Uma Análise Empírica do Volume do Crédito Imobiliário

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1 Uma Análise Empírica do Volume do Crédito Imobiliário Roberta Cardim Geyer FGV-EESP/MPFE Resumo O objetivo deste trabalho é analisar os fatores que determinam o desenvolvimento do crédito imobiliário nos países. Com dados de crédito imobiliário de 93 países de 1996 a 2007, estudo em que medida um ambiente macroeconômico estável, fortes direitos legais (através de leis de falência), sistemas de informação de crédito mais profundos e restrições ao poder do executivo influenciam a expansão do crédito imobiliário. Analisando países desenvolvidos e em desenvolvimento, controlando pelo tamanho do país, concluí que países com baixa volatilidade da inflação e do crescimento do PIB, com leis de qualidade e alta restrição ao poder executivo têm crédito habitacional mais desenvolvido. Palavras-Chaves: Crédito Imobiliário, Inflação, Leis de Falência, Sistema de Informação de Crédito. Abstract The main aim of this paper is to examine which factors are determinants of the mortgage debt system depth. Using data on legal creditor rights, credit information systems, constraints on executive and macroeconomic stability in 93 countries from 1996 to 2007, I found that countries with strong legal rights for borrowers and lenders, deeper credit information systems and more stable macroeconomic environment have deeper mortgage debt system. Key-word: Mortgage Debt, Inflation, Bankruptcy Law, Credit Information Systems 1

2 1. Introdução A casa própria é para muitas famílias o seu maior investimento, sendo um fator determinante da qualidade de vida. Mesmo nos países desenvolvidos, a compra da casa própria é um dos principais investimentos de uma família. No entanto, uma parcela significativa da população mundial não tem acesso a uma moradia adequada. Com o desenvolvimento do setor imobiliário, o país pode melhorar sua saúde pública (com a redução das favelas e melhoria do saneamento básico) e estimular o crescimento econômico (com a criação de postos de trabalho na construção civil). Mesmo nos melhores cenários econômicos, o investimento na casa própria varia de 4 vezes (nos países desenvolvidos) a 8 vezes (nos países em desenvolvimento) a renda anual de uma família (Ball, 2003). Portanto, para que a compra da casa própria seja viável, é imprescindível a existência de financiamento habitacional de longo-prazo. Nos últimos 30 anos houve grandes mudanças no financiamento imobiliário em vários países. Com a desregulamentação do mercado hipotecário nos países desenvolvidos (na década de 80), e em seguida, o desenvolvimento de um mercado de crédito secundário, houve um grande crescimento do crédito imobiliário. Dois fatores macroeconômicos também contribuíram para a expansão do crédito imobiliário. O primeiro é a queda do nível e da volatilidade da inflação, e conseqüentemente da taxa de juros, e em segundo, o crescimento do PIB ficou mais estável. O fator tecnológico também contribuiu com o crescimento do crédito. Através de (i) credit scoring com aprovação de crédito automática, (ii) redução do custo do computador e da comunicação, (iii) criação de produtos sofisticados com técnicas de finanças e (iv) a facilidade da automação do crédito com estrutura legal padronizada das operações, o crédito imobiliário também teve um incentivo a se desenvolver. 2

3 Nos últimos 7 anos, houve um rápido crescimento do crédito imobiliário nos Estados Unidos, Inglaterra, Austrália e Canadá para pessoas sem comprovação de renda ou histórico de crédito com o mercado. Esses créditos de qualidade duvidosa, são chamados de sub-prime. Segundo o CGFS (2006), nos Estados Unidos, o crédito subprime cresceu 25% ao ano de 1994 a 2003 e representava 9% do crédito total em No Canadá, o crédito sub-prime cresceu rapidamente de 2000 a 2005, no entanto representava apenas 1,5% do total do crédito imobiliário em Na maioria dos mercados, os credores de sub-prime são instituições especializadas independentes ou subsidiárias de um grande banco comercial, empresa financeira ou banco de investimento. Até o presente momento, existe apenas um estudo formal dimensionando o tamanho do mercado de crédito imobiliário através de uma análise cross-section de 61 países utilizando médias de 2001 a 2005 da relação percentual crédito imobiliário-pib (Warnock e Warnock, 2007). Djankov, McLiesh e Shleifer (2006) estudam os fatores que dimensionam o mercado de crédito (não especificamente do crédito imobiliário) em 129 países. Demais trabalhos existentes descrevem estudos de caso de alguns países ou realizam análises descritivas da evolução do mercado hipotecário. ONG (2005) e Zhu (2006) descrevem o mercado hipotecário asiático, Costa (2004) analisa a evolução do mercado imobiliário brasileiro, Renaud (2004) analisa o desenvolvimento do mercado hipotecário nos países emergentes e CGFS (2006) analisa as mudanças das últimas duas décadas no mercado hipotecário global. Todos os trabalhos acima são importantes, no entanto, com exceção de Warnock e Warnock (2007), eles não analisam de forma quantitativa quais fatores diferenciam o desenvolvimento do crédito imobiliário dos países. O presente trabalho busca aprimorar o estudo de Warnock e Warnock (2007), utilizando uma série histórica de 1996 a 2007 de crédito imobiliário de 93 países, que inclui tanto países desenvolvidos, como emergentes. Controlando pelo tamanho país, concluí que os países com fortes direitos legais, com presença de um bureau privado e um ambiente macroeconômico estável, com baixa 3

