Prociclicidade do risco de crédito : um modelo point in time para o risco da carteira de crédito agregada dos bancos brasileiros

Orientador : Ana Paula Mussi Szabo CherobimDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Administração. Defesa: Curitiba, 2007Inclui bibliografiaResumo: A história revela que os períodos de expansão de mercado constituem-se em zonas de incubação para a maioria dos problemas de crédito, onde a euforia leva a uma agressividade irresponsável, verificando-se a expansão da assunção do risco no mercado. O presente estudo parte da hipótese da prociclicidade do risco de crédito, ou seja, que o desenvolvimento do risco de crédito está ligado ao ambiente macroeconômico. Quando o cenário econômico se deteriora, o risco de crédito se incrementa e, inversamente, quando ocorre o fortalecimento da economia, o risco de crédito diminui. A partir dessa constatação, estima-se um modelo point in time para risco de crédito definido como a probabilidade de inadimplência da carteira de crédito agregada dos bancos brasileiros, sendo que tais modelos point in time são mais apropriadas aos propósitos de alocação de capital. No âmbito do presente estudo, foi considerado que a expressão "bancos brasileiros" significa "instituições financeiras e demais instituições autorizadas a funcionar pelo Banco Central do Brasil". Na modelagem, a probabilidade de inadimplência é a variável dependente dos fatores macroeconômicos como o PIB, taxas de juros, inflação, índices de bolsas de valores, desemprego, dentre outras variáveis independentes do modelo. A modelagem não faz a consideração dos componentes idiossincráticos, como os componentes de uma empresa em particular sobre o risco de crédito. Foram utilizados dados mensais, referentes ao período de março de 2000 a setembro de 2006, coletados em bases de dados públicas. Fez-se uso da modelagem ARIMA para séries temporais e de regressões por meio do método dos mínimos quadrados ordinários. A partir do modelo estimado foram realizadas previsões para a probabilidade de inadimplência dentro e fora da amostra. Realizou-se uma análise de sensibilidade da probabilidade de inadimplência diante da variação cada uma das variáveis significativas coeteris paribus, concluindo que, a uma mesma variação percentual das variáveis explicativas, a probabilidade de inadimplência é mais sensível ao desemprego, mas, em se tratando das piores variações históricas das variáveis explicativas, foi o IBOVESPA quem mais sensibilizou a probabilidade de inadimplência.Abstract: History shows that market expansion periods constitute breeding grounds for most credit risk issues, as their accompanying euphoria leads to irresponsibly aggressive credit extension and subsequent expansion of risk assumption in the financial market. This study starts from the hypothesis of procyclicality of credit risk, that is, that credit risk build-up is linked to the macroeconomic environment. When the macroeconomic scenario deteriorates, credit risk increases, and inversely, when the economy gathers strength, credit risk decreases. From this observation a point in time model is developed for credit risk, defined as the probability of default of the aggregate credit portfolio of Brazilian banks, although admittedly such point in time models are better suited to capital allocation purposes. In this study, "Brazilian banks" mean "financial and other institutions authorized to operate by the Central Bank of Brazil". In the model, probability of default is the dependent variable, while macroeconomic factors such as GDP, interest rates, inflation, stock exchange indexes, unemployment and others are the independent variables. The model does not take into account idiosyncratic components such as the credit risk components of a particular company. Monthly data for the period March 2000 through September 2006 were used, obtained from public databases. The ARIMA model was used for the time series, and the ordinary least square method was used for the regressions. Based on the developed model, probability of default predictions were made within and outside the sample. A sensitivity analysis of the probability of default was performed for variation in each of the significant variables ceteris paribus, which yielded the conclusion that for a given percentile variation of the explanatory variables, the probability of default is most sensitive to unemployment. However, as far as the worst historical variations in the explanatory variables are concerned, it was the IBOVESPA index which most affected the probability of default