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DETERMINANTES DAS MARGENS BANCÁRIAS: APLICAÇÕES A ALGUNS PAÍSES EUROPEUS Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão Dissertação de Mestrado em Economia.

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1 DETERMINANTES DAS MARGENS BANCÁRIAS: APLICAÇÕES A ALGUNS PAÍSES EUROPEUS Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão Dissertação de Mestrado em Economia Orientação: Professor Doutor Carlos Arriaga Costa Mestranda: Fernanda Manuel Taveira Veiga

2 Problema de Pesquisa Verificar em que medida a margem de juros líquida (MJL) dos bancos, é determinada por: variáveis de estrutura de mercado, variáveis específicas aos bancos, variáveis regulamentares, e variáveis macroeconómicas.

3 Motivação Apesar da multiplicidade de estudos sobre os determinantes das margens de juro a questão continua actual. A deterioração das margens de juro preocupa sobretudo banqueiros e governantes, num período de instabilidade dos mercados financeiros, impelindo os bancos a centrarem parte da actividade na intermediação financeira. Outro facto relaciona-se com a existência de bases de dados cada vez mais sofisticadas que permitem introduzir novas variáveis nos modelos das margens de juro. Os estudos empíricos anteriores procuraram concluir sobre os determinantes das margens de juro, e apontar uma explicação para o nível das mesmas, porém, os resultados são por vezes contraditórios e inconclusivos.

4 Motivação Este estudo difere dos anteriores por incluir na análise Portugal juntamente com um conjunto de países Europeus - Bélgica, Grécia, Irlanda, Holanda, Áustria, Finlândia, Alemanha, Espanha, França, Itália e Reino Unido. Ambiciona-se sustentar a tomada de decisões relativamente a políticas microeconómicas e macroeconómicas que permitam reduzir os custos de intermediação financeira contribuindo para o bem-estar social, e Auxiliar na definição de políticas regulamentares que possibilitem a prevenção ou minimização da instabilidade nos mercados financeiros. Pretende-se aprofundar a estudo sobre os determinantes das margens de juro e observar em que medida os resultados obtidos corroboram a teoria económica, e resultados empíricos anteriores.

5 Evolução Margens de Juro MEDIANA MARGEM DE JUROS POR PAÍSES Tendência generalizada de queda das margens de juro, nos países analisados. VALORES MÉDIO DA MARGEM DE JUROS POR PAÍSES Tendência de evolução decrescente da margem de juros, com alguma variabilidade, para o período

6 Intermediação Financeira Actividade Financeira Intermediada Actividade Financeira Desintermediada INTERMEDIAÇÃO FINANCEIRA É realizada por instituições intermediarias, geralmente instituições financeiras, que captam recursos junto dos agentes económicos superavitários, e obrigam-se a honrar a exigibilidade destes recursos que emprestam aos agentes económicos deficitários. É efectuada directamente entre os agentes económicos superavitários e os agentes económicos deficitários. O papel das instituições financeiras consiste em promover a corretagem de valores.

7 Teoria dos Custos de Transacção: Stiglitz e Weiss (1981); Bernanke (1983); Ramakrishnan & Thakor (1984); Rajan e Zingales, 1988; Pereira da Silva (2001); Levine (1997) e (2004). Teoria do Seguro de Liquidez: Bryant (1980); Diamond e Tybvig (1983); Freixas e Rochet (1999); Sáez e Shi (2004). Teoria da Coalizão (Coalizion): Leland e Pyle (1977) Teoria da Delegação de Monitorada (delegated monitoring): Diamond, D. (1984) e (1991); Gale & Hellwig (1985); Campbell & Kracaw (1980); Boyd & Prescott (1986); Sinkey (1992); Freixas e Rochet (1999). Teoria dos Contratos: Sharpe, S. (1990). Teorias da Intermediação Financeira

