Prociclicidade do Risco de Crédio: um Modelo Poin in Time para o Risco da Careira de Crédio Agregada dos Bancos Brasileiros Auoria: Ana Paula Mussi Szabo Cherobim, Jorge Henrique de Frias Barbosa Resumo A hipóese de prociclicidade do risco de crédio é o pono de parida dese arigo, ou seja, o desenvolvimeno do risco de crédio esá ligado ao ambiene macroeconômico. Quando o cenário econômico se deeriora, o risco de crédio se incremena e vice-versa. A proposa é modelar os componenes sisemáicos do risco de crédio aravés de suas relações com faores macroeconômicos como o PIB, desemprego, inflação, axa de juros, sem a consideração dos componenes idiossincráicos de uma organização em paricular sobre o risco de crédio. Os diferenes faores são reunidos em indicadores, os quais são expressos por diferenes variáveis exógenas. Um modelo poin in ime é consruído para realizar previsões do risco de inadimplência, medida de risco de crédio, sob a óica do empresador para uma abordagem de careira. Ao se execuar eses de esresse na modalidade de análise de sensibilidade da probabilidade de inadimplência, para cada uma das variáveis macroeconômicas significaivas, a variável exógena de maior impaco foi a variação do IBOVESPA, uilizada como indicador do mercado de capiais. Para avaliar o desempenho do modelo aravés de uma comparação, esimou-se um modelo ARIMA para a axa de inadimplência e confronaram-se as esimaivas do modelo em esudo com os dados reais da axa de inadimplência. 1 Inrodução O presene esudo pare da hipóese da prociclicidade do risco de crédio, ou seja, que o desenvolvimeno do risco de crédio esá ligado ao ambiene macroeconômico. Quando o cenário econômico se deeriora, o risco de crédio se incremena. Inversamene, quando ocorre o foralecimeno da economia, o risco de crédio diminui. A esabilidade financeira ganha imporância enre as auoridades moneárias e financeiras na medida em que o processo de globalização se incremena. Por um lado, o maior esreiameno das relações enre os mercados financeiros; por ouro, o crescene risco proveniene dessa maior inegração, ou seja, aumeno da possibilidade de conágio. Bancos cenrais devem aumenar sua vigilância a vulnerabilidades poenciais que podem ameaçar a esabilidade financeira. A quesão fundamenal é: como as vulnerabilidades no sisema financeiro podem ser deecadas? (KALIRAI e SCHEICHER, 2002). O méodo chave que apóia a arefa de conservação da esabilidade financeira é o ese de esresse macroeconômico, que possibilia análises quaniaivas da fragilidade financeira (KALIRAI e SCHEICHER, 2002). Blaschke e al (2001, p.5) aponam que um dos ipos de eses de esresse é a Análise de Sensibilidade que permie mensurar riscos em condições anormais de mercado, em especial a análise de perdas inesperadas, diferenemene das meodologias VaR, que rabalham com perdas esperadas. A proposa do presene esudo é modelar os componenes sisemáicos do risco de crédio, aravés de suas relações com faores macroeconômicos: PIB Produo Inerno Bruo, desemprego, inflação, axa de juros, sem a consideração dos componenes idiossincráicos de uma organização em paricular sobre o risco de crédio. É consruído um modelo poin in ime para realizar previsões do risco de inadimplência e para execuar eses de esresse na modalidade de análise de sensibilidade da probabilidade de inadimplência, diane da variação de cada uma das variáveis macroeconômicas significaivas. 2 Risco de Crédio Podem-se desacar duas principais dimensões do risco de crédio: a expecaiva de recebimeno da imporância inegral dos pagamenos e o prazo esipulado. Porano, o risco de crédio é a possibilidade de frusração do recebimeno inegral no prazo esipulado. 1
Duare Jr. (2005, p. 5-6) mosra que o risco de crédio abrange vários riscos e os define da seguine forma: (a) risco de inadimplência: perdas poenciais decorrenes de uma conrapare não poder fazer os pagamenos devidos de juros ou principal no vencimeno deses ; (b) risco de degradação: perdas poenciais devido à redução de raing de uma conrapare ; (c) risco de garania: perdas poenciais devido à redução do valor de mercado das garanias de um emprésimo ; (d) risco soberano: perdas poencias decorrenes de uma mudança na políica nacional de um país que afee sua capacidade de honrar seus compromissos e (e) risco de concenração de crédio: perdas poenciais diane da concenração da exposição de crédio em poucas conrapares. O risco de crédio pode ser esudado sob diferenes ponos de visa: (a) óica do omador e (b) óica do empresador. O risco de crédio pode ser esudado sob diferenes abordagens: (a) abordagem de operação (omador individual: pessoa física ou organização) e (b) abordagem de careira. Esse rabalho esuda o risco de crédio, na forma de risco de inadimplência, sob a óica do empresador para uma abordagem de careira. Uma medida do risco é a probabilidade. Um ipo de risco de crédio é o de inadimplência (DUARTE Jr. 2005). Porano a probabilidade de inadimplência é uma medida do risco de crédio e é a medida usada no presene esudo. 3 Prociclicidade e as avaliações de risco de crédio hroug he cycle e poin in ime Para um banco, o capial acionário ou capial próprio serve a diversas finalidades (BIS, 1997, p. 23): (a) como fone de renda permanene para os acionisas e de fundos para o banco; (b) para suporar os riscos e para absorver perdas; (c) para prover uma base para o desenvolvimeno do banco; (d) para prover aos acionisas garanias de que o banco esá sendo adminisrado de maneira segura. Para a sociedade, a função primordial do capial próprio de um banco é a de suporar os riscos e absorver perdas, garanindo, assim, a esabilidade do sisema financeiro. A supervisão bancária deve esabelecer os níveis de capial mínimo, garanindo que as perdas inesperadas sejam coberas em praicamene odas as ocorrências. A diminuição do risco de quebra de insiuições financeiras ende a maner a esabilidade do sisema financeiro e minimizar os cusos à sociedade. O Comiê da