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1 INTRODUÇÃO
Este trabalho tem o objetivo de analisar a rentabilidade do setor bancário
brasileiro. O setor será analisado especificamente no que se refere a sua
rentabilidade, analisando o seu resultado final bem como a composição de sua receita
em cada período visando encontrar confirmações de algumas hipóteses previamente
realizadas.
A análise econômico-financeira temporal de um setor da economia envolve
extenso trabalho de pesquisa que é consideravelmente dificultado quando são
considerados as mudanças e os fatos ocorridos nos ambientes político e econômico
brasileiro durante o passado recente do país, dos quais pode-se citar, por exemplo:
implantação do Plano Real com queda abrupta da inflação, desvalorizações cambiais,
choques externos (crise do México, Rússia e Tigres Asiáticos) e oscilações
repentinas nos juros.
Analisando-se a rentabilidade dos bancos através do tempo pretende-se
determinar se houve mudanças nos padrões de rentabilidade ao longo do tempo e,
mais do que isto, quais foram as alterações nas fontes de receita e se estas alterações
podem ser facilmente correlacionadas com a situação econômica do momento em
que ela ocorreu, ou com alguma das variáveis independentes. Além disto, pretende-
se ainda avaliar a magnitude do impacto, se é que houve, da implantação do Plano
Real.
O estudo é, portanto, útil para analistas financeiros e investidores, pois
permite avaliar e até mesmo de alguma forma prever qual será o possível
desempenho de um banco frente a uma situação econômica já ocorrida no passado.
A escolha da análise do setor bancário se deve, primeiramente, a razão de
meu estágio ter sido realizado na subsidiária brasileira de uma instituição bancária
americana, qual seja, o Banco Morgan Stanley do Brasil. Durante o estágio,
percebeu-se a necessidade tanto para o banco quanto para seus clientes de se
quantificar impactos passados na economia, particularmente acerca do impacto do
câmbio, taxa de juros e inflação na rentabilidade do setor.
Em segundo lugar, não foram encontrados na literatura estudos deste tipo
para o setor. Até existem, na bibliografia especializada pesquisada, artigos e
2
monografias que tratam do estudo da rentabilidade do setor bancário. No entanto, a
maioria das análises é de característica qualitativa, não se preocupando com a relação
existente entre os fatores que constatam influenciar os resultados e os próprios
resultados, isto é, não realizando uma análise quantitativa. Além disto, os trabalhos
pesquisados cobrem o período anterior a 1994 até 1999 analisando as mudanças
causadas pela implantação do Plano Real. Existe, portanto, a carência de uma análise
das alterações ocorridas após 1999, com a desvalorização da moeda, acontecimento
que trouxe diversas conseqüências aos mais variados setores da economia.
Assim sendo, a análise do setor bancário será feita pela confirmação ou
rejeição de hipóteses baseadas em afirmações comumente difundidas por
economistas, jornalistas, políticos e profissionais das mais variadas áreas além de
algumas hipóteses baseadas em relações de causa e efeito. As hipóteses que serão
analisadas são as seguintes:
1. A rentabilidade dos bancos se reduziria com a implantação do Plano Real.
2. A implantação do Plano Real trouxe alterações das fontes de receitas.
3. A rentabilidade sobre o ativo aplicado em títulos e valores mobiliários é
diretamente proporcional à taxa de juros da economia
4. A rentabilidade sobre o ativo aplicado em operações de crédito é diretamente
proporcional ao spread bancário.
5. A rentabilidade sobre o ativo aplicado em operações de câmbio é diretamente
proporcional à cotação do dólar
Cada uma destas hipóteses será posteriormente explicada e justificada. Para a
análise de cada uma delas serão calculados indicadores econômico-financeiros e
utilizar-se-á ferramentas estatísticas.