8 Modelos das Margens de Juro Modelos de Empresa Bancária (Monopólio) Modelos de Dealership Modelos das Margens de Juro Klein (1971) Monti (1972) Zarruk (1989) Wong (1997) Zarruk e Madura (1992) Barajas, et al. (1999) …. Ho e Saunders (1981) McShane e Sharpe (1985) Allen (1988) Angbazo (1997) Brock e Suarez (2000) Saunders e Schumacher (2000) Drakos (2003) Maudos e Guevara (2004) … Os determinantes das margens de juro bancárias têm sido analisados à luz de dois modelos alternativos:

9 Resumo Analisamos os determinantes das margens de juro líquidas (MJL) no sector bancário num conjunto de países Europeus (Bélgica, Irlanda, Holanda, Áustria, Finlândia, Alemanha, Espanha, França, Itália, Portugal e Reino Unido), para o período Baseamo-nos no modelo teórico de Ho e Saunders (1981) e posteriores extensões. Seleccionamos 21 variáveis para representar os 4 factores contemplados no modelo. Palavras-chave: Margens de Juros Líquidas; Intermediação Financeira; Bancos; Europa.

10 No modelo de Ho e Saunders (1981) o banco é modelado como um agente avesso ao risco que procura depósitos e concede crédito (actua como um intermediário financeiro). Hipóteses do Modelo: Não existem custos de processamento para os depósitos nem para os empréstimos. O banco representativo define o preço dos empréstimos (b) e dos depósitos (a) no início do período (inalterados para o resto do período), e a quantidade (Q) é definida exogenamente. O principal risco de portfólio que o banco enfrenta é o risco da volatilidade das taxas de juro (G 2 ). O horizonte de planeamento é de um único período de tempo (que se pressupõe curto). No período, verifica-se uma entrada de empréstimos e de depósitos com a mesma dimensão de transacção (Q). O banco maximiza a utilidade esperada da riqueza final. O problema de decisão do banco perante o risco de transacção, e o risco da taxa de juro prende-se com a determinação das taxas de juro dos depósitos e empréstimos, spreads das taxas de juro, (s) que maximizem a utilidade óptima esperada. Referencial Teórico - Modelo Ho e Saunders (1981)

11 Lógica subjacente ao modelo: Supondo que um novo depósito entra no banco antes de existir uma procura por empréstimos, então, o banco irá temporariamente investir os fundos recebidos no mercado monetário a uma taxa (t), assumindo o risco de reinvestimento no final do período, na eventualidade das taxas de juro no mercado monetário interbancário baixarem. Similarmente, se ocorre uma nova procura por empréstimos, antes que um novo depósito tenha sido efectuado, o banco terá que recorrer ao mercado monetário interbancário para se financiar, enfrentando o risco de refinanciamento, se as taxas de juro subirem. Simultaneamente, os bancos deparam-se com a incerteza associada ao pagamento dos empréstimos, uma vez que existe a probabilidade de alguns não serem pagos, i.e. o risco de crédito (R). O banco irá aplicar uma margem aos empréstimos (b), e aos depósitos (a), que o irá compensar pelo risco da taxa de juro e pelo risco de crédito. Referencial Teórico - Modelo Ho e Saunders (1981)

12 Modelo de Dealership Margem TeóricaEspecificação Empírica Resultados Obtidos Variáveis IndependentesEfeito EsperadoResultado Empírico IR - Taxa de Juros Implícita++ OR - Custo de Oportunidade das Reservas+NS DP - Prémio de Incumprimento+NS δ t ou G 2 - Volatilidade da taxa de juro++ NS: Não Significativa Referencial Teórico - Modelo Ho e Saunders (1981)

13 Hipóteses de Pesquisa H 0 : A margem de juros líquida dos bancos, dos países Europeus seleccionados neste estudo não é determinada pelas variáveis de estrutura de mercado; específicas aos bancos; regulamentares; e macroeconómicas. H 1 : A margem de juros líquida dos bancos, dos países Europeus seleccionados neste estudo é determinada pelas variáveis de estrutura de mercado; específicas aos bancos; regulamentares; e macroeconómicas.