Basiléia para Supervisão Bancária produziu o documeno conhecido como o Acordo de Capial de 1988, esabelecendo a esruura de cálculo de capial regulamenar mínimo para insiuições financeiras. Esse documeno sofreu severas críicas, paricularmene em relação à arbirariedade e fala de diferenciação dos parâmeros para ponderação de risco das careiras de crédio. A necessidade de adoção de um novo referencial que refleisse de forma mais precisa o modo como os bancos avaliam seus riscos e alocam inernamene seu capial não passou despercebida ao Comiê da Basiléia que apresenou uma proposa de reformulação do acordo de 1988 em 1999. Tal proposa foi colocada em discussão juno à comunidade inernacional e em junho de 2004 foi publicado o Acordo da Basiléia II, com prazo para enrar em vigência, de forma gradual, a parir do final de 2006. O Novo Acordo de Basiléia busca aproximar o capial regulamenar mínimo ao capial econômico resulane dos riscos de fao assumidos pela insiuição financeira (GLEIZER, 2004). Os bancos endem a rerair suas aividades crediícias quando os negócios esão em baixa, por cona de seu conceio sobre qualidade do emprésimo e probabilidade de reembolso. Isso poencializa a reração econômica na forma de resrições ao crédio empresarial e cores no crédio pessoal em sua aividade de invesimeno real. Por ouro lado, os bancos ampliam suas aividades crediícias durane os períodos de expansão, conribuindo, desa forma, a um superaquecimeno da economia, podendo ransformar a expansão econômica numa espiral inflacionária (ALLEN e SAUNDERS, 2003, p.1). 2
Nos modelos do ipo hrough-he-cycle a probabilidade de inadimplência é calculada para o pior pono esperado do ciclo que prevalece ao longo do horizone de empo de mauridade da dívida, ao longo da vida do emprésimo. Em conrase, as avaliações de probabilidade de inadimplência do ipo poin-in-ime respondem às mudanças nas condições cíclicas (ALLEN e SAUNDERS, 2003, p.3). Crouhy, Galai e Mark (2001) susenam que as avaliações hrough-he-cycle dão uma conribuição mais apropriada nas decisões de concessões de emprésimos, enquano que as avaliações poin-in-ime são mais apropriadas aos propósios de alocação de capial. 4 Aspecos Meodológicos e Análise dos resulados A principal diferença enre a produção acadêmica e a chamada lieraura do mercado de consuloria em adminisração, é o rigor meodológico da primeira; garanindo os rês pressuposos necessários ao rabalho cienífico: repeibilidade, validade e confiabilidade. 4.1 Caracerização do Esudo A esraégia de pesquisa é a análise de regisros hisóricos apoiada por compuador. O esudo pode ser classificado como: (a) quano ao objeivo de caracerizar a relação enre a probabilidade de inadimplência e as variáveis macroeconômicas a pesquisa é explicaiva; (b) quano ao processo: quaniaiva; (c) quano ao resulado: aplicada; (d) quano ao horizone de empo: esudo longiudinal; (e) quano ao méodo da colea de dados: dados secundários. As séries emporais uilizadas são exraídas de bases de dados de enidades públicas como o IBGE, IPEA, BACEN e SEADE/DIEESE, e de enidades privadas, como a FGV Fundação Geúlio Vargas e a Associação Comercial de São Paulo. Os dados uilizados são mensais e o período da amosra é de março de 2000 (início das séries de classificação de risco) a seembro de 2006 (daa limie para aender aos prazos imposos ao presene esudo). 4.2 Variável Independene: Probabilidade de Inadimplência Segundo o BCBS (2001, p. 79), considera-se inadimplência quando: (a) há um araso superior a 90 dias em qualquer obrigação de crédio; (b) avalia-se que é improvável que o devedor pague suas dívidas por compleo; (c) há um cancelameno de débios, provisão específica para reesruuração adversa envolvendo perdão ou adiameno das obrigações; ou (d) o devedor soliciou falência ou semelhane. A resolução 2682/99 do Conselho Moneário Nacional CMN apresena nova sisemáica de classificação de emprésimos classificando os volumes de emprésimos em 9 caegorias, considerando criérios da siuação do devedor e seus garanidores (arasos nos pagamenos, siuação econômico financeira, endividameno, resulados, fluxo de caixa, qualidade dos conroles, coningências, aividade econômica, limie de crédio) e siuação da operação (finalidade da ransação, caracerísicas das garanias, valor). O Quadro 1 mosra as caegorias de emprésimos da resolução 2682/99 do CMN. Crédios em Siuação Normal Crédios em Inadimplência Caegoria Araso Caegoria Araso AA Sem araso E Enre 91 e 120 dias A Aé 15 dias F Enre 121 e 150 dias B Enre 15 e 30 dias G Enre 151 e 180 dias C Enre 31 e 60 dias H Acima de 180 dias D Enre 61 e 90 dias Quadro 1 - Caegorias dos emprésimos segundo a Resolução 2682 e Criérios de Inadimplência segundo o BCBS (2001) Fone: Adapado da Resolução 2682/99 do CMN e do BCBS (2001) 3
Davis (2004) define dois ipos de axa de inadimplência: (a) axa de inadimplência ponderada pela exposição: mede o monane da inadimplência como percenagem do saldo remanescene em careira; (b) axa de inadimplência ponderada pela incidência: mede o número de inadimplências como porcenagem do número oal de devedores aivos. Inadimplência (BCBS,2001) Criérios de Classificação da 2682/99 Taxa de Inadimplência ponderada pela exposição (DAVIS, 2004) E + F + G + H TI = AA + A + B + C + D + E + F + G + H Figura 1 - Definição da Taxa de Inadimplência Fone: adapado de BCBS (2001), Resolução 2682/99 do CMN e Davis (2004) O presene esudo uiliza a axa de inadimplência ponderada pela exposição da careira de crédio agregada dos bancos brasileiros, cuja definição pragmáica é formada pela definição de inadimplência do BCBS (2001) e pelo somaório dos saldos das operações classificadas nas caegorias E, F, G e H sobre o oal das operações de crédio da resolução 2682/99 do CMN (Figura 1). A careira de crédio agregada dos bancos brasileiros é formada pelo oal dos emprésimos concedidos agregados nas séries hisóricas uilizadas. O elo de ligação enre a Probabilidade de Inadimplência