O desempenho do setor bancário será avaliado de maneira consolidada, o que
significa que diversas particularidades entre as empresas que o compõe serão
ignoradas. Ao mesmo tempo, quando se consolida o setor é possível identificar mais
claramente quais as variáveis que estão exercendo maior influência sobre o setor
como um todo.
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As medidas de desempenho que serão utilizadas neste trabalho são
consistentes com as propostas de GITMAN (1997), e abordam especificamente o
aspecto de lucratividade do setor. Serão ainda apresentados alguns indicadores não
presentes na literatura especializada que foram desenvolvidos dada a necessidade de
se realizar uma análise mais específica da situação do setor.
Os indicadores financeiros serão calculados através de informações
disponíveis nos demonstrativos de resultado e balanços (divulgados trimestralmente
por cada empresa). A análise setorial, para a primeira e segunda hipótese, será
elaborada para o período compreendido entre o início de 1992 até dezembro de 2002,
o que implica o cálculo de pelo menos 44 medidas para cada indicador financeiro (o
estudo será realizado para os últimos 44 trimestres). Já a análise para as demais
hipóteses será elaborada para o período compreendido entre setembro de 1994 até
dezembro de 2002, o que implica o cálculo de pelo menos 34 medidas para cada
indicador financeiro.
As medidas de desempenho econômico-financeiro serão comparadas entre si
em diferentes períodos e confrontadas com certo número de variáveis explicativas,
que por sua vez representam medidas de agregados econômicos com influência direta
sobre o setor. De posse dos indicadores financeiros e das variáveis explicativas,
análises estatísticas serão realizadas, em busca de diferenças significativas entre
períodos e dos fatores que mais influenciam a rentabilidade do setor.
Uma das análises estatísticas a serem utilizadas consiste do teste de hipóteses
para diferenças entre médias de dois períodos diferentes, que indica se duas médias
podem ser consideradas diferentes entre si. Havendo ou não diferença entre as duas
médias pode-se confirmar ou refutar hipóteses formuladas a priori.
Outra análise estatística consiste no uso de ferramentas de correlação, que
indicam até que ponto existe um relacionamento entre determinado indicador e
determinada variável. Havendo ou não relacionamento relevante, pode-se confirmar
ou refutar hipóteses anteriormente realizadas, como por exemplo, relacionamento
identificável entre a lucratividade e a taxa de juros na economia. Muito embora se
possa assumir e demonstrar analiticamente a existência de tal relacionamento, muitas
vezes a real significância deste relacionamento não é observada no passado, levando
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a acreditar que outros fatores possam ter sido mais importantes, ou mascararam a
influência desta variável.
Uma terceira análise estatística consiste na avaliação da força do
relacionamento entre a variável explicativa e o indicador financeiro. Esta análise é
realizada através de técnicas de regressão, e é importante por dimensionar o grau de
influência de determinada variável explicativa sobre cada indicador financeiro. Mais
uma vez, esta análise permite confirmar ou refutar hipóteses formuladas a priori.
Assim sendo os diferentes testes a serem realizados neste trabalho abordam
alguns aspectos da dinâmica econômico-financeira das empresas que compõe o setor
bancário, e comporta praticamente qualquer tipo de análise de indicadores
confrontados com variáveis explicativas.
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2 CONSOLIDAÇÃO DE SETORES
Os grupos de índices financeiros que serão posterio rmente apresentados são
normalmente utilizados para análises isoladas de empresas, porém permitem uma
análise combinada de um setor quando se realiza um estudo consolidado. A
consolidação de um determinado setor é feita combinando-se os Balanços e
Demonstrativos de Resultados das empresas de determinado setor, produzindo o
equivalente a uma grande empresa, cujos ativos, passivos, receitas e despesas são
caracterizadas pela soma de cada parte integrante do setor. Assim, a receita
consolidada é igual à soma das receitas de cada constituinte do setor, o ativo
permanente consolidada é igual à soma do ativo permanente de cada integrante, e
assim por diante.