14 Fontes de Informação e Amostra Bankscope - Balanços e Contas de Exploração (estrutura de mercado, características específicas aos bancos, e ambiente regulamentar). Eurostat e Bloomberg - Indicadores macroeconómicos (componente macroeconómica). Amostra: painel de dados não equilibrado de bancos, de 11 países, período PAISBancos% Alemanha ,97 Áustria2.3365,8 Bélgica7841,95 Espanha1.9684,89 Finlândia1760,44 França3.5048,7 Holanda7121,77 Irlanda6401,59 Itália ,25 Portugal3840,95 Reino Unido3.4968,68 Total

15 Modelo Empírico Onde: MJL ict é a margem de juros líquida do banco i, no país c, num determinado período t. α0 ict é termo constante da regressão, i.e., a estimativa da margem de juros líquida para todos os bancos i, no país c, no momento t. β 1 Merc ct é um vector de características específicas da estrutura do sector bancário, no país c, no momento t. β 2 Banc ict é um vector de características específicas ao banco i, no país c, no momento t. β 3 Reg ct é um vector de características regulamentares específicas ao banco i, no país c, no momento t. β 4 Macro ct é um vector de características macroeconómicas do país c, no momento t. ε ict é o resíduo do banco i, no país c, no momento t.

16 Variáveis MJL Margem de juros líquida, do banco i no país c num determinado período t, que é calculada pela diferença entre os juros recebidos e os juros pagos em percentagem do total dos activos remunerados. Variável Dependente Factores de Estrutura de Mercado Herf. Índice de Herfindahl, somatório dos quadrados das quotas de mercado dos activos dos bancos. CR5 Rácio de concentração CR5, mede o peso dos activos dos 5 maiores bancos no total do activo do sector bancário. QM A quota de mercado (QM), total de activos dos bancos em percentagem do total de activos dos bancos no país. Desenv.Sector Desenvolvimento do sector bancário, total de activos dos bancos em percentagem do PIB. Variáveis Independentes

17 Factores Específicos aos Bancos Cust.Oper.Méd. Custos operacionais médios, rácio custos operacionais/activo total. Aver.Risco Aversão ao risco, rácio capitais próprios/activo total. Risc.Créd. Risco de crédito, rácio de empréstimos líquidos sobre o activo total. Risc.Créd.*DP.TJMM3M Interacção entre o risco de crédito (Risc.Créd.) e o risco de mercado (DP.TJMM3M), produto do desvio padrão anualizado das taxas de juro diárias a 3 meses no mercado monetário interbancário, e o risco de crédito. Risc.Créd.*DP.OTs3A Interacção entre o risco de crédito (Risc.Créd.) e o risco de mercado (DP.OTs3A), produto do desvio padrão anualizado das taxas de juro diárias das obrigações do tesouro com 3 anos de maturidade, e o risco de crédito. Risc.Créd.*DP.OTs10A Interacção entre o risco de crédito (Risc.Créd.) e o risco de mercado (DP.OTs10A), produto do desvio padrão anualizado das taxas de juro diárias das obrigações do tesouro com 10 anos de maturidade, e o risco de crédito.

18 Variáveis Independentes Factores Regulamentares Pag.Jur.Imp. Pagamento de Juros Implícitos, diferença entre os custos não relacionados com juros e os rendimentos não relacionados com pagamentos de juros a dividir pelo total dos activos. Cust.Oport.Reser. Custo de Oportunidades das Reservas bancárias, rácio activos não remunerados/ total dos activos remunerados.