com a Taxa de Inadimplência vem dos esudos de Probabilidades é a Lei dos Grandes Números que se raduz da seguine forma: numa sucessão de provas repeidas, a probabilidades quaisquer, associadas a um eveno, a freqüência relaiva F n de um eveno é a aproximação da probabilidade P, de al modo que, quando n, lim F n = P (JAMES, 2004, p. 191-195). No presene esudo a n Taxa de Inadimplência TI de acordo com os esudos de Probabilidade é uma Freqüência e, porano, a relação pode ser definida como: quando n, lim TI = PI. n 4.3 Variáveis Independenes: Faores Macroeconômicos As variáveis macroeconômicas foram classificadas nas caegorias uilizadas no esudo de Kalirai e Scheicher (2002), caegorias essas ambém uilizadas por Boss (2002). A parir dos modelos do OeNB (Banco Cenral da Áusria), desenvolvidos por Kalirai e Scheicher (2002) e por Boss (2002), foi feia uma correspondência enre as séries uilizadas pelos modelos ausríacos com as séries disponíveis no Brasil, agregando-se algumas que correspondiam às caegorias e eliminando-se ouras que não possuíam equivalenes ou que não esavam disponíveis ao público. No Quadro 2 são apresenadas as caegorias de indicadores e suas respecivas variáveis e em seguida o efeio esperado de cada uma dessas variáveis sobre a probabilidade de inadimplência. Faor X i Descrição Sucina das Variáveis Explicaivas A INDICADORES DE CICLO PIB Produo Inerno Bruo. i PIND Produção indusrial da indúsria geral. 2 PRODPETRO Produção Nacional de óleo bruo. 3 PCIMEN Produção de cimeno. 4 B INDICADORES DE ESTABILIDADE DE PREÇOS B.1 Indicadores de Inflação IGPDI Índice Geral de Preços - Disponibilidade Inerna (IGP-DI). IGPM Índice Geral de Preços - Mercado (IGP-M). IGPOG Índice Geral de Preços - Ofera Global (IGP-OG). 4
Faor X i Descrição Sucina das Variáveis Explicaivas INCC Índice Nacional de Preços da Consrução Civil (INCC). INPC Índice Nacional de Preços ao Consumidor (INPC). IPADI Índice de Preços por Aacado - Disponibilidade Inerna (IPA-DI). IPAM Índice de Preços por Aacado - Mercado (IPA-M). IPCA Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). IPCFGV Índice de Preços ao Consumidor (IPC) da FGV. IPCFIPE Índice de Preços ao Consumidor do Município de São Paulo (IPC-FIPE). B.2 Indicadores de Meios de Pagameno M0 M0 = Base moneária = papel moeda em poder do público + reservas bancárias (moeda nas mãos das enidades financeiras e depósios delas no BACEN). 5 M1 M1 = Base moneária e meios de pagameno (depósios à visa). 6 M2 M2 = M1+ depósios à prazo (depósios para invesimenos, caderneas de poupança e íulos emiidos por insiuições deposiárias). 7 M3 = M2 + quoas de fundos de invesimenos e a posição líquida de M3 financiamenos aravés de operações compromissadas lasreadas em íulos públicos federais. 8 M4 M4 = M3 + íulos federais, esaduais e municipais em poder do público. 9 C INDICADORES DE ECONOMIA INTERNA POUP Saldos em cadernea de poupança (oal). 10 GOV Despesa do Tesouro Nacional. 11 DESEMP Taxa de desemprego na RMSP. CONSPETRO Consumo aparene de derivados de peróleo. ICC Índice de confiança do consumidor (ICC). IEC Índice de expecaivas do consumidor (IEC). RASSAL Rendimeno médio real dos assalariados no rabalho principal na RMSP. SALMINREAL Salário mínimo real obido pelo salário mínimo nominal deflacionado pelo Índice Nacional de Preços ao Consumidor (INPC). VDASAUTO Vendas de auomóveis nacionais. VDASIND Vendas reais na indúsria. D INDICADORES CORPORATIVOS INVESTBNDES Toal de Desembolsos do sisema BNDES. 12 FBCFCONS Formação brua de capial fixo na consrução civil. FBCFMAQ Formação brua de capial fixo no consumo aparene de máquinas. UCIIND Uilização da capacidade insalada na indúsria. E INDICADORES DE MERCADO FINANCEIRO E.1 Indicadores de mercados de capiais DOWJONES Índice de ações Dow Jones da Bolsa de Valores de Nova Iorque. IBOVESPA Índice de ações Ibovespa da Bolsa de Valores de São Paulo. VNMBOVESPA Volume mensal negociado na Bolsa de Valores de São Paulo. VOIBOVESPA Volailidade do índice de ações Ibovespa. E.2 Indicadores de axas de juros TBF Taxa Básica Financeira (TBF). TR Taxa Referencial de juros (TR). TJLP Taxa de Juros de Longo Prazo (TJLP). TMPRE Taxa média mensal (pré-fixada) das operações de crédio com recursos livres referenciais para axa de juros. F INDICADORES DE ECONOMIA EXTERNA F.1 Indicadores de mercado de moeda esrangeira DOLAR Taxa de câmbio Livre do Dólar americano (venda). EURO Taxa média de câmbio Euro/US$ ransformada para Euro/Reais. IENE Taxa média de câmbio do Iene japonês/us$ ransformada para Iene/Reais. F.2 Indicadores de comércio exerior PETROWTI Preço por barril do péroleo bruo Wes Texas Inermediae (WTI) (Fob) NYSE. PETROBRENT Preço por barril do péroleo bruo Bren (Fob) negociado na bolsa de Londres. EXPORT Exporações (FOB). Quadro 2 - Descrição Sucina das Variáveis Independenes Fone: base eórica do esudo 5
A - Indicadores de Ciclo Esa caegoria abriga as varáveis relacionadas com a aividade econômica geral, assumindo-se que a qualidade dos emprésimos é susceível ao ciclo econômico. A deerioração na aividade econômica induz queda nos rendimenos, aumeno nas dificuldades de pagameno e fracassos dos negócios com o conseqüene aumeno nos riscos de inadimplência, causa declínio na qualidade da careira de emprésimos bancários (KALIRAI e SCHEICHER, 2002, p.64-65). A expecaiva é que crescimenos do PIB esejam negaivamene relacionados às perdas nos emprésimos. Espera-se, nos períodos de recessão, que os muuários provavelmene fiquem menos propensos a pagar seus débios, consequenemene a probabilidade de inadimplência dos emprésimos aumena, com um aumeno esperado das perdas nos emprésimos bancários (KALIRAI e SCHEICHER, 2002, p.65). A fone dos dados do PIB uilizada é o BACEN. Frequenemene a produção indusrial conduz a aumenos do PIB. Dessa forma, espera-se que a produção indusrial reduza as perdas nos emprésimos já que a economia esaria numa fase de crescimeno (KALIRAI e SCHEICHER, 2002, p.65). Os