders (1981) elaboram um modelo de spread elaborado em um procedimento de dois estágios: calculando separadamente a parcela referente aos emprestadores e dos tomadores, o spread final torna-se a soma dos dois componentes, conforme a fórmula (9).. (2.9) 𝑠𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑 =. 𝛼 1 + 𝑅𝑄𝜎 2 𝛽 2.

(43) 43. Esta fórmula de spread é comumente utilizada na literatura, onde o termo. 𝛼 𝛽. indica. um componente da equação que pode ser interpretado como o poder de mercado dos emprestadores e a parte restante representa a parte do spread relacionada ao risco de mercado. Autores como McShane e Sharpe (1985), Allen (1988), Angbazo (1997), Nakane, Afanassieff e Lhacer (2002) fizeram uso de metodologias derivadas deste conceito.. 2.7.4 Conceito de spread utilizado O conceito utilizado neste trabalho é o adotado pelo banco central, que consiste na diferença entre a taxa média de juros das novas operações de crédito contratadas no período de referência no Sistema Financeiro Nacional e o custo de captação referencial médio. Inclui operações contratadas no segmento de crédito livre e no segmento de crédito direcionado. É uma fórmula derivada do spread aditivo, onde as taxas de captação e de custo da operação são definidas por meio de uma média das taxas utilizadas pelas instituições monitoradas pelo banco central ponderada pelo saldo total das operações de crédito..