19 Variáveis Independentes Factores Macroeconómicos PIB Taxa de crescimento real do PIB, mede a variação anual, em %, do valor do PIB calculado a preços constantes. PIB.p.Cap. PIB per capita, obtém-se dividindo o valor do PIB pela população de um país, obtém-se um valor médio per capita. T.D.(%) Taxa de desemprego, é a taxa que permite definir o peso da população desempregada sobre o total da população activa. Inf. Taxa de inflação, calculada pela variação (no fim do ano) do IPC (Índice de Preços no Consumidor). DP.TJMM3M Volatilidade das taxas de juro no mercado monetário, medida pelo desvio padrão anualizado das taxas de juro diárias da taxa de juro a 3 meses no mercado monetário interbancário. DP.OTs3A Volatilidade das taxas de juro no mercado monetário, medida pelo desvio padrão anualizado das taxas de juro diárias das obrigações do tesouro com 3 anos de maturidade. DP.OTs10A Volatilidade das taxas de juro no mercado monetário, medida pelo desvio padrão anualizado das taxas de juro diárias das obrigações do tesouro com 10 anos de maturidade.

20 Resultados Esperados para os Coeficientes Coeficientes Resultados Esperados Resultados Estudos Anteriores Concentração de Mercado Herf. +Maudos e Guevara (2004); Claeys e Vander Vennet (2008) (+) Concentração de Mercado CR5 + McShane e Sharpe (1985); Ruthenberg e Elias (1996); Williams (1998); Barajas, Steiner, e Salazar (1999); Saunders e Schumacher (2000); Sinkey e Carter (2000); Claessens, Demirgüc-Kunt, e Huizinga (2001) Claeys e Vander Vennet (2008) (+) Poder de Mercado QM + McShane e Sharpe (1985), Oreiro et al. (2005); Williams (2007); (+) Abreu e Mendes (2001); Claeys e Vander Vennet (2008) (N.S.) Desenvolvimento do Sector Bancário Desenv.Sector -Demirgüç-Kunt, A., e H. Huizinga (1999); Naceur (2003) (-) Custos Operacionais Médios Cust.Oper.Méd. + Brock e Rojas-Suarez (2000); Maudos e Guevara (2004); Gan-Ochir, D. 2006) (+) Grau de aversão ao risco Aver.Risco + ou - Ho e Saunders (1981) (N.S); McShane e Sharpe (1985); Hanson e Rocha (1986); Berger (1995); Angbazo (1997); Randall (1998); Huizinga (1999); Saunders e Schumacher (2000); Abreu e Mendes (2001); Maudos e Guevara (2004); Gelos (2006); Kosmidou et al (2005); Claeys e Vander Vennet (2008) (+) Wong, (1997) (-) Heffernan, S.A. e Fu, M (+ ou -) Risco de Crédito Risc.Créd. + Hanson e Rocha (1986); Angbazo (1997); Huizinga (1999); Saunders e Schumacher (2000) (+) Dimensão Média das Operações Dimen.Méd.Oper. + Hanson e Rocha (1986); Angbazo (1997); Huizinga (1999); Saunders e Schumacher (2000) (+) ; Gan-Ochir, D. (2006) (+ ou -) Eficiência de Gestão Efic. + Hanson e Rocha (1986); Angbazo (1997); Huizinga (1999Saunders e Schumacher (2000); Abreu e Mendes (2001); Guevara (2002); Maudos e Guevara (2004); Estrada, D., Gomez, E. e Orozco, I., 2006) (+)