4 volatilidade da inflação e da taxa de crescimento do PIB, têm um sistema de financiamento habitacional mais desenvolvido. O financiamento habitacional, embora fundamental, é apenas um dos aspectos do mercado de habitação. A disponibilidade de habitação é regulada pela oferta e pela demanda. Assim como Warnock e Warnock (2007), este estudo não analisará questões idiossincráticas de cada país (regulamentações específicas) que influenciam a oferta imobiliária no país. Já a demanda por habitação é relativamente previsível, uma vez que varia com o nível da renda per capita do país. Para um dado nível renda, a disponibilidade de financiamento hipotecário desempenha um papel importante na demanda por habitação. Na próxima seção, apresentarei os fatores que permitem (ou dificultam) o desenvolvimento do financiamento habitacional. Na seção 3 apresentarei os principais resultados empíricos encontrados. A seção 4 conclui o trabalho. 2. Dados A. Definição das variáveis Coletei variáveis de 93 países de 1996 a As variáveis de crédito imobiliário em relação ao PIB foram obtidas junto ao Banco Mundial. As séries históricas dos 93 países são desbalanceadas, isto é, alguns países possuem informações de crédito imobiliário mais completo que outros. 1 Existem dois fatores relevantes na determinação do volume de crédito no sistema financeiro (Djankov, McLiesh e Shleifer, 2006). O primeiro é o poder dos credores na execução de contratos, isto é, quando credores podem mais facilmente forçar pagamento 1 A série de crédito imobiliário do Brasil foi ajustada para os valores divulgados pelo Banco Central do Brasil. Na série original do Banco Mundial, o Brasil possuía uma relação crédito imobiliário PIB de 7% em 2005, no entanto, segundo o Banco Central do Brasil esta relação era de 1,3% em

5 de dívidas, executar garantias e até assumir o controle da empresa. O segundo é o nível de informação disponível sobre o devedor. Quando credores sabem a história creditícia dos tomadores, eles se sentem mais confiantes em conceder o crédito. O estudo realizará uma estimação em painel para explicar a relação crédito imobiliário/pib utilizando informação sobre a qualidade das leis nos países e a existência de registros de informação de crédito. As questões legais e a qualidade de informações de crédito não são mutuamente exclusivas. Tanto a informação sobre o tomador antes de conceder o crédito, como o poder legal do credor após o crédito ter sido concedido podem contribuir no desenvolvimento de crédito no sistema financeiro. Neste estudo, explorarei a hipótese de países em desenvolvimento, com sistema legal ineficiente, não conseguirem sustentar o crédito imobiliário baseado apenas nos direitos legais dos credores. Eles podem depender fortemente das informações disponíveis sobre os tomadores para concederem o crédito. Por outro lado, países desenvolvidos podem depender mais dos sistemas de leis de falência, fazendo com que o poder legal do credor seja mais importante na decisão de conceder o crédito. Essa hipótese foi observada no estudo de Warnock e Warnock (2007) e Djankov, McLiesh e Shleifer (2006). Informações de Crédito Para definir adequadamente o preço de um empréstimo, o banco deve dispor de informações sobre a probabilidade de inadimplência dos mutuários. O estudo utiliza as informações disponibilizadas por Djankov, McLiesh e Shleifer (2006) no seu estudo sobre os fatores determinantes do crédito privado em 129 países. Existência de registro público Existência de bureau privado Registros públicos são bases de dados gerenciadas por uma entidade do governo, normalmente o Banco Central. O Banco Central coleta informações da exposição do 5

6 tomador junto ao sistema financeiro e as torna disponíveis para potenciais novos credores. Já um bureau privado é uma empresa privada ou uma organização sem fins lucrativos que mantém uma base de dados com a situação dos tomadores junto ao sistema financeiro. Sua principal função é facilitar a troca de informações entre bancos e instituições financeiras. Diferente dos registros públicos, os bureaus privados têm informações de empréstimos de instituições não financeiras. Alguns bureaus privados inclusive disponibilizam serviços de credit scoring, monitoramento dos tomadores, detecção de fraude e de cobrança. Direitos Legais É intuitivo que para um credor ficar confortável em conceder empréstimos de longo prazo, ele necessite de leis que garantam o empréstimo em caso de inadimplência. O estudo utiliza duas variáveis que representam as questões legais: rule of law e restrição ao poder executivo. Como ambas variáveis representam a confiança no sistema legal do país, elas serão testadas separadamente 2. A variável Rule of Law representa a qualidade das leis de execução dos contratos e direitos de propriedade. O Rule of Law é uma pontuação que varia de -2,5 a +2,5 e mensura a percepção dos agentes quanto à confiança na qualidade e execução das leis. Quanto maior a pontuação, melhor é a execução das leis nos países. Foi obtida junto ao Banco Mundial através do indicador Rule of Law do Worldwide Governance Indicator (WGI) de 1996 a Apesar das informações do Doing Bussiness serem uma fonte de referência para estudos que utilizam dados institucionais, eles não foram utilizados neste trabalho. Como a série do Doing Bussiness inicia-se em 2004 e o presente trabalho inicia sua análise em 1996, ao utilizar as informações do Doing Bussiness a análise ficaria restrita a um curto período de tempo. 3 O Banco Mundial já recebeu algumas críticas a respeito de suas variáveis de governança (Worldwide Governance Indicators) disponibilizadas por ele, entre elas a Rule of Law. Todas as críticas, com a sua defesa, estão apresentadas no Kaufmann, Kraay e Mastruzzi (2007), que reforça a qualidade da variável e a sua validade no presente estudo. 6