Este tipo de abordagem é realizado em larga escala por analistas financeiros,
normalmente com o intuito de se comparar a situação financeira de uma única
empresa em relação ao setor que ela está inserida. Neste trabalho, porém, o intuito é
se comparar a evolução de tais indicadores através do tempo, em busca da
comprovação para as hipóteses consideradas.
A metodologia de análise de desempenho do setor bancário será, então,
analisada através do tempo de maneira consolidada. Para tal, é necessário se
constituir um grupo de empresas que possua grande representatividade do setor.
Diversas instituições de análise financeira constroem estudos setoriais por uma
variedade de critérios de representatividade, de acordo com o intuito do trabalho:
valor de mercado, nível de receitas, ativo total, volume médio de negociação de
ações, entre outros.
Neste trabalho, serão escolhidos os bancos de maior representatividade
nacional cujas ações são negociadas na bolsa, esperando-se que assim uma boa
representatividade do setor seja alcançada. Estas empresas são também as que
apresentam os maiores ativos totais, indicador dos mais utilizados quando se quer
avaliar o tamanho de um banco, exceção feita a Caixa Econômica Federal, que
apesar de apresentar um elevado ativo não possui capital aberto e, portanto, não será
incluída na análise. Empresas com maiores ativos são as mais representativas por
serem supostamente aquelas que possuem maior quantidade de clientes e também as
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que conseguem lucros mais elevados, por terem mais ativos para aplicar e
administrar, além de serem as que teoricamente mais empregam trabalhadores e mais
contribuem para o PIB.
Ao se consolidar um setor, porém, corre-se o risco de ignorar diferenças
significativas entre as empresas que o compõem. A análise consolidada também
exclui conquistas individuais de empresas através de diferenças intangíveis relativas
à sua administração, como a competência da gerência. O impacto de decisões
estratégicas individuais tomadas ao longo do período de estudo não é atingido pelo
estudo em questão.
A seguir encontra-se uma breve descrição das empresas que serão utilizadas
para compor o setor bancário brasileiro:
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2.1 Bradesco
O Bradesco é o líder do setor financeiro privado e apresenta o melhor índice
de eficiência entre os bancos de varejo. Seu modelo administrativo vem apresentando
retorno atraente aos seus 2,3 milhões de acionistas. O Bradesco também ocupa
posição de liderança nos mercados de Seguros, Leasing e Capitalização. No
segmento de Previdência Privada, superou a marca de 1,2 milhão de participantes, o
que representa mais de 50% do mercado total de previdência privada no país.
Presente em todas as regiões do Brasil, o Bradesco dispõe de uma ampla rede
de atendimento ao cliente. São 3.362 Agências, mais de 1.936 postos de atendimento
bancário e 22.865 mil terminais de auto-atendimento. Uma sofisticada central
telefônica, recebe cerca de 229 milhões de ligações por ano e realiza diversos
serviços. O Bradesco Internet Banking é outro canal de atendimento com 5,2 milhões
de clientes. Além disso, grandes grupos econômicos e pessoas físicas com alta
disponib ilidade financeira recebem atendimento especializado por meio das áreas
Private e Corporate.
No exterior, o Bradesco tem Agências em Nova York, Grand Cayman e
Nassau, além de subsidiárias em Nova York, Nassau, Luxemburgo, Buenos Aires,
Grand Cayman e Tóquio.
Nos últimos anos o Bradesco realizou algumas aquisições importantes no
setor bancário doméstico. Em 1998 adquiriu o Banco Pontual S.A., o Banco BCN
S.A. e o BCR Banco de Crédito Real S.A. No mesmo ano o Banco de Crédito Real
de Minas Gerais S.A. teve seu controle acionário transferido para o Bradesco. Em
1999 foram incorporados o Banco Baneb S.A. e o Banco Finasa S.A. e em 2000 o
Banco Boavista Interatlântico S.A. Já em 2002 o Banco Bea S.A. e o Banco
Mercantil de São Paulo S.A. foram as duas maiores aquisições.