dados da Produção Indusrial êm como fone o Insiuo Brasileiro de Geografia e Esaísica IBGE. Espera-se que nas fases de crescimeno da economia surja uma maior necessidade de fones de energia, levando a um aumeno na produção de peróleo. Tal demanda é inelásica ao preço, ou seja, a procura é quase insensível ao preço, devido ao fao de que o peróleo é praicamene insubsiuível em suas auais uilizações. Quando há uma expansão ou pico da economia, a demanda por ranspore para o escoameno da produção aumena, aumenando a quanidade onelada-km ransporada. Caracerísica da expansão da economia, o aumeno do consumo de bens maeriais procede a um aumeno dos ranspores desses bens. A fone dos dados da Produção Nacional de Peróleo é a Agência Nacional do Peróleo ANP. Como o seor da consrução civil é sensível aos ciclos da economia, espera-se que melhorias nas condições econômicas ampliem a demanda de cimeno, ocasionando aumeno da produção de cimeno. Os dados da Produção de Cimeno são elaborados e divulgados pelo Sindicao Nacional da Indúsria do Cimeno SNIC. B - Indicadores de Esabilidade de Preços B.1 - Indicadores de Inflação Inflação ala pode indicar que a economia esá operando acima de seu nível de crescimeno poencial, podendo esar superaquecida. Alas axas de inflação podem ajudar os muuários a pagar seus débios, pois o valor real fuuro das conrapresações é menor que o emprésimo. Inversamene, inflação em queda frequenemene empurra as axas de juros reais para cima, provavelmene acarreando aumenos na inadimplência, devido ao aumeno do cuso real dos emprésimos. Esão incluídos nessa caegoria alguns dos principais índices de inflação do Brasil: IGP-DI, IGP-M, IGP-OG, INCC, INPC, IPA-DI, IPA-M, IPCA, IPC-FGV e IPC-FIPE; calculados pela FGV, pela FIPE - Fundação Insiuo de Pesquisas Econômicas - e pelo IBGE - Insiuo Brasileiro de Geografia e Esaísica. B.2 - Indicadores de Meios de Pagameno Os agregados moneários são as medidas quaniaivas da ofera de moeda. A ofera de moeda é sinônimo de meios de pagameno, que represena o esoque de moeda disponível para uso da coleividade seor não bancário a qualquer momeno. De acordo com a eoria de demanda da moeda é dado que o excesso de moeda provoca queda na axa de juros, ou seja, com mais moeda no mercado o seu preço axa de juros cai, ficando mais barao financiar invesimenos, ornando o crédio mais barao e, consequenemene, caindo a inadimplência. Os dados dos agregados moneários são mensurados pelo BACEN. 6
C - Indicadores de Economia Inerna Espera-se comporameno negaivo da Poupança sobre a probabilidade de inadimplência, pois uma grande quanidade de recursos em poupança significa mais recursos disponíveis para o crédio. Também, nos momenos de crescimeno da economia, aumena a capacidade de poupar. Os saldos de cadernea de poupança são mensurados pelo BACEN. Num primeiro momeno os gasos do governo servem como induor do crescimeno da economia, pois significam mais recursos disponíveis para as empresas e para as pessoas. As despesas do Tesouro Nacional são coleadas e divulgadas pela Secrearia do Tesouro Nacional do Minisério da Fazenda. A axa de desemprego é oura variável que provê uma medida da economia inerna. Um alo desemprego pode indicar que a economia inerna esá com grandes dificuldades de pagar seus débios (KALIRAI e SCHEICHER, 2002, p.66). Foi uilizada a série da axa de desemprego da região meropoliana de São Paulo como uma aproximação para a axa de desemprego do país como um odo devido à desconinuidade das séries de desemprego para odo o Brasil. A série uilizada é proveniene da Pesquisa de Emprego e desemprego realizada pelo SEADE Sisema Esadual de Análise de Dados conjunamene com o DIEESE Deparameno Inersindical de Esaísica e Esudos Sócio-Econômicos aravés de um convênio celebrado por essas duas organizações. Espera-se que nos momenos de recessão da economia inerna ocorra uma redução do Consumo Aparene de Derivados de Peróleo. Dessa forma a relação com a probabilidade de inadimplência é negaiva. Esses dados são coleados e divulgados pela Agência Nacional do Peróleo ANP. O ICC Índice de confiança do consumidor e o IEC Índice de Expecaivas do Consumidor avaliam o grau de confiança e de expecaiva que a população em na siuação geral do país e nas condições presenes e fuuras de sua família. Espera-se que nos momenos de recessão da economia o consumidor perceba essa siuação e diminua sua confiança na siuação do país, pois sene dificuldades em pagar seus débios. Os dados do ICC e do IEC são preparados pela Federação do Comércio do Esado de São Paulo Fecomércio SP. O rendimeno médio real rimesral dos ocupados e dos assalariados no rabalho principal na Região Meropoliana de São Paulo é uilizado como proxy para o rendimeno médio dos assalariados do país. A expecaiva é de que quano maior o rendimeno dos assalariados, maior a facilidade de pagar os débios, por conseguine há relação negaiva com a probabilidade de inadimplência. A fone dos dados é o convênio SEADE/DIEESE. O salário mínimo real é uma série elaborada pelo IPEA, deflacionando-se o salário mínimo nominal pelo Índice Nacional de Preços ao Consumidor INPC do IBGE. É esperado que quano maior o salário mínimo real, menor a dificuldade em se pagar os débios e, por isso, há relação negaiva com a probabilidade de inadimplência. Vendas de auomóveis nacionais ao mercado inerno no aacado. Refere-se apenas a carros de passeio e de uso miso, não englobando veículos comerciais leves e comerciais pesados (IPEA, 2006). Supõe-se que nos momenos de economia em ala o consumidor se sina mais à vonade para adquirir bens de consumo de preços mais elevados. A fone dos dados é a Associação Nacional dos Fabricanes de Veículos Auomoores ANFAVEA. As vendas reais da indúsria refleem as vendas do seor indusrial; são calculadas uilizando-se como deflaor o Índice de Preços por Aacado Ofera Global (IPA-OG), permiindo melhor avaliação do volume real vendido pelo seor. Pare-se do pressuposo de que nos momenos de melhora das condições da economia ocorre aumeno de vendas na indúsria e, simulaneamene,queda nas axas de inadimplência. A série das Vendas Reais da Indúsria é elaborada pela Confederação Nacional da Indúsria CNI. 7