7 Outra variável disponível para todos os países e com uma série histórica longa é a restrição ao poder executivo. Essa variável é conceitualmente atraente uma vez que mensura restrições institucionais que estão colocadas sobre presidentes e ditadores (ou monarquia). Teoricamente, países em que os políticos são efetivamente constrangidos a tomarem controle do Estado e incentivados a definir políticas sustentáveis, possuem um mercado de crédito mais desenvolvido. Essa variável foi utilizada por Acemoglu et al (2002) para tentar explicar a volatilidade e a taxa de crescimento dos países. No entanto, restrição ao poder executivo é apenas uma das medidas institucionais. É possível que um país tenha uma restrição ao poder executivo adequada, no entanto sofra de corrupção ou direitos de propriedade fracos. A variável restrição ao poder executivo é um escore variando de 1 a 7, com uma pontuação mais alta indicando uma maior restrição ao poder executivo. Pontuação 1 indica autoridade ilimitada; pontuação 3 indica limitações moderadas; pontuação 5 indica limitações substanciais; e pontuação 7 indica alta restrição do executivo. A variável foi obtida na Inter-University Consortium for Political and Social Research. Instabilidade Macroeconômica Um dos possíveis fatores de relevância na determinação do tamanho do crédito habitacional é a estabilidade macroeconômica. Como os créditos habitacionais são de longo-prazo, ambientes macroeconômicos voláteis proporcionam um substancial risco de taxas de juros, restringindo o mercado de empréstimos. A capacidade de previsão das condições de juros, inflação e renda no país são variáveis importantes a serem analisadas. A volatilidade da inflação e a volatilidade da taxa de crescimento da renda per capita do país foram utilizadas como medidas de incerteza macroeconômica. A incerteza da renda foi calculada através do desvio padrão de 5 anos da taxa de crescimento anual do PIB per capita em dólares (paridade do poder de compra). Já a volatilidade da inflação foi criada através de uma estimação GARCH (1,1). Como a série de inflação possui raiz unitária, a estimação da equação da média deu-se 7

8 através do logaritmo da primeira diferença no nível de inflação. A equação da média foi determinada através de um modelo ARMA. A taxa anual de inflação do período foi obtida no International Financial Statistics do FMI no período 1945 a Controlei todas as análises pelo seu tamanho, uma vez que economias maiores sugerem um mercado de crédito maior devido a uma maior economia de escala. Para representar o tamanho dos países e seu nível de riqueza, foram utilizadas as variáveis de PIB per capita (paridade do poder de compra em dólares) 4 e população. Todas as variáveis foram obtidas no International Financial Statistics do FMI no período 1996 a B. Resumo dos Dados Os figuras 1 a 4 apresentam a relação crédito imobiliário PIB dos países utilizados no estudo. Com as tabelas 2 e 3 podemos perceber a diferença do desenvolvimento do sistema financeiro de crédito imobiliário. Enquanto os países desenvolvidos possuem um crédito imobiliário/pib de aproximadamente 48%, os países emergentes possuem aproximadamente 7% ao longo dos anos. Observo também que as variáveis PIB per capita e PIB são maiores nos países desenvolvidos, enquanto inflação e volatilidade do crescimento do PIB são maiores nos países emergentes. Já as variáveis institucionais, restrição do executivo, rule of law e bureau privado, são melhores nos países desenvolvidos. A tabela 2 mostra que 95% dos países desenvolvidos possuem bureau privado, indicando que a existência de bureau privado não é um fator que diferencia o nível de crédito imobiliário entre os países desenvolvidos. 4 O PIB per capita (paridade do poder de compra em dólares) é calculado dividindo o PIB nominal na moeda corrente do país pela taxa de câmbio da paridade do poder de compra. A taxa de câmbio da paridade do poder de compra começa com o cálculo da taxa de câmbio da paridade do poder de compra reportada pela International Comparison Project (ICP) nos anos , a qual é estendida para anos anteriores e posteriores pela diferença dos deflatores dos dois países (taxa de inflação do país dividida pelo deflator dos Estados Unidos). 8