O Bradesco é o maior banco privado do Brasil com ativos totais consolidados
de R$ 154 bilhões, conta com 13,8 milhões de clientes e 2,3 milhões de acionistas. O
banco é também o maior empregador privado do Brasil
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Figura 1: Balanço Patrimonial do Bradesco fonte: Economática
Bradesco - Em Reais mil 31/12/2002 31/06/2002
CIRCULANTE 73.985.725 65.560.069 Disponibilidades 1.780.121 1.181.744 Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 27.597.746 10.678.366 Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 2.073.433 8.372.810 Relações Interfinanceiras 11.248.196 8.057.684 Relações Interdependências 177.039 245.575 Operações de Crédito 18.663.274 20.456.295 Operações de Arrendamento Mercantil - - Outros Créditos 12.246.268 16.310.893 Outros Valores e Bens 199.648 256.702 REALIZÁVEL A LONGO PRAZO 15.400.314 12.120.649 Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 302.546 116.151 Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 4.874.111 2.188.550 Relações Interfinanceiras 141.892 142.384 Operações de Crédito 7.730.930 8.286.515 Operações de Arrendamento Mercantil - - Outros Créditos 2.085.228 1.113.930 Outros Valores e Bens 265.607 273.119 PERMANENTE 14.839.294 14.142.834 Investimentos 13.476.598 12.750.826 Imoblizado de Uso 1.063.942 1.108.105 Imobilizado de Arrendamento - - Diferido 298.754 283.903
T O T A L 104.225.333 91.823.552
CIRCULANTE 73.380.042 67.411.310 Depósitos 37.990.627 35.828.419 Captações no Mercado Aberto 14.764.377 7.874.017 Recursos de Aceites e Emissão de Títulos 2.184.975 2.744.644 Relações Interfinanceiras 583.008 2.511.526 Relações Interdependências 1.185.206 719.537 Obrigações por Empréstimos 6.484.365 7.573.826 Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 1.870.158 1.176.089 Obrigações por Repasses do Exterior 38.821 38.872 Outras Obrigações 8.278.505 8.944.380 EXIGÍVEL A LONGO PRAZO 19.992.837 14.288.218 Depósitos 10.955.676 7.215.659 Captações no Mercado Aberto 1.376 6.468 Recursos de Emissão de Títulos 460.364 407.153 Obrigações por Empréstimos 1.402.597 863.181 Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 3.174.091 3.333.028 Obrigações por Repasses do Exterior 8.189 13.208 Outras Obrigações 3.990.544 2.449.521
RESULTADOS DE EXERCÍCIOS FUTUROS 6.725 5.465
PARTICIPAÇÃO MINORITÁRIA NAS CONTROLADAS - -
PATRIMÔNIO LÍQUIDO 10.845.729 10.118.559 Capital 5.200.000 5.200.000 Reservas de Capital 7.435 7.435 Reservas de Reavaliação - - Reservas de Lucros 5.638.294 4.911.124 Lucros Retidos - -
T O T A L 104.225.333 91.823.552
A T I V O
P A S S I V O E P A T R I M Ô N I O L Í Q U I D O
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2.2 Itaú
O Banco Itaú Holding Financeira S.A. foi fundado em 1945, tendo sua
origem no Banco Central de Crédito, depois Banco Federal de Crédito.
Após um período de crescimento interno de quase 20 anos, com a
modernização do sistema financeiro brasileiro deflagrada pelo governo federal o Itaú
Holding ingressou num período de fusões, sendo a primeira delas entre o Banco
Federal de Crédito e o Banco Itaú. Seguiram-se as fusões com o Banco Sul
Americano e com o Banco da América. Esse período se estendeu entre 1964 e 1969.
Foi um período de rápido crescimento não só pela expansão interna, mas
pelas sucessivas aquisições dos Bancos Aliança, Português do Brasil e União
Comercial. No final dessa década o Itaú Holding deu os primeiros passos para sua
atuação internacional, com a abertura das agências de New York e Buenos Aires.