D - Indicaivos Corporaivos Os Desembolsos do Sisema BNDES - Banco Nacional de Desenvolvimeno Econômico e Social abrangem os recursos desembolsados pelo BNDES e pelo Finame - Agência Especial de Financiameno Indusrial. Espera-se, nos momenos de melhora nas condições da economia, maior pressão por concessões de emprésimos que visam invesimenos, ou seja, sabe-se que há aumeno do consumo e, para aender essa maior demanda, os produores necessiam invesir em suas insalações e conraar mais mão-de-obra. A fone desses dados de abrangência nacional é o próprio BNDES. A FBCFCONS Formação Brua de Capial Fixo na Consrução Civil e FBCFMAQ Formação Brua de Capial Fixo no Consumo Aparene de Máquinas revelam o valor dos bens duráveis adquiridos para serem uilizados por prazo superior a um ano no processo produivo. Nos momenos de economia em ala, há sempre aumeno do consumo e, para aender a esse maior consumo, os produores necessiam invesir em suas insalações, havendo, porano, aumeno na Formação Brua de Capial Fixo. Em conseqüência disso, aumeno nessas variáveis revela que há melhoria das condições da economia. Esses índices são elaborados e divulgados pelo IPEA. A uilização da capacidade insalada na indúsria raduz percenualmene a capacidade uilizada com relação à capacidade poencial da indúsria. Nos momenos de melhores condições da economia, a expecaiva é de que haja aumeno da capacidade insalada da indúsria e que ais aumenos ocorreriam anes mesmo de ocorrerem maiores invesimenos no seor, anecipando aumeno das variáveis relaivas a esses invesimenos. Porano essa variável demonsra a capacidade do seor indusrial em cumprir suas obrigações de crédio. Esse percenual é elaborado e divulgado pela CNI Confederação Nacional da Indúsria. E - Indicadores de Mercado Financeiro E.1 - Indicadores de Mercados de Capiais Os Índices de Mercados de Capiais endem a seguir ou a conduzir as endências cíclicas da macroeconomia. A maioria dos mercados de capiais das nações amplamene indusrializadas é iner-relacionada de alguma forma aos movimenos do mercado de capiais dos Esados Unidos, que habiualmene em suas variações espraiadas aravés do mercado global. Um crescimeno nos índices das Bolsas de Valores leva a um alo reorno para os invesidores com a conseqüene queda da probabilidade de perdas por inadimplência (KALIRAI e SCHEICHER, 2002, p.67). Na siuação conrária, espera-se que um choque negaivo no mercado de capiais, acarree diminuição no volume negociado em bolsa conjunamene a um aumeno da volailidade do índice de ações, uma medida do risco dos aivos. Isso ende a ocasionar aumeno da probabilidade de inadimplência. Como indicadores de mercados de capiais uiliza-se o Índice de Ações Dow Jones da Bolsa de Valores de Nova Iorque, o Índice de Ações Ibovespa da Bolsa de Valores de São Paulo, o Volume Mensal Negociado na BOVESPA e a Volailidade do IBOVESPA. E.2 - Indicadores de Taxas de Juros A axa de juros é uma variável cenral, pois ela represena o cuso direo dos emprésimos. Porano, aumenos nas axas de juros aumenam o cuso dos emprésimos e maior é a probabilidade de inadimplência, pois os muuários ficam menos capazes de quiar suas dívidas (KALIRAI e SCHEICHER, 2002, p.67). Diane do exposo, considera-se que aumenos das axas de juros acarreem no aumeno da probabilidade de inadimplência. São uilizadas a Taxa Básica Financeira (TBF), a Taxa Referencial de Juros (TR), a Taxa de Juros de Longo Prazo (TJLP) e a Taxa Média Mensal Pré-fixada das Operações de Crédio (TMPRE). A fone das axas é o Banco Cenral do Brasil. 8
F - Indicadores de Economia Exerna F.1 - Indicadores de Mercado de Moeda Esrangeira A relação enre as axas de câmbio e a inadimplência dos emprésimos é ambígua. Em relação as primeiras, uma depreciação da moeda do país pode significar que os muuários esejam com menor capacidade de quiar dívidas do que inham inicialmene. Por ouro lado, a moeda nacional desvalorizada favorece o seor exporador do país e, porano, pode se esperar que uma depreciação do valor da moeda inerna ocasione queda na inadimplência (KALIRAI e SCHEICHER, 2002, p.67). Porano, a relação pode ser posiiva ou negaiva. Uilizou-se a Taxa de Câmbio Livre do Dólar Americano para Venda, cuja fone dos dados é o Banco Cenral do Brasil, a Taxa Média de Câmbio Euro/US$ Transformada para Euro/R$ e a Taxa Média de Câmbio Iene/US$ Transformada para Iene/R$. F.2 - Indicadores de Comércio Exerior É esperado que aumenos no preço do peróleo enham um impaco de majoração da inadimplência, devido ao fao de diminuir as disponibilidades financeiras das organizações e de aumenar o valor do saldo das imporações. São uilizados o Preço do Peróleo Bruo Wes Texas Inermediae WTI (Bolsa de Nova Iorque) e o Preço do Peróleo Bruo BRENT (Bolsa de Londres). A fone dos dados é a Energy Informaion Adminisraion EIA do governo dos Esados Unidos (EIA, 2006). Uma queda nas exporações pode impacar adversamene os mercados aberos e resular em grande inadimplência dos débios. Como exemplo, uma firma orienada para a exporação que sofra perdas pode não esar mais capaz de quiar seus débios devido a seu fluxo de caixa negaivo. A fone dos dados é o Banco Cenral do Brasil. 4.4 Apresenação do modelo do presene esudo O modelo base do presene rabalho é o CrediPorfolioView da consuloria McKinsey, desenvolvido por Thomas C. Wilson (1997a., 1997b, 1998). Foram adoadas as modificações definidas nos modelos do OeNB desenvolvidos por Kalirai e Scheicher (2002) e por Boss (2002) e foram agregadas novas modificações. A Figura 2 - Mapa da Modelagem do Esudo - mosra a seqüência dos passos para a esimação do modelo: (1) Preparo da Série do Índice Macroeconômico; (2) Teses de Raízes Uniárias; (3) Escolha das Variáveis para o Modelo; (4) Modelagem da diferença do Índice Macroeconômico pelo Méodo dos Mínimos Quadrados e (5) Modelo da Probabilidade de Inadimplência. Preparo da Série do Índice Macroeconômico Teses de Raízes Uniárias Escolha das variáveis do Modelo: - Teses de Causalidade de Granger - Regressões Uniárias ΔΥ Modelagem de ΔY por MQO: = 0 + β1x1, + + βm X m, + φ2saz2 +... β... + φ Saz + α T + ν k k Modelo da PI 1 PI = (Y 1+ e -1 +ΔY j, ) Previsões com o Modelo dapi Análise de Sensibilidade da PI Figura 2 - Mapa da Modelagem do Esudo Fone: monado a parir da base eórica do esudo 9