9 Observo também que 47% das observações dos países emergentes possuem registros de informação pública, enquanto apenas 34% das observações dos países desenvolvidos possuem esse tipo de informação. Esse resultado parece contra intuitivo, no entanto, isso pode ser devido ao alto grau de penetração dos bureaus privados nos países desenvolvidos, que não incentivou os órgãos públicos a desenvolver seus próprios sistemas de informação. Já nos emergentes, como a existência de bureau privado é baixa, o compartilhamento de informação dos tomadores de crédito deve ser incentivado pelo órgão governamental, até como medida de tentar aprofundar o mercado de crédito. Apesar de a média da variável restrição ao poder executivo não ser muito diferente entre os países desenvolvidos e emergentes, observo uma grande homogeneidade entre os países desenvolvidos e uma grande variância desse escore entre os países emergentes. 9

10 Figura 1: Crédito Imobiliário PIB (%) dos países da América do Norte, América Latina e Caribe América do Norte, America Latina e Caribe 90,00% 80,00% 70,00% Cred imobiliário - PIB (%) 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% Argentina Peru Guatemala República Dominicana Nicaragua Uruguai Brasil Colombia Bolívia El Salvador México Chile Panamá Canadá Estados Unidos Figura 2: Crédito Imobiliário PIB (%) dos países da Ásia (Leste e Sul) e Pacífico Ásia (Leste e Sul) e Pacífico 100,00% 90,00% 80,00% 70,00% Cred imobiliário - PIB (%) 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% Bangladesh Paquistão Mongólia Indonesia India China Tailandia Coréia Malásia Japão Hong Kong Austrália Nova Zelandia 10

11 Figura 3: Crédito Imobiliário PIB (%) dos países da Europa e Ásia Central Europa e Ásia Central 120,00% 100,00% Cred imobiliário - PIB (%) 80,00% 60,00% 40,00% 20,00% 0,00% Tajiquistão Uzbequistão Azerbaijão Rússia Armênia Quirguistão Albânia Romênia Geórgia Sérvia Turquia Cazaquistão Eslovênia Bulgária Ucrânia Polônia República Tcheca Hungria Lituânia Croácia Itália Chipre Áustria Letônia Grécia França Estônia Luxemburgo Malta Bélgica Finlândia Alemanha Noruega Suécia Espanha Portugal Singapura Irlanda Islândia Reino Unido Holanda Suiça Dinamarca Figura 4: Crédito Imobiliário PIB (%) dos países da África e Oriente Médio África e Oriente Médio 40,00% 35,00% 30,00% Cred imobiliário - PIB (%) 25,00% 20,00% 15,00% 10,00% 5,00% 0,00% República do Congo Guiné República Central Africana Gabão Chade Egito Nigéria Caramarões Uganda Arábia Saudita Argélia Senegal Irã Gana Líbano Emirados Árabes Tunísia Jordânia Marrocos Namíbia Israel África do Sul 11

12 Tabela 1: Estatísticas descritivas de todos os países em todos os anos disponíveis Todos Média Mediana Máximo Mínimo Desvio No Padrão Obs. Cred Imob / PIB (%) 25,87% 15,33% 100,80% 0,00% 26,37% 414 PIB Per Capita (US$) PIB (MM US$) Restrição Executivo 6,27 7,00 7,00 1,00 1, Rule of Law 0,74 0,81 2,08-1,50 0, Inflação (% a.a.) 4,25% 2,80% 54,92% -1,41% 5,34% 414 Volatilidade Inflação (% a.a.) 1,91% 0,03% 605,42% 0,00% 29,86% 414 Volatilidade Crescimento PIB (-1) 2,26% 1,58% 12,89% 0,15% 1,96% 414 (% a.a.) Bureau Privado 0,68 1,00 1,00 0,00 0, Registro Público 0,41 0,00 1,00 0,00 0, Os dados de crédito imobiliário foram obtidos junto ao Banco mundial. As variáveis de PIB per capita e PIB são em dólares e baseadas na paridade do poder de compra. As informações de PIB e Inflação (taxa anual) foram obtidas no International Financial Statistics do FMI. Já as informações de bureau privado e registro público foram obtidas no artigo do Djankov, McLiesh e Shleifer (2006). O rule of law e a restrição ao executivo foram obtidas no Worldwide Governance Indicator do Banco Mundial e na Inter-University Consortium for Political and Social Research, respectivamente. A volatilidade do crescimento do PIB foi calculada com o desvio padrão de 5 anos do crescimento do PIB per capita anual. A volatilidade da inflação foi calculada através de um GARCH(1,1). 12