21 Resultados Esperados para os Coeficientes Coeficientes Resultados Esperados Resultados Estudos Anteriores Pagamento de Juros Implícitos Pag.Jur.Imp. + Ho e Saunders (1981), Angbanzo (1997), Huizinga et al (1999), Saunders e Schumacher (2000); Maudos e Guevara (2004) (+) Custo de Oportunidade das Reservas Bancárias Cust.Oport.Reser. + Ho e Saunders (1981) (N.S); Angbazo (1997); Huizinga et al (1999); Saunders e Schumaker (2000) (+) Produto Interno Bruto (PIB) per capita PIB.p.Cap. - Demirgüc-Kunt e Huizinga (1999); Brock e Rojas-Suárez (2000) (-) Afanasieff e Nakane (2002) (+ ou -) Taxa de Crescimento Real do Produto Interno Bruto (PIB) PIB -Demirgüc-Kunt e Huizinga (1999); Brock e Rojas-Suárez (2000) (-) Taxa de Desemprego T.D.(%) +Abreu e Mendes (2001) (-) Taxa de Inflação Inf. + Huizinga et al (1999); Hanson e Rocha (1986; Naceur (2003); Naceur e Goaied (2001); Afanasieff (2002); Casu et al (2004); Diaz e Olivero (2005); Hesse (2007) (+) Volatilidade das Taxas de Juro DP.TJMM3M DP.OTs3A DP.OTs10A + Ho e Saunders (1981); Mcshane e Sharpe (1985); Angbazo (1997); Huizinga et al (1999); Saunders e Schumacher (2000); Maudos et al (2003); Gelos (2009) (+) Interacção entre o Risco de Crédito e o Risco de Mercado Risc.Créd.*DPTJMM3M Risc.Créd.*DP.OTs3A Risc.Créd.*DP.OTs10A + Hanson e Rocha (1986); Angbazo (1997); Huizinga (1999); Schumacher e Saunders (2000) (+)

22 Metodologia de Estimação O modelo foi estimado através da técnica de dados em painel que permite verificar os dados tanto em corte transversal, com em série temporal, Programa econométrico EViews 6.0. Numa fase inicial, relativamente às estimações, utilizamos o mínimos quadrados ordinários (MQO). Verificamos os dados sem efeito aleatório ou fixo. Os resultados obtidos não foram satisfatórios. Os dados não permitiam cumprir com todos pressupostos de validação do modelo – R2 ajustado, multicolinearidade, homocedasticidade, normalidade e autocorrelação – pelo que conduzimos várias experiencias até chegar a resultados mais consistentes. A regressão estimada é globalmente significativa para um nível de confiança de 95%, pelo que, as margens de juro líquidas são explicadas pelas variáveis incluídas no modelo.

23 Metodologia de Estimação Modelo 1: MMQO, sem qualquer tipo de efeitos (fixos, aleatórios, seccionais, temporais, ou ponderações). Modelo 2: MMQO, efeitos fixos seccionais, com recurso ao coeficiente de covariância e erros padrão seccionais de White (White cross-section standard errors & covariance). Modelo 3: MMQO, efeitos aleatórios seccionais, com recurso ao coeficiente de covariância e erros padrão seccionais de White. Modelo 4: MMQ generalizado, com ponderações seccionais (cross-section weights), e com recurso ao coeficiente de covariância e erros padrão seccionais de White. Modelo 5: MMQ, com efeitos fixos seccionais, desfazagens AR(1), com recurso ao coeficiente de covariância e erros padrão seccionais de White. Modelo 6: MMQ com efeitos fixos seccionais, desfazagens AR(2), com recurso ao coeficiente de covariância e erros padrão seccionais de White. MMQ – Método dos mínimos quadrados; MMQO – Método dos mínimos quadrados ordinário

24 Testes à Especificação do Modelo e aos Resíduos Modelo 1R2R2 0, R 2 Ajustado0, Modelo 2R2R2 0, R 2 Ajustado0, Modelo 3R2R2 0, R 2 Ajustado0, Modelo 4R2R2 0, R 2 Ajustado0, Modelo 5R2R2 0, R 2 Ajustado0, Modelo 6R2R2 0, R 2 Ajustado0, Qualidade do Ajustamento Modelo 1Estatística - F31,72924 Prob (Estatística - F)0, Modelo 2Estatística - F44,36885 Prob (Estatística - F)0, Modelo 3Estatística - F85,26503 Prob (Estatística - F)0, Modelo 4Estatística - F26168,73 Prob (Estatística - F)0, Modelo 5Estatística - F395,3075 Prob (Estatística - F)0, Modelo 6Estatística - F204,5806 Prob (Estatística - F)0, Fonte: Elaboração própria. Notas: Teste DW - (+) d 2 existe autocorrelação negativa; (0) d 2 não existe autocorrelação. Aderência dos Modelos Modelo 1Estatística DW(+) 0, Modelo 2Estatística DW(-) 2, Modelo 3Estatística DW(+) 1, Modelo 4Estatística DW(+) 0, Modelo 5Estatística DW(-) 2, Modelo 6Estatística DW(0) 1, Autocorrelação Residual