A Figura 2 mosra ambém os passos seguines após a modelagem: (1) Previsões com o modelo esimado da probabilidade de inadimplência e (2) Análise de sensibilidade da probabilidade de inadimplência perane as alerações de cada uma das variáveis explicaivas do modelo. A série do Índice Macroeconômico é calculada aravés da função inversa logísica da série da Taxa de Inadimplência TI, isolando-se dessa forma o índice macroeconômico Y, conforme a equação (1). = 1 1 PI (1) Y = log + Y 1 e TI 1 Para verificação da esacionariedade das séries foram realizados os eses de Dikey- Fuller e de Dickey-Fuller Ampliado (ADF). Foi deecada raiz uniária na série de Y, sendo necessária a uilização da primeira diferença da série ΔY para o modelo. Porano, realizou-se a subsiuição apresenada na equação (2). ΔY = Y - Y -1 Y = Y -1 + ΔY (2) Para complear o modelo, esimou-se o modelo para a primeira diferença do índice macroeconômico, ΔY, pelos mínimos quadrados ordinários, conforme a equação (3). (3) ΔΥ PI 1 = 1+ e = 0 + β1x1, + + βm X m, + φ2saz2 +... β... + φ Saz + α T + ν Para o modelo de ΔY, adoou-se a recomendação de Makridakis e al (1998, p. 264) e Gujarai (2000, p. 231), ou seja, a uilização de variáveis auxiliares para capurar os efeios de sazonalidade e de endência, eviando uma correlação espúria. Quando deecada a raiz uniária, foram adoados os seguines procedimenos: (a) se a série não coninha algum valor negaivo e nem nulo em alguma das observações, calculou-se o logarimo da série e em seguida foi calculada a primeira diferença do logarimo da série: ΔLn(X i, ); (b) se a série possuía alguma observação com valores negaivos ou nulos, impossibiliando a aplicação da ransformação logarímica, uilizou-se somene a primeira diferença da série: ΔX i,. Foi realizado o ese de causalidade de Granger para verificar se cada uma das variáveis independenes poderia causar ΔY segundo Granger. Os eses de causalidade rejeiaram para odas as variáveis a hipóese nula de não causalidade com um inervalo de confiança de 95%; exceo para IPCFGV e IPAM que foram aceios como causadores segundo Granger, mas com um inervalo de confiança de 99%. A série ΔY foi regredida separadamene com cada um dos faores macroeconômicos a parir da origem. Essas regressões univariadas proporcionam a fundamenação para a idenificação dos faores que êm uma influência essencial sobre a probabilidade de inadimplência. Para proporcionar robusez na especificação, as regressões foram esimadas usando-se as variáveis e suas respecivas defasagens de 1 a 12. Iso é feio para garanir que qualquer efeio defasado de ceras variáveis sobre a probabilidade de inadimplência seja levado em consideração. Escolheu-se para paricipar do modelo apenas as variáveis macroeconômicas que iveram seus coeficienes de regressão φ i com um nível de significância de ao menos 10% e com o sinal do coeficiene de acordo com o esperado. O objeivo é escolher uma variável por caegoria ou subcaegoria para paricipar do modelo mulivariado para explicar ΔY. Na Tabela 1 foram admiidos os resulados da regressão para a variável ou sua defasagem que obeve a melhor significância e coeficiene de deerminação ajusado denre as que aenderam as expecaivas de sinal. Pode-se perceber que algumas variáveis esão ransformadas aravés da primeira diferença ou aravés da primeira diferença do logarimo. Tais ransformações foram necessárias para esabilizar as séries que coninham raízes uniárias. 10 Y PI k = 1+ e k 1 (Y -1 + ΔY j, )
Tabela 1 - Resulados das Regressões Univariadas com Maiores Coeficienes de Deerminação Sinal Tese F para Tese para Esperado significância coeficiene Geral Coeficiene individual Signif. R 2 ajusado Faor X i A. Indicadores de ciclo PIB -9 5,02931-0,09531-2,24261 0,02780 0,04912 PIND -3 3,77725-0,18185-1,94351 0,05561 0,03438 PRODPETRO -0 7,69534-0,14392-2,77405 0,00694 0,07905 PCIMEN -3 3,77725-0,18185-1,94351 0,05561 0,03438 B. Indicadores de esabilidade de preços Indicadores de inflação ΔIGPDI -0 3,18844-0,01474-1,78562 0,07810 0,02729 ΔIGPM -3 1,71880-0,01197-1,31103 0,19374 0,00913 ΔIGPOG -0 3,17667-0,01479-1,78232 0,07864 0,02715 ΔINCC -6 2,32987-0,01235-1,52639 0,13101 0,01676 ΔINPC -2 2,11666-0,01860-1,45488 0,14982 0,01429 ΔIPADI -0 4,37275-0,01236-2,09111 0,03982 0,04145 ΔIPAM -3 2,89301-0,01093-1,70088 0,09300 0,02369 ΔIPCA -11 4,44059-0,02529-2,10727 0,03835 0,04225 ΔIPCFGV -2 3,12903-0,01763-1,76891 0,08087 0,02657 ΔIPCFIPE -2 1,57307-0,01544-1,25422 0,21356 0,00729 Indicadores de meios de pagameno ΔM0-1 6,36319-0,17948-2,52254 0,01371 0,06434 ΔM1-1 8,38037-0,51588-2,89489 0,00493 0,08644 ΔM2-1 9,86195-0,85599-3,14037 0,00239 0,10202 ΔM3-8 7,79651-0,78728-2,79222 0,00660 0,08015 ΔM4-12 13,15812-1,46380-3,62741 0,00051 0,13485 C. Indicadores de economia inerna POUP -1 8,57851-1,07797-2,92891 0,00447 0,08856 GOV -6 3,94525-0,04835-1,98627 0,05056 0,03639 ΔLn(DESEMP -10 ) + 10,00878 0,64768 3,16367 0,00223 0,10354 ΔLn(CONSPETRO -3 ) 2,62629-0,16134-1,62058 0,10920 0,02042 ΔLn(ICC -6 ) 5,89871-0,22278-2,42873 0,01748 0,05909 ΔLn(IEC -6 ) 4,11936-0,18718-2,02962 0,04585 0,03845 ΔRASSAL -1 2,53049-0,45130-1,59075 0,11576 0,01924 ΔSALMINREAL -8 2,75577-0,29353-1,66005 0,10097 0,02201 ΔVDASAUTO -7 4,27549-0,03382-2,06772 0,04203 0,04030 ΔVDASIND -3 1,98790-0,12684-1,40993 0,16259 0,01251 D. Indicadores corporaivos INVESTBNDES -10 1,32457-0,02579-1,15090 