13 Tabela 2: Estatísticas descritivas dos países desenvolvidos em todos os anos disponíveis Desenvolvidos Média Mediana Máximo Mínimo Desvio No Padrão Obs. Cred Imob / PIB (%) 47,71% 47,93% 100,80% 0,40% 23,30% 190 PIB Per Capita (US$) PIB (MM US$) Restrição Executivo 6,95 7,00 7,00 6,00 0, Rule of Law 1,59 1,74 2,08 0,36 0, Inflação (% a.a.) 2,18% 2,16% 5,56% -0,27% 1,08% 190 Volatilidade Inflação (% a.a.) 0,02% 0,01% 0,10% 0,00% 0,02% 190 Volatilidade Crescimento PIB (-1) 1,26% 1,25% 3,46% 0,15% 0,56% 190 (% a.a.) Bureau Privado 0,95 1,00 1,00 0,00 0, Registro Público 0,33 0,00 1,00 0,00 0, Os dados de crédito imobiliário foram obtidos junto ao Banco mundial. As variáveis de PIB per capita e PIB são em dólares e baseadas na paridade do poder de compra. As informações de PIB e Inflação (taxa anual) foram obtidas no International Financial Statistics do FMI. Já as informações de bureau privado e registro público foram obtidas no artigo do Djankov, McLiesh e Shleifer (2006). O rule of law e a restrição ao executivo foram obtidas no Worldwide Governance Indicator do Banco Mundial e na Inter-University Consortium for Political and Social Research, respectivamente. A volatilidade do crescimento do PIB foi calculada com o desvio padrão de 5 anos do crescimento do PIB per capita anual. A volatilidade da inflação foi calculada através de um GARCH(1,1). 13

14 Tabela 3: Estatísticas descritivas dos países emergentes em todos os anos disponíveis Emergentes Média Mediana Máximo Mínimo Desvio Padrão No Obs. Cred Imob / PIB (%) 7,14% 3,95% 36,37% 0,00% 8,70% 230 PIB Per Capita (US$) PIB (MM US$) Restrição Executivo 5,70 7,00 7,00 1,00 1, Rule of Law 0,01 0,04 1,81-1,50 0, Inflação (% a.a.) 599,67% 458,50% 5492,00% -141,0% 663,91% 230 Volatilidade Inflação (% a.a.) 3,50% 0,06% 605,42% 0,00% 40,04% 230 Volatilidade Crescimento PIB (-1) 3,08% 2,36% 12,89% 0,52% 2,27% 230 (% a.a.) Bureau Privado 0,47 0,00 1,00 0,00 0, Registro Público 0,49 0,00 1,00 0,00 0, Os dados de crédito imobiliário foram obtidos junto ao Banco mundial. As variáveis de PIB per capita e PIB são em dólares e baseadas na paridade do poder de compra. As informações de PIB e Inflação (taxa anual) foram obtidas no International Financial Statistics do FMI. Já as informações de bureau privado e registro público foram obtidas no artigo do Djankov, McLiesh e Shleifer (2006). O rule of law e a restrição ao executivo foram obtidas no Worldwide Governance Indicator do Banco Mundial e na Inter-University Consortium for Political and Social Research, respectivamente. A volatilidade do crescimento do PIB foi calculada com o desvio padrão de 5 anos do crescimento do PIB per capita anual. A volatilidade da inflação foi calculada através de um GARCH(1,1). 14

15 3. Resultados As tabelas 4 e 5 mostram os resultados das regressões. Assim como Warnock e Warnock (2007) e Djankov, McLiesh e Shleifer (2006), mesmo após controlar pelo tamanho do país, países com sistema legal mais desenvolvido, com existência de bureau privado e maior estabilidade macroeconômica possuem o crédito imobiliário mais desenvolvido. As duas variáveis referentes aos direitos legais foram testadas separadamente (rule of law e restrição ao executivo). Ambas se mostraram significantes. No entanto escolhi utilizar a rule of law (Tabela 4) por ela ser conceitualmente mais completa para a explicação do desenvolvimento do mercado de crédito imobiliário. Enquanto a restrição ao poder executivo demonstra as restrições institucionais que estão colocadas sobre presidentes e ditadores (ou monarquia), a rule of law indica a qualidade das leis de execução dos contratos e direitos de propriedade do país, e o fato das leis serem seguidas ou não. A incerteza macroeconômica referente a demanda pode ser mensurada através da taxa de juro real, da inflação, da volatilidade da inflação e da volatilidade da taxa de crescimento do PIB. Warnock e Warnock (2007) analisaram a volatilidade da inflação como medida de incerteza. Já Djankov, McLiesh e Shleifer (2006) usaram o nível da inflação. O juro real não foi utilizado por nenhum dos dois estudos. Já o CGFS (2006) analisou a relação do crescimento do crédito imobiliário com o nível de inflação, a sua volatilidade, a taxa de juro real, a taxa de juros nominal e a volatilidade do crescimento do PIB, todas isoladamente. Como as variáveis inflação, volatilidade da inflação e juro real são altamente correlacionadas, utilizei a volatilidade da inflação. 15

