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Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão

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Apresentação em tema: "Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão"— Transcrição da apresentação:

1 Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão
DETERMINANTES DAS MARGENS BANCÁRIAS: APLICAÇÕES A  ALGUNS PAÍSES EUROPEUS Dissertação de Mestrado em Economia Orientação: Professor Doutor Carlos Arriaga Costa Mestranda: Fernanda Manuel Taveira Veiga PLANO DE APRESENTAÇÃO DA TESE Problema de Pesquisa Motivação Evolução Margens de Juro Resumo Intermediação Financeira Modelos das Margens de Juro Referencial Teórico - Modelo Ho e Saunders (1981) Hipóteses de Pesquisa Fontes de Informação e Amostra Modelo Empírico (Variáveis; Resultados Esperados para os Coeficientes; Metodologia de Estimação; Testes à Especificação do Modelo e aos Resíduos; Testes de Hipóteses Sobre os Pressupostos do MRLM; Resultado Obtido para os Coeficientes; Significado Económico dos Coeficientes) Conclusões e Implicações Sugestões para Pesquisas Futuras Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão

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. ESTRUTURA DE MERCADO índice de Herfindahl-Hirschman (Herf.) Rácio de Concentração (CR5) Quota de Mercado (QM) Desenvolvimento do Sector Bancário (Desenv.Sector) FACTORES ESPECÍFICOS AOS BANCOS Custos Operacionais Médios (Cust.Oper.Méd.) Grau de Aversão ao Risco (Aver.Risco) Risco de Crédito (G2c ) Covariância entre o Risco de Crédito e o Risco de Mercado (Risc.Créd.*DPTJMM) Dimensão Média das Operações (Dimen.Méd.Oper.) Eficiência da Gestão (Efic.) Rácio Cost-to-Income (COI) FACTORES REGULAMENTARES Pagamento de Juros Implícitos (Pag.Jur.Imp.) Custo de Oportunidade das Reservas (Cust.Oport.Reser.) FACTORES MACROECONÓMICOS Taxa de crescimento real do PIB (∆PIB) PIB per capita (PIB.p.Cap.) Taxa de desemprego (T.D. %) Taxa de inflação (Inf.) Volatilidade das Taxas de Juro (G2mc)

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

6 Intermediação Financeira
Actividade Financeira Intermediada Actividade Financeira Desintermediada 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 Teorias da Intermediação Financeira
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). Teoria dos Custos de Transacção: realça os custos relacionados com a actividade de intermediação financeira. Os custos de transacção compreendem os custos de pesquisa, de monitorização do crédito e de auditoria, fazer cumprir o contrato, e o custo relativo aos problemas de incentivo entre compradores e vendedores, i.e. custos de agência. Teoria de Seguro de Liquidez: justifica a presença de instituições financeiras através da ideia de uma pool de liquidez. Por vezes ocorrem choques de liquidez devido ao facto da liquidez dos intervenientes da pool não acontecer em simultâneo. Teoria da Coalizão: relativamente à divisão de informações, considera que os empreendedores beneficiam informações privilegiadas sobre os projectos desenvolvidos pelos investidores. Uma instituição financeira constitui, nesta perspectiva, uma espécie de coalizão com a finalidade de intercâmbio de informação e diminuição da assimetria de informação. O modelo de L&P (1977) justifica a existência dos IF considerando os benefícios obtidos pelos tomadores de empréstimos quando eles formam coalizões, provando que eles são capazes de comunicar, de um modo crível, a qualidade de seus projectos dentro de uma coalizão. Teoria da Delegação de Monitorada: (delegated monitoring), considerando a existência de assimetria de informação, o método mais eficaz para assegurar a eficiência dos projectos financiados é proceder à sua monitorização. Deste modo, é possível ultrapassar situações de risco moral, acautelando comportamentos oportunistas do tomador de crédito, como por exemplo, não efectuar os pagamentos atempadamente, e auditar e punir o tomador que não cumpra com as suas obrigações contratuais (cost style verification) os intermediários financeiros são agentes, ou grupos de agentes, que são delegados de monitorar os investimentos em activos financeiros. Os IF emitem títulos a fim de comprar outros títulos. Teoria dos Contratos: o relacionamento entre o banco e o tomador de crédito dá-se por meio de um contrato, no qual são enumeradas todas as obrigações e previsões de contingência futura, referentes ao valor a pagar pelo devedor, à taxa de juros, às garantias a prestar, entre outras. Contudo, considerando que comummente os contratos não são completos, torna-se problemático antever todas as situações prováveis de ocorrer, tornando-os mais dispendiosos

8 Modelos das Margens de Juro
Os determinantes das margens de juro bancárias têm sido analisados à luz de dois modelos alternativos: Modelos das Margens de Juro Modelos de Empresa Bancária (Monopólio) Modelos de Dealership 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)

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 Referencial Teórico - Modelo Ho e Saunders (1981)
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 (G2). 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.