0,25334 0,00414 ΔLn(FBCFCONS -1 ) 3,18403-0,16252-1,78439 0,07830 0,02724 ΔLn(FBCFMAQ -4 ) 3,24190-0,06884-1,80053 0,07569 0,02794 ΔLn(UCIIND -9 ) 7,08051 1,13219 2,66092 0,00948 0,07232 E. Indicadores de mercado financeiro Indicadores de mercados de capiais ΔLn(DOWJONES -6 ) 5,73850-0,30206-2,39552 0,01903 0,05727 ΔLn(IBOVESPA -3 ) 6,91842-0,17199-2,63029 0,01030 0,07053 ΔLn(VNMBOVESPA -3 ) 2,61090-0,04218-1,61583 0,11022 0,02023 ΔLn(VOIBOVESPA -2 ) + 1,19660 0,02777 1,09389 0,27741 0,00251 Indicadores de axas de juros ΔLn(TBF -0 ) + 3,78594 0,09233 1,94575 0,05533 0,03449 ΔLn(TR -9 ) + 3,42390 0,02231 1,85038 0,06809 0,03014 ΔLn(TJLP -5 ) + 13,90564 0,64216 3,72903 0,00037 0,14197 ΔLn(TMPRE -5 ) + 13,10269 0,64238 3,61976 0,00053 0,13432 F. Indicadores de economia exerna Indicadores de mercado de moeda esrangeira ΔDOLAR -3 / + 5,38435 0,07499 2,32042 0,02297 0,05322 ΔEURO -5 / + 2,80823 0,06799 1,67578 0,09784 0,02266 11
Sinal Esperado Tese F para significância Geral Tese para coeficiene individual R 2 ajusado Faor X i Coeficiene Signif. ΔIENE -5 / + 4,58435 11,33067 2,14111 0,03543 0,04393 Indicadores de comércio exerior ΔLn(PETROWTI -5 ) + 1,12695 0,07559 1,06158 0,29175 0,00162 ΔLn(PETROBRENT -8 ) + 1,33784 0,07104 1,15665 0,25099 0,00431 ΔLn(EXPORT -1 ) 1,86388-0,06135-1,36524 0,17615 0,01095 Fone: dados da pesquisa Foram realizadas regressões múliplas para ΔY com combinações por caegoria das variáveis consideradas significanes nas regressões univariadas significanes. Inicialmene esimou-se um modelo de ΔY com as variáveis das regressões com o maior coeficiene de deerminação ajusado R 2 ajusado. Em seguida, apenas na primeira caegoria, subsiui-se a variável com maior R 2 ajusado na regressão univariada pela variável com o segundo maior R 2 ajusado e esimou-se o modelo. Depois, denro da mesma caegoria, uilizou-se a variável com o erceiro maior R 2 ajusado e assim sucessivamene. Para cada caegoria escolheu-se a variável que fez com que a regressão mulivariada alcançasse o maior R 2 ajusado. Repeiu-se o mesmo procedimeno para cada uma das caegorias ou subcaegorias. Depois de odas as combinações opou-se pelo modelo com o maior R 2 ajusado mosrado na equação (4). Para a modelagem do presene esudo a endência, a sazonalidade para os meses 3, 4, 10 e 12 mosraram-se significanes e são apresenados na equação (4). Uilizou-se o mês de janeiro como mês base para as sazonalidades. ΔY = 0,0212 + 0,3556 ΔLn(TMPRE -5 ) 0,1543 ΔLn(BOVESPA -3 ) + 0,6284 ΔLn(DESEMP -10 ) 0,0236 ΔIPCA -11 0,9281 ΔM4-12 0,1275 PIB -9 + (4) 0,0339 Saz3 + 0,0325 Saz4 + 0,0537 Saz10 + 0,0285 Saz12 + 0,0005 T O modelo esimado para ΔY, equação (4), eve um R 2 de 0,58879 e o R 2 ajusado do modelo é de 0,51699, valores relevanes em se raando de um modelo com séries emporais esabilizadas. Para verificação dos pressuposos do modelo, calcularam-se os valores das esaísicas de Durbin-Wason e de Ljung-Box, concluindo-se pela ausência de auocorrelação residual e calculou-se a esaísica de Kolmogorov-Smirnov, concluindo-se pela normalidade dos resíduos. A probabilidade de Inadimplência é obida subsiuindo-se os valores obidos aravés da equação (4) na equação (5): PI = 1+ e 1 (Y -1 + ΔY j, ) 4.5 Previsões com o Modelo Para avaliar o desempenho do modelo aravés de uma comparação, esimou-se um modelo ARIMA para a axa de inadimplência e confronou-se as esimaivas do modelo em esudo com os dados reais da TI e com esse modelo ARIMA para a TI. O modelo ARIMA esimado para TI é mosrado na equação (6). ^ TI = ARIMA(1,2,0)(2,1,0) 12 (6) Para uma comparação objeiva enre modelos, Makridakis e al (1998, p.44) recomendam o cálculo do Erro Percenual Médio (EPM), conforme a equação (8), e do Erro Percenual Absoluo Médio (EPAM), conforme equação (9), definidos a parir do Erro Percenual (EP) da equação (7): (5) 12
^ n n 1 1 TI TI EP = (7) EPM = EP (8) EPAM = EP (9) n = 1 n = 1 TI Tabela 2 - Erro Percenual Médio e Erro Percenual Absoluo Médio Período Observação Modelo ARIMA(1,2,0)(2,1,0) 12 jul/06 0,06892 0,0696 0,0711 ago/06 0,06971 0,0699 0,0707 se/06 0,06975 0,0684 0,0698 EPM 0,235-1,825 EPAM 1,096 1,825 Fone: dados da pesquisa Pela Tabela 2 observa-se que o modelo em esudo eve um Erro Percenual Médio (EPM) de 0,235% conra -1,825% do modelo ARIMA(1,2,0)(2,1,0) 12. O Erro Percenual Absoluo Médio (EPAM) do modelo do rabalho foi de 1,096% e para o modelo ARIMA(1,2,0)(2,1,0) 12 esse valor foi de 1,825%, comprovando o melhor ajuse do modelo do presene esudo quando comparado a um modelo de previsão já consagrado. 4.6 Análise de Sensibilidade Na análise de sensibilidade, impõe-se uma variação a uma variável explicaiva, coeeris paribus, e verifica-se a sensibilidade da variável dependene a essa variação, fornecendo uma avaliação da vulnerabilidade a evenos adversos no sisema financeiro. Na análise de sensibilidade uilizou-se as equações (4) e (5) que compõe o modelo esimado. A análise de sensibilidade foi realizada para os meses de julho, agoso e seembro de 2006, denro do inervalo da amosra. Numa primeira pare da análise de sensibilidade, foi aplicada a mesma variação de 10% em cada uma das variáveis explicaivas separadamene, coeeris paribus, verificando-se a sensibilidade da probabilidade de Inadimplência a cada uma dessas variações. O objeivo é mosrar a direção e a magniude dessa sensibilidade. As variáveis com coeficienes negaivos na equação (4) forçaram uma variação negaiva, diminuindo a probabilidade de inadimplência. De modo conrário, as variações com coeficienes posiivos induziram uma variação posiiva, aumenando a probabilidade de inadimplência. Δ%PI(PIB) Δ%PI(IPCA) Δ%PI(IBOVESPA) Δ%PI(M4) Δ%PI(TMPRE) Δ%PI(DESEMP) -2-1 0 1 2 3 4 5 6 Δ%PI Figura 3 - Sensibilidade Média da PI às Variações de 10% das Variáveis explicaivas Fone: dados da pesquisa A Figura 3 apresena a sensibilidade média da probabilidade de inadimplência dos meses de julho, agoso e seembro de 2006, período uilizado para previsões denro da 13