16 Tabela 4: Resultados da Estimação Dependent Variable: LOG(MORTGAGE_GDP/100) Method: Panel Least Squares Date: 09/02/09 Time: 09:27 Sample (adjusted): Cross-sections included: 85 Total panel (unbalanced) observations: 437 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -64,2187 7, , LOG(GDP_PERCAPTA_PPP) 10, , , LOG(GDP_PERCAPTA_PPP)^2-0, , , LOG(GDP_PERCAPTA_PPP*POPULATION) 0, , , RULE_OF_LAW 1, , , LOG(STD_CPI) -0, , , ,0001 LOG(VOL_CRESC(-1)) -1, , , ,043 LOG(VOL_CRESC(-1))^2-0, , , ,0353 PRIVATE2 0, , , ,0001 R-squared 0,68358 Mean dependent var -2, Adjusted R-squared 0, S.D. dependent var 2, S.E. of regression 1, Akaike info criterion 3, Sum squared resid 875,8137 Schwarz criterion 3, Log likelihood -771,9818 F-statistic 115,5791 Durbin-Watson stat 0, Prob(F-statistic) 0 Os dados de crédito imobiliário foram obtidos junto ao Banco mundial. Foi utilizado o logaritmo do PIB em dólares baseado na paridade do poder de compra. A volatilidade do crescimento do PIB foi calculada com o desvio padrão de 5 anos do crescimento do PIB per capita anual. A volatilidade da inflação foi calculada através de um GARCH(1,1), utilizando as taxa de inflação anual obtidas no International Financial Statistics do FMI. As informações de bureau privado foi obtidas no artigo do Djankov, McLiesh e Shleifer (2006). O rule of law foi obtido no Worldwide Governance Indicator do Banco Mundial. 16

17 Tabela 5: Resultados da Estimação Dependent Variable: LOG(MORTGAGE_GDP/100) Method: Panel Least Squares Date: 09/02/09 Time: 09:54 Sample (adjusted): Cross-sections included: 80 Total panel (unbalanced) observations: 420 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -51, , , LOG(GDP_PERCAPTA_PPP) 6, , , ,0001 LOG(GDP_PERCAPTA_PPP)^2-0, , , ,0006 LOG(GDP_PERCAPTA_PPP*POPULATION) 0, , , EXCONST 0, , , LOG(STD_CPI) -0, , , LOG(VOL_CRESC(-1)) -1, , , ,0466 LOG(VOL_CRESC(-1))^2-0, , , ,069 PRIVATE2 0, , , R-squared 0,65784 Mean dependent var -2, Adjusted R-squared 0,65118 S.D. dependent var 2, S.E. of regression 1,47414 Akaike info criterion 3, Sum squared resid 893,1393 Schwarz criterion 3, Log likelihood -754,3966 F-statistic 98,77388 Durbin-Watson stat 0, Prob(F-statistic) 0 Os dados de crédito imobiliário foram obtidos junto ao Banco mundial. Foi utilizado o logaritmo do PIB em dólares baseado na paridade do poder de compra. A volatilidade do crescimento do PIB foi calculada com o desvio padrão de 5 anos do crescimento do PIB per capita anual. A volatilidade da inflação foi calculada através de um GARCH(1,1), utilizando as taxa de inflação anual obtidas no International Financial Statistics do FMI. As informações de bureau privado foi obtidas no artigo do Djankov, McLiesh e Shleifer (2006). A restrição ao executivo foi obtida na Inter-University Consortium for Political and Social Research. 17

18 As figuras 5 a 9 apresentam a análise de sensibilidade do resultado da regressão da tabela 4. Podemos observar que a variável Rule of Law é a que possui maior sensibilidade na explicação da relação crédito imobiliário-pib. Figura 5: Análise de sensibilidade do Crédito Imobiliário PIB per Capita 20,00% 18,00% 16,00% 14,00% Cred. Imob.- PIB 12,00% 10,00% 8,00% 6,00% 4,00% 2,00% 0,00% PIB per Capita (USD) Analisando a sensibilidade da relação crédito imobiliário PIB ao PIB per capita na figura 5, observamos que até o nível de aproximadamente USD de renda per capita a relacão crédito imobiliário-pib cresce. A partir deste ponto, a necessidade por crédito para a compra de habitação diminui e o PIB continua a crescer, fazendo com que a relação crédito imobiliário PIB diminua. Na figura 6 observamos que quanto maior a volatilidade da inflação menor a relação crédito imobiliário PIB. Sendo que o maior impacto se dá até 50% de volatilidade ao ano. Após o nível de 50% de volatilidade ao ano, pouco se reduz a relação crédito imobiliário PIB em relação ao aumento da volatilidade da inflação. 18