11 Referencial Teórico - Modelo Ho e Saunders (1981)
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. Teoria dos Custos de Transacção: realça os custos relacionados com a actividade de intermediação financeira. Os custos de transacção compreendem os custos de pesquisa, de monitorização do crédito e de auditoria, fazer cumprir o contrato, e o custo relativo aos problemas de incentivo entre compradores e vendedores, i.e. custos de agência. Teoria de Seguro de Liquidez: justifica a presença de instituições financeiras através da ideia de uma pool de liquidez. Por vezes ocorrem choques de liquidez devido ao facto da liquidez dos intervenientes da pool não acontecer em simultâneo. Teoria da Coalizão: relativamente à divisão de informações, considera que os empreendedores beneficiam informações privilegiadas sobre os projectos desenvolvidos pelos investidores. Uma instituição financeira constitui, nesta perspectiva, uma espécie de coalizão com a finalidade de intercâmbio de informação e diminuição da assimetria de informação. O modelo de L&P (1977) justifica a existência dos IF considerando os benefícios obtidos pelos tomadores de empréstimos quando eles formam coalizões, provando que eles são capazes de comunicar, de um modo crível, a qualidade de seus projectos dentro de uma coalizão. Teoria da Delegação de Monitorada: (delegated monitoring), considerando a existência de assimetria de informação, o método mais eficaz para assegurar a eficiência dos projectos financiados é proceder à sua monitorização. Deste modo, é possível ultrapassar situações de risco moral, acautelando comportamentos oportunistas do tomador de crédito, como por exemplo, não efectuar os pagamentos atempadamente, e auditar e punir o tomador que não cumpra com as suas obrigações contratuais (cost style verification) os intermediários financeiros são agentes, ou grupos de agentes, que são delegados de monitorar os investimentos em activos financeiros. Os IF emitem títulos a fim de comprar outros títulos. Teoria dos Contratos: o relacionamento entre o banco e o tomador de crédito dá-se por meio de um contrato, no qual são enumeradas todas as obrigações e previsões de contingência futura, referentes ao valor a pagar pelo devedor, à taxa de juros, às garantias a prestar, entre outras. Contudo, considerando que comummente os contratos não são completos, torna-se problemático antever todas as situações prováveis de ocorrer, tornando-os mais dispendiosos.

12 Referencial Teórico - Modelo Ho e Saunders (1981)
Modelo de Dealership Margem Teórica Especificação Empírica Resultados Obtidos Variáveis Independentes Efeito Esperado Resultado Empírico IR - Taxa de Juros Implícita + OR - Custo de Oportunidade das Reservas NS DP - Prémio de Incumprimento δt ou G2 - Volatilidade da taxa de juro O primeiro termo (α/β) mede o spread (margem) neutro de risco do banco, os parâmetros (α) e (β) correspondem, respectivamente, ao intercepto (α) e à tangente (β) das probabilidades associadas aos fluxos de depósitos e empréstimos que chegam ao banco. Um (α) grande e um (β) pequeno resultam num grande (α/β) , e portanto, num spread elevado (s) . Isto significa que os mercados onde o banco opera possuem funções da procura e da oferta inelásticas, podendo exercer poder de monopólio e extrair uma renda aos consumidores, exigindo um spread ou margem superior ao que exigiria se os mercados bancários fossem competitivos (i.e. com um rácio (α/β) baixo). Pelo que, o coeficiente (α/β) é, de certa forma, uma renda de monopólio presente no spread bancário ou margem bancária. Logo, o coeficiente (α/β) é uma forma de medir a estrutura de mercado do banco. O segundo termo é um termo de primeira-ordem de ajustamento ao risco que depende de: (1) , (R) o coeficiente de absoluta aversão ao risco da gestão do banco; (2) (Q), a dimensão das operações bancárias; (3) (G2) , da variância da taxa de juro dos depósitos e empréstimos bancários. Logo, ceteris paribus, quanto maior o grau de aversão ao risco, quanto maior a dimensão das operações bancárias, e quanto maior a variância das taxas de juro, maiores serão as margens de juro bancárias. NS: Não Significativa