25 LinearidadeHetecedasticidade (H0) O Modelo é linear nos Parâmetros Existe uma relação linear de dependência entre uma variável a explicar ou independente, Y (margem de juros líquida), e (k-1) variáveis explicativas ou independentes, bem como um termo residual, não observável μ. (H1) E (μ / X) = 0 significa que as variáveis explicativas não estão correlacionadas com μ. E (μ) = 0 A covariância entre o termo residual e as variáveis explicativas é nula. Podemos deste modo classificar as variáveis explicativas como exógenas. Os resultados do teste de Dubin-Watson indicam a existência autocorrelação positiva e negativa nos modelos estimados, para um nível de significância de 5%. Os resultados dos testes de autocorrelação de primeira ordem, indicam-nos que se rejeita a hipótese nula de ausência de autocorrelação de primeira ordem. (H2) Homocedasticidade Hipótese nula - H0: Homocedasticidade (a variância dos resíduos é constante) Hipótese alternativa – H1: Heterocedasticidade (a variância dos resíduos não é constante) Conclusão: para α=5%, rejeitamos a hipótese nula, ou seja rejeitamos a hipótese de homocedasticidade. Testes de Hipóteses Sobre os Pressupostos do MRLM

26 Normalidade Multicolinearidade (H3) Não existe multicolinearidade. A matriz X tem característica completa, ou seja, Car (x) = k < n. Esta hipótese garante que as colunas de X são linearmente independentes. Para detectar se existe ou não a presença de multicolinearidade na regressão estimada utilizamos a matriz das correlações onde verificamos o seu valor entre as variáveis explicativas. O resultado encontrado foi baixo. O que confirma a inexistência de multicolinearidade. (H4) o termo residual segue uma distribuição normal, condicionada em X, com média nula e variância. H0: Distribuição normal (os resíduos seguem uma distribuição normal) H1: Distribuição não normal (os resíduos seguem uma distribuição não normal) Para detectar a normalidade dos resíduos da equação utilizamos o histograma, e o teste Jarque-Bera. Os testes evidenciam que a hipótese nula de normalidade não pode ser rejeitada. Testes de Hipóteses Sobre os Pressupostos do MRLM

27 Resultado Obtido para os Coeficientes Variáveis Resultado EsperadoModelo 1 Modelo 2 Modelo 3Modelo 4Modelo 5Modelo 6 Herf.+N.S. + ***+ ** CR5+N.S. QM+N.S. - * Desenv.Sector-- ***N.S. - *** N.S. Cust.Oper.Méd.+- ***N.S. - ***+ **N.S. Aver.Risco+ ou -+ ***+ *N.S.+ *** Risc.Créd.+N.S.+ ***N.S.+ ***+ *+ *** Dimen.Méd.Oper.+- *** N.S.- ***+ ***N.S. Efic.-- *** - **- *** Pag.Jur.Imp.++ *** Cust.Oport.Reser.+- *** N.S.+ ***+ ** PIB.p.Cap.-N.S.+ *N.S.+ ***+ **N.S. PIB-N.S. - ***N.S. T.D.(%)++ * N.S.+ ***N.S.+ * Inf.+N.S. + **N.S. DP.TJMM3M+N.S. - **N.S. DP.OTs3A+N.S. + *** DP.OTs10A+N.S. + ***- *** Risc.Créd.*DPTJMM3M++ * + ***N.S. Risc.Créd.*DP.OTs3A+N.S. - ***- **- *** Risc.Créd.*DP.OTs10A+N.S.+ ** + *** Nota: N.S. – a variável não é estatisticamente significativa. * significativa a 10%; ** significativa a 5%; *** significativa a 1%.