Começou com um novo ciclo organizacional, que se delineou a partir das
modificações do ambiente competitivo externo e de uma nova liderança interna, ciclo
esse que se estende até o presente momento.
Foram fundados os Bancos Itaú Europa (controlado pela sub-holding Itaúsa
Portugal, SGPS, subordinada à holding Itaúsa), Itaú Argentina e Itaú Bank
(Cayman), ampliando a visão e a operação internacional do conglomerado financeiro
hoje liderado pelo Banco Itaú Holding Financeira S.A.
Início de nova fase de expansão por meio de aquisições. O Itaú Holding adquire o
BFB - Banco Francês e Brasileiro, reforçando sua posição no segmento de clientes
de alta renda, tesouraria e corporate banking.
Adquirido o Banco Itaú Europa Luxembourg (ex-Bamerindus Luxembourg),
controlado pelo holding Itaúsa Portugal. Este holding detém também importante
participação no Banco BPI, uma das maiores organizações bancárias de Portugal.
A compra do Banco Del Buen Ayre, incorporado ao Itaú Argentina, atual Itaú
Buen Ayre, reforça a atuação do Itaú Holding no Mercosul.
Numa bem sucedida seqüência de participações em leilões de privatização de
bancos estaduais o Itaú Holding adquire o Banerj (Rio de Janeiro) (1997), o Bemge
(Minas Gerais) (1998), o Banestado (Paraná) (2000) e o BEG (Goiás) (2001).
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Em 5 de novembro o então Banco Itaú S.A. anunciou a associação com o
grupo controlador do Banco BBA-Creditanstalt S.A. (BBA). O Itaú e o BBA
iniciaram, em 10 de março de 2003, as operações do Banco Itaú-BBA S.A., o maior
banco de atacado do país, oferecendo os melhores produtos e serviços existentes no
mercado para seus clientes corporativos. Para melhor gerenciar seus negócios,
concedendo maior autonomia operacional aos seus diversos segmentos internos e
possibilitando maior transparência nas demonstrações financeiras, o então Banco Itaú
S.A. anunciou também uma reorganização societária, que culminou na criação do
Banco Itaú Holding Financeira S.A., instituição financeira que incorporou, em 24 de
março de 2003, a totalidade das ações do Banco Itaú S.A., que assim tornou-se sua
subsidiária integral. O Banco Itaú-BBA também se tornou subsidiária parcial
(95,75%) do Itaú Holding.
Com uma capitalização de mercado de R$ 22,6 bilhões, o Itaú Holding é o
banco de maior valor em bolsa no Brasil. As ações do Itaú Holding são negociadas
em 3 bolsas de valores: São Paulo (Brasil), Buenos Aires (Argentina) e Nova York
(EUA).
No Brasil, opera com uma rede de atendimento de 3.068 pontos. Detém
18.309 caixas eletrônicos, perfazendo a maior rede privada de caixas eletrônicos
multifuncionais do Brasil. Além disso, suas operações na América do Norte,
Mercosul e na União Européia por meio de suas agências, subsidiárias e coligadas no
exterior qualificam o Itaú Holding como um canal de integração das empresas
nacionais ao cenário internacional. O Itaú Holding tem um patrimônio líquido no
exterior de US$ 2,1 bilhões.