13 Hipóteses de Pesquisa H0: 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. H1: 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 PAIS Bancos % Alemanha 19.312 47,97 Áustria 2.336 5,8 Bélgica 784 1,95 Espanha 1.968 4,89 Finlândia 176 0,44 França 3.504 8,7 Holanda 712 1,77 Irlanda 640 1,59 Itália 6.944 17,25 Portugal 384 0,95 Reino Unido 3.496 8,68 Total 40.256 100

15 Modelo Empírico Onde: MJLict é a margem de juros líquida do banco i , no país c, num determinado período t. α0ict 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. β1Mercct é um vector de características específicas da estrutura do sector bancário, no país c, no momento t. β2Bancict é um vector de características específicas ao banco i , no país c, no momento t. β3Regct é um vector de características regulamentares específicas ao banco i, no país c, no momento t. β4Macroct é um vector de características macroeconómicas do país c, no momento t. εict é o resíduo do banco i, no país c, no momento t.

16 Factores de Estrutura de Mercado
Variáveis Variável Dependente 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. Variáveis Independentes 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.

17 Variáveis Independentes
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.OT’s3A Interacção entre o risco de crédito (Risc.Créd.) e o risco de mercado (DP.OT’s3A), 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.OT’s10A Interacção entre o risco de crédito (Risc.Créd.) e o risco de mercado (DP.OT’s10A), 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.OT’s3A 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.OT’s10A 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
Resultados Estudos Anteriores Concentração de Mercado Herf. + Maudos e Guevara (2004); Claeys e Vander Vennet (2008) (+) 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
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 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.OT’s3A DP.OT’s10A 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.OT’s3A Risc.Créd.*DP.OT’s10A 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
Aderência dos Modelos Qualidade do Ajustamento Autocorrelação Residual Modelo 1 Estatística - F 31,72924 Prob (Estatística - F) 0,000000 Modelo 2 44,36885 Modelo 3 85,26503 Modelo 4 26168,73 Modelo 5 395,3075 Modelo 6 204,5806 Modelo 1 R2 0,029118 R2 Ajustado 0,028200 Modelo 2 0,922229 0,901444 Modelo 3 0,074583 0,073709 Modelo 4 0,961143 0,961106 Modelo 5 0,992526 0,990015 Modelo 6 0,984377 0,979565 Modelo 1 Estatística DW (+) 0,202561 Modelo 2 (-) 2,504068 Modelo 3 (+) 1,437082 Modelo 4 (+) 0,701468 Modelo 5 (-) 2,252316 Modelo 6 (0) 1,926827 Fonte: Elaboração própria. Notas: Teste DW - (+) d < 2 “existe” autocorrelação positiva; (-) d > 2 “existe” autocorrelação negativa; (0) d ≈ 2 “não existe” autocorrelação.

25 Autocorrelação Residual
Testes de Hipóteses Sobre os Pressupostos do MRLM Linearidade Autocorrelação Residual Hetecedasticidade (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.

26 Testes de Hipóteses Sobre os Pressupostos do MRLM
Multicolinearidade Normalidade (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.

27 Resultado Obtido para os Coeficientes
Variáveis Resultado Esperado Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Modelo 5 Modelo 6 Herf. + N.S. + *** + ** CR5 QM - * Desenv.Sector - - *** - *** Cust.Oper.Méd. Aver.Risco + ou - + * Risc.Créd. Dimen.Méd.Oper. Efic. - ** Pag.Jur.Imp. Cust.Oport.Reser. PIB.p.Cap. ∆PIB T.D.(%) Inf. DP.TJMM3M DP.OT’s3A DP.OT’s10A Risc.Créd.*DPTJMM3M Risc.Créd.*DP.OT’s3A Risc.Créd.*DP.OT’s10A 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 CR5 N.S. QM -0,12 Desenv.Sector Cust.Oper.Méd. Aver.Risco 0,17 Risc.Créd. 0,12 Dimen.Méd.Oper. Efic. -0,04 Pag.Jur.Imp. 0,42 Cust.Oport.Reser. 0,04 PIB.p.Cap. ∆PIB -0,34 T.D.(%) 0,65 Inf. DP.TJMM3M DP.OT’s3A 0,99 DP.OT’s10A -1,29 Risc.Créd.*DPTJMM3M Risc.Créd.*DP.OT’s3A -0,02 Risc.Créd.*DP.OT’s10A 0,03 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.OT’s3A, DP.OT’s10A). A quota de mercado, a ineficiência de gestão, a Volatilidade das Taxas de Juro das OT’s10A, a interacção entre o risco de crédito e o risco de mercado medido pelas OT’s3A, 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 OT’s3A, interacção entre o risco de crédito e o risco de mercado medido pelas OT’s10A , exercem um impacto positivo nas margens de juro. Nota: N.S. – a variável não é estatisticamente significativa.

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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