19 Na figura 7 observamos quanto mais confiáveis forem as leis e a qualidade de execução dos contratos e direitos de propriedade do país maior o crédito imobiliário PIB. A partir do gráficos podemos observar que ela é a variável mais importante na explicação da relação crédito imobiliário PIB dos países. A figura 8 representa a sensibilidade da relação crédito imobiliário PIB à volatilidade do crescimento da renda per capita do país. Até o nível de 2% de volatilidade ao ano, a relação crédito imobiliário PIB aumenta. Uma volatilidade abaixo de 2% ao ano representa uma economia com uma dinâmica reduzida. No entanto, uma volatilidade acima de 2% indica uma instabilidade macroeconômica do país, sendo maléfica para a relação crédito imobiliário - PIB. A figura 9 indica que países com bureau privado possuem em média o dobro da relação crédito imobiliário PIB do que os países que não possuem. Figura 6: Análise de sensibilidade do Crédito Imobiliário PIB à Volatilidade da Inflação 4,50% 4,00% 3,50% 3,00% Cred. Imob.-PIB 2,50% 2,00% 1,50% 1,00% 0,50% 0,00% 0% 50% 100% 150% 200% Volatilidade Inflação 19

20 Figura 7: Análise de sensibilidade do Crédito Imobiliário PIB à Rule of Law 80,00% 70,00% 60,00% Cred. Imob.-PIB 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% -3,00-2,00-1,00 0,00 1,00 2,00 3,00 Escore Rule of Law Figura 8: Análise de sensibilidade do Crédito Imobiliário PIB à Volatilidade do Crescimento do PIB per Capita 9,00% 8,00% 7,00% 6,00% Cred. Imob.-PIB 5,00% 4,00% 3,00% 2,00% 1,00% 0,00% 0,00% 2,00% 4,00% 6,00% 8,00% 10,00% 12,00% 14,00% Volatilidade do Crescimento do PIB per Capita 20

21 Figura 9: Análise de sensibilidade do Crédito Imobiliário PIB à existência de Bureau Privado 10,00% 9,00% 8,00% 7,00% Cred. Imob-PIB 6,00% 5,00% 4,00% 3,00% 2,00% 1,00% 0,00% não possui Bureau Privado possui Para testar a hipótese observada em Warnock e Warnock (2007) e Djankov, McLiesh e Shleifer (2006) que em países desenvolvidos a questão legal é determinante na concessão de crédito e a existência de um sistema de informação não é discriminante, realizei a regressão interagindo essas variáveis com uma variável categórica, indicando se o país é emergente ou desenvolvido. Essa hipótese foi confirmada no resultado da regressão apresentado na tabela 6. A existência de bureau positivo para países desenvolvidos não foi uma variável significante. Já para países emergentes, a existência de bureau privado é determinante na dimensão do crédito imobiliário. A importância de um sistema de informação para o desenvolvimento do crédito imobiliário é confirmada quando observamos uma maior penetração de registro público nos países emergentes do que nos países desenvolvidos. Com a existência de registros públicos, os países emergentes tentam desenvolver seu sistema de crédito. 21

22 O sistema legal foi mais importante para os países desenvolvidos do que os países em desenvolvimento na explicação do tamanho do crédito imobiliário. Esse resultado também foi observado no trabalho de Warnock e Warnock (2007). 22

23 Dependent Variable: LOG(MORTGAGE_GDP/100) Method: Panel Least Squares Date: 09/02/09 Time: 09:47 Sample (adjusted): Cross-sections included: 85 Total panel (unbalanced) observations: 437 Tabela 6: Resultados da Estimação Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -68, , , LOG(GDP_PERCAPTA_PPP) 11, , , LOG(GDP_PERCAPTA_PPP)^2-0, , , LOG(GDP_PERCAPTA_PPP*POPULATION) 0, , , RULE_OF_LAW*EMERGING 1, , , RULE_OF_LAW*DEVELOPED 1, , , LOG(STD_CPI) -0, , , LOG(VOL_CRESC(-1)) -1, , , ,0404 LOG(VOL_CRESC(-1))^2-0, , , ,0365 PRIVATE2*EMERGING 0, , , PRIVATE2*DEVELOPED 0, , , ,6461 R-squared 0, Mean dependent var - 2, Adjusted R-squared 0, S.D. dependent var 2, S.E. of regression 1, Akaike info criterion 3,57315 Sum squared resid 866,8477 Schwarz criterion 3, Log likelihood -769,7334 F-statistic 93,42373 Durbin-Watson stat 0, Prob(F-statistic) 0 Os dados de crédito imobiliário foram obtidos junto ao Banco mundial. Foi utilizado o logaritmo do PIB em dólares baseado na paridade do poder de compra. A volatilidade do crescimento do PIB foi calculada com o desvio padrão de 5 anos do crescimento do PIB per capita anual. A volatilidade da inflação foi calculada através de um GARCH(1,1), utilizando as taxa de inflação anual obtidas no International Financial Statistics do FMI. As informações de bureau privado foi obtidas no artigo do Djankov, McLiesh e Shleifer (2006). O rule of law foi obtido no Worldwide Governance Indicator do Banco Mundial. 23