28 Significado Económico dos Coeficientes Determinantes Modelo 6 Herf.0,00 CR5N.S. QM-0,12 Desenv.SectorN.S. Cust.Oper.Méd.N.S. Aver.Risco0,17 Risc.Créd.0,12 Dimen.Méd.Oper.N.S. Efic.-0,04 Pag.Jur.Imp.0,42 Cust.Oport.Reser.0,04 PIB.p.Cap.0,00 PIB-0,34 T.D.(%)0,65 Inf.N.S. DP.TJMM3MN.S. DP.OTs3A0,99 DP.OTs10A-1,29 Risc.Créd.*DPTJMM3MN.S. Risc.Créd.*DP.OTs3A-0,02 Risc.Créd.*DP.OTs10A0,03 Nota: N.S. – a variável não é estatisticamente significativa. Os dados na tabela indicam a variação em % da margem de juros líquida em resposta a um aumento de 10% nos seus determinantes. Os resultados sugerem que a margem de juros responde mais a variações no pagamento de juros implícitos (Pag.Jur.Imp.), no crescimento do PIB (PIB) e na Volatilidade das Taxas de Juro (DP.OTs3A, DP.OTs10A). A quota de mercado, a ineficiência de gestão, a Volatilidade das Taxas de Juro das OTs10A, a interacção entre o risco de crédito e o risco de mercado medido pelas OTs3A, e a variação no PIB, exercem um impacto negativo nas margens de juro. A aversão ao risco, o risco de crédito, o pagamento de juros implícitos, o custo de oportunidade das reservas, a taxa de desemprego, Volatilidade das Taxas de Juro das OTs3A, interacção entre o risco de crédito e o risco de mercado medido pelas OTs10A, exercem um impacto positivo nas margens de juro.

29 Conclusões e Implicações O facto das margens de juro não serem determinadas pela concentração de mercado é provavelmente um reflexo do intensificar da concorrência. O impacto negativo do poder de mercado nas margens de juro sugere que mais concorrência é uma solução óptima porque pressiona a diminuição das margens de juro. O impacto positivo do grau de aversão ao risco nas margens enfatiza a importância de cumprir com os requisitos de capital como forma de evitar que os bancos assumam riscos excessivos e, simultaneamente, contribui para preservar a confiança dos depositantes. O impacto positivo do aumento do crédito concedido - o grau de aversão ao risco - resulta em margens mais elevadas, e reflecte a capacidade dos bancos para integrarem o risco e considerações sobre o custo nas políticas de definição do pricing dos empréstimos.

30 Conclusões e Implicações O impacto positivo da ineficiência de gestão nas margens de juro alerta para a importância da melhoria dos níveis de eficiência, uma vez que os elevados custos operacionais são, em parte, passados para os consumidores. Por outro lado, o impacto da componente regulamentar (Pagamento de Juros Implícitos e Custo de Oportunidade das Reservas Bancárias) nas margens mostra que a política de pagar juros sobre as reservas dos bancos pode ter um impacto mais significativo na redução dos custos de intermediação financeira, e consequentemente nas margens de juro. O facto da volatilidade das taxas de juro influenciar o nível das margens de juro sugere que políticas macroeconómicas, com o objectivo de reduzir a volatilidade das taxas de juro, podem ter um efeito positivo na diminuição das margens de juro.

31 Sugestões para Pesquisas Futuras É imprescindível compreender a dinâmica da rendibilidade do balanço dos bancos, descobrir novas formas de aumentar os rendimentos não relacionados com a actividade de intermediação financeira pura, e simultaneamente exercer um controlo de custos mais apertado e eficiente. Investigações futuras poderiam centrar-se em medidas e políticas que proporcionassem condições de mercado que contribuíssem para um sistema bancário mais eficiente e estável. Seria interessante aprofundar a análise dos determinantes das margens de juro e o comportamento de definição de preços dos bancos. Poderiam também ser utilizadas medidas mais amplas de definição da margem de juros.


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