amosra. A PI apresenou 5,72% de sensibilidade ao DESEMP, 3,20% ao TMPRE, -1,43% ao M4, -1,36% ao IBOVESPA, -0,09% ao IPCA, -0,06% ao PIB, em ordem crescene do valor absoluo da variação causada. O desemprego foi a variável que mais sensibilizou a PI. Numa segunda pare da análise de sensibilidade aplicaram-se a cada uma das variáveis explicaivas separadamene, coeeris paribus, suas respecivas variações hisóricas mais desfavoráveis à PI, para analisar o comporameno da PI em condições exremas, mas denro de cenários plausíveis, viso que ais variações ocorreram de fao. A Tabela 3 coném as maiores variações desfavoráveis de cada uma das variáveis explicaivas no período do esudo (março de 2000 a seembro de 2006). Tabela 3 Maiores Variações Hisóricas Desfavoráveis das Variáveis Explicaivas PIB IPCA M4 DESEMP IBOVESPA TMPRE Valores Mais Desfavoráveis 0,009331-0,21 0,04036 20,70 8622 74,22 Variações Mais Desfavoráveis -0,91421-2,34398-0,7446 0,1431667-0,5695008 0,271152 Variações % Mais Desfavoráveis -91,4212-234,398-74,455 14,316672-56,950079 27,11522 Médias 0,108770 0,61 0,15800 18,11 20028 58,39 Período das variações desfavoráveis jan/04 jul/06 se/02 abr/04 se/02 mar/03 Sinal + + Fone: dados da pesquisa A Figura 4 apresena a sensibilidade média da probabilidade de inadimplência à variações hisóricas mais desfavoráveis aplicadas nos meses de julho, agoso e seembro de 2006. Mosra ambém que a PI eve uma sensibilidade média de 12,79% a uma variação de - 56,95% do IBOVESPA, 11,23% a -74,46% do M4, 8,24% a 27,12% TMPRE, 8,11% a 14,32% do DESEMP, 2,21% a -234,39% do IPCA e 0,55% -91,42% do PIB. O índice de ações IBOVESPA foi o que mais sensibilizou a PI. Devido a sua maior variabilidade hisórica, o IBOVESPA sensibilizou mais a PI do que o desemprego. Δ%PI(PIB) Δ%PI(IPCA) Δ%PI(DESEMP) Δ%PI(TMPRE) Δ%PI(M4) Δ%PI(IBOVESPA) 0 2 4 6 8 10 12 Δ%PI Figura 4 - Sensibilidade Média da PI às piores Variações Hisóricas dos Faores Macroeconômicos Fone: dados da pesquisa 5 Análise Conclusiva Os modelos de risco de crédio de careira esão em consonância com os esforços para o cálculo do capial regulamenar das insiuições financeiras e enconram uma grande aplicação práica; não consiuindo apenas esforço exclusivamene eórico. A discussão sobre a escolha enre a uilização de modelos hrough-he-cycle ou poin-in-ime esá enre os 14
esudos mais recenes sobre risco de crédio e aproximação do capial regulamenar ao capial econômico; apresenando-se no esado da are nesa área do conhecimeno. Ese esudo conribui para o aumeno do nível de conhecimeno na área de gesão de risco de crédio ao aplicar na realidade brasileira um modelo usado inernacionalmene; fazendo as devidas adapações e melhorias. A principal adapação foi a correspondência enre as séries uilizadas pelos modelos ausríacos com as séries disponíveis no Brasil, agregandose algumas que correspondiam às caegorias e eliminando-se ouras que não possuíam equivalenes ou que não esavam disponíveis ao público. Observou-se que o modelo do presene esudo em um desempenho melhor para realizar previsões do que a radicional modelagem ARIMA. Quando a PI é submeida a uma mesma variação de 10%, a variável que mais a sensibiliza a PI é o DESEMP. O IBOVESPA é variável que mais sensibiliza a PI, quando se submee essa variável dependene às piores variações hisóricas das variáveis dependenes. Quando as variações são submeidas de forma igual, o que mais inerfere na sensibilidade da PI é o amanho do coeficiene do modelo. Já com as piores variações hisóricas das variáveis explicaivas, o que mais inerfere na sensibilidade é o amanho da variação combinado com o amanho do coeficiene de cada variável no modelo e com a ordem de grandeza da variável. Como exemplo, uma variável com pequena ordem de grandeza, um pequeno coeficiene e mesmo com uma grande variação, como o IPCA, inerferiu pouco na variação da PI. Ao se esudar a inerdependência do risco de crédio e o esado da economia mensurado por faores macroeconômicos, pode-se concluir que uma queda no índice de bolsa de valores IBOVESPA, uma queda no agregado macroeconômico M4, um aumeno da axa de desemprego, uma diminuição do índice de preços ao consumidor amplo, uma queda no Produo Inerno Bruo iveram efeios aumenaivos sobre a probabilidade de inadimplência, quando esudados os impacos hipoéicos das piores variações hisóricas das variáveis macroeconômicas chaves. O presene esudo é uma conribuição para as pares ineressadas nos riscos de bancos, ou seja, auoridades reguladoras, agências de raing, insiuições financeiras, invesidores, omadores de emprésimos, razendo maior segurança às operações e omada de decisões. 6 Referências Bibliográficas ALLEN, Linda; SAUNDERS, Anhony. A survey of cyclical effecs in credi risk measuremen models. Basle: Basle Commiee on Banking Supervision, 2003. (BIS Working Papers, n. 126). Disponível em: <hp://www.bis.org/publ/work126.hm>. Acesso em: 11/julho/2005. BCBS Basel Commiee on Banking Supervision. The New Basel Capial Accord: Consulaive Documen. Basel: BIS Bank for Inernaional Selemens, 2001. BLASCHKE, W.; MATTHEW, T.J.; MAJNONI, G.; PERIA, S.M. Sress Tesing of Financial Sysems: An overview of Issues, Mehodologies and FSAP Experiences. IMF Working Paper 01/88, 2001. BOSS, Michael. A Macroeconomic Credi Risk Model for Sress Tesing he Ausrian Credi Porfolio. In: Financial Sabiliy Repor 4, p. 64-82. Vienna: OeNB Oeserreichische Naionalbank, December, 2002. Disponível em: <hp://www.oenb.a>. Acesso em: 27/01/2007. BRASIL. Resolução do Conselho Moneário Nacional nº 2.682, de 21 de dezembro de 1999. Dispõe sobre criérios de classificação das operações de crédio e regras para consiuição de provisão para crédios de liquidação duvidosa. Disponível em: <hp://www.bcb.gov.br>. Acesso em 12/10/2005. DAVIS, Peer O. Credi Risk Measuremen: Avoiding Uninended Resuls Par 1. The RMA Journal, april, 2004. 15
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