24 Economias emergentes tendem a serem menores, mais pobres e terem uma maior instabilidade econômica. Os fatores tamanho e pobreza podem ser difícil de serem alterados rapidamente, no entanto, podem limitar a incerteza macroeconômica através de, por exemplo, sistema de metas de inflação. O Brasil apresentava uma relação crédito imobiliário PIB de 1,7% em Caso o Brasil consiga obter o índice de rule of law com reformas do sistema legal e nível de volatilidade da inflação de países desenvolvidos, o crédito imobiliário no Brasil iria para o nível de 85% 5. O resultado obtido é bastante interessante na medida em que mesmo com a crise financeira mundial, o modelo continua intuitivo. Hoje observamos uma restrição do crédito no mundo, devido em parte a uma maior volatilidade da inflação e uma maior volatilidade da taxa de crescimento per capita. 4. Conclusão O presente estudo busca analisar a extensão do crédito imobiliário-pib de 93 países de 1996 a Os resultados encontrados indicam que países com baixa volatilidade da inflação, baixa volatilidade da taxa de crescimento, fortes direitos legais e sistemas de informação profundo possuem um sistema de crédito mais desenvolvido. Os resultados encontrados por Warnock e Warnock (2007) e Djankov, McLiesh e Shleifer (2006) foram confirmados nesse estudo. Países com uma menor instabilidade 5 Realizei as mesmas análises considerando a série original disponibilizada pelo Banco Mundial. Os resultados das regressões foram muito similares. Com a regressão dos dados originais do Banco Mundial, caso o Brasil consiga obter o índice de rule of law com reformas do sistema legal e nível de volatilidade da inflação de países desenvolvidos, o crédito imobiliário no Brasil iria para o nível de 95%. 24

25 econômica, sistemas de informação mais desenvolvidos e sistema legal confiável possuem um crédito imobiliário mais profundo. Um resultado encontrado interessante foi que em países desenvolvidos, o crédito imobiliário cresce baseado apenas na qualidade e confiança no sistema legal. A existência de bureau privado não é significante na determinação do tamanho do sistema de crédito. Já nos países emergentes, o crescimento do crédito imobiliário se dá tanto em cima de sistemas de informação mais profundos, como em cima das questões legais. Apesar da existência de bureau privado, que permite a precificação do crédito ajustado ao risco, e políticas econômicas que minimizem as incertezas macroeconômicas, a existência de fortes direitos legais é o ponto de maior importância para o desenvolvimento do crédito imobiliário nos países emergentes. 25

26 Referências Bibliográficas Acemoglu, Daron, Simon Johnson, James Robinson, e Yunyong Thaicharoen, Institutional Causes, Macroeconomics Symptoms: Volatility, Crisis and Growth. Ball, Michael, Improving Housing Market. RICS Leading Edge Series (May). BIS, Housing finance in the global financial market. CGFS Papers No 26. Costa, Ana Carla Abrão, Mercado de Crédito: Uma Análise Econométrica dos Volumes de Crédito Total e Habitacional no Brasil. Banco central do Brasil, Trabalhos para Discussão n 87. Djankov, Simeon, Caralee McLiesh, e Andrei Shleifer, Private Credit in 129 Countries. Journal of Financial Economics. IMF, Three Current Policy Issues. World Economic Outlook. IMF, Household Credit Growth in Emerging Market Countries. Global Financial Stability Report. IMF, Housing and the Business Cycle. World Economic Outlook. Kaufmann, Daniel, Aart Kraay, e Massimo Mastruzzi, The Worldwide Governance Indicators Project: Answering the Critics. ONG, Seow Eng, Mortgage Markets in Asia. Renaud, Bertrand M., Mortgage Finance in Emerging Markets: Constraints on Feasible Development Paths. Warnock, Francis E. e Veronica Cacdac Warnock, Markets and Housing Finance. Working Paper 13081, National Bureau Of Economic Research World Bank, Housing Finance in Emerging Economies, Technical Briefing to the Board. World Bank, Apr Housing Finance in Emerging Economies, Technical Briefing to the Board. Zhu, H., The structure of housing finance markets and house prices in Asia. BIS Quarterly Review (December):

27 Apêndice Lista dos Países: definição de emergentes e desenvolvidos do Banco Mundial Desenvolvidos Alemanha Afeganistão Emergentes Eslovênia Nigéria Austrália África do Sul Estônia Panamá Áustria Albânia Gabão Paquistão Bélgica Arábia Saudita Gana Peru Canadá Argélia Geórgia Polônia Dinamarca Argentina Guatemala Quirguistão Espanha Armênia Guiné República Central Africana Estados Unidos Azerbaijão Hong Kong República do Congo Finlândia Bangladesh Hungria República Dominicana França Bolívia Índia República Tcheca Grécia Brasil Indonésia Romênia Holanda Bulgária Irã Rússia Irlanda Caramarões Israel Senegal Islândia Cazaquistão Jordânia Sérvia Itália Chade Letônia Singapura Japão Chile Líbano Tailândia Luxemburgo China Lituânia Tajiquistão Noruega Chipre Malásia Tunísia Nova Zelândia Colômbia Malta Turquia Portugal Coréia Marrocos Ucrânia Reino Unido Croácia México Uganda Suécia Egito Mongólia Uruguai Suiça El Salvador Namíbia Uzbequistão Emirados Árabes Nicarágua 27