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Figura 2: Balanço Patrimonial do Itaú fonte: Economática
Itaú - Em Reais mil 31/12/2002 31/06/2002
CIRCULANTE 46.999.051 44.139.391 Disponibilidades 1.475.638 1.748.085 Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 11.705.052 10.896.555 Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 5.294.939 7.447.599 Relações Interfinanceiras 8.937.476 6.095.291 Relações Interdependências 9.317 2.243 Operações de Crédito 11.606.168 11.002.674 Operações de Arrendamento Mercantil 79.372 85.677 Outros Créditos 7.593.809 6.642.386 Outros Valores e Bens 297.280 218.881 REALIZÁVEL A LONGO PRAZO 19.930.925 18.607.008 Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 143.725 207.512 Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 10.436.513 8.626.887 Relações Interfinanceiras 46.208 47.359 Operações de Crédito 7.249.762 7.730.186 Operações de Arrendamento Mercantil 39.440 68.578 Outros Créditos 1.744.339 1.779.651 Outros Valores e Bens 270.938 146.835 PERMANENTE 13.311.654 13.154.714 Investimentos 10.514.549 9.662.014 Imoblizado de Uso 1.174.936 1.308.940 Imobilizado de Arrendamento - - Diferido 1.622.169 2.183.760
T O T A L 80.241.630 75.901.113
CIRCULANTE 49.192.407 54.751.950 Depósitos 27.032.831 25.027.753 Captações no Mercado Aberto 6.780.933 11.508.030 Recursos de Aceites e Emissão de Títulos 1.843.933 1.576.665 Relações Interfinanceiras 265.334 2.437.009 Relações Interdependências 496.167 434.798 Obrigações por Empréstimos 3.716.324 4.444.553 Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 779.457 1.033.983 Obrigações por Repasses do Exterior - 577.377 Outras Obrigações 8.277.428 7.711.782 EXIGÍVEL A LONGO PRAZO 21.135.901 11.893.062 Depósitos 6.919.950 2.866.602 Captações no Mercado Aberto 4.160.238 2.013.661 Recursos de Emissão de Títulos 846.376 1.657.673 Obrigações por Empréstimos 1.569.411 1.038.199 Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 2.409.360 1.973.879 Obrigações por Repasses do Exterior - - Outras Obrigações 5.230.566 2.343.048
RESULTADOS DE EXERCÍCIOS FUTUROS 28.722 9.365
PARTICIPAÇÃO MINORITÁRIA NAS CONTROLADAS - -
PATRIMÔNIO LÍQUIDO 9.884.600 9.246.736 Capital 4.260.500 4.260.500 Reservas de Capital 167.484 167.484 Reservas de Reavaliação - - Reservas de Lucros 5.456.616 4.818.752 Lucros Retidos - -
T O T A L 80.241.630 75.901.113
A T I V O
P A S S I V O E P A T R I M Ô N I O L Í Q U I D O
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2.3 Unibanco
O Grupo Unibanco iniciou suas atividades na década de 20. De uma pequena
casa comercial na cidade de Poços de Caldas tornou-se um dos maiores bancos
privados da América Latina. Embora tenha uma atuação bastante diversificada, o
mercado financeiro é o carro-chefe das operações do Unibanco. A compra do
Nacional pelo Unibanco, em 1995, única operação no sistema financeiro brasileiro
entre companhias praticamente do mesmo porte, foi o ponto de partida para uma
etapa de consolidação, que acabou, nos anos seguintes, provocando uma intensa
movimentação e resultando em uma profunda transformação do setor. Na última
década, entre as grandes instituições, nenhuma outra cresceu tanto em um prazo tão
curto e em tantos e tão variados segmentos, do varejo ao atacado, de seguros a
administração de recursos, de previdência a cartões de crédito. Tal crescimento levou
o Unibanco a um novo patamar entre as instituições financeiras.
Em 10 anos, foi triplicada a rede de distribuição, multiplicada por 5 a base de
clientes e aumentada em 8 vezes a base de clientes ativos.
Esses resultados encerram uma importante etapa da estratégia do Banco. Para
conquistar maior parcela do mercado e aumentar a qualidade dos serviços prestados
aos clientes, o Unibanco utiliza-se de duas estratégias de atuação: uma delas é a
aquisição de empresas ou parcerias que tenham afinidades com a estrutura Unibanco,
a exemplo do Banco Nacional, SAU, Dibens, Credibanco, Bandeirantes, Fininvest,
Magazine Luiza e Ponto Frio; a outra estratégia é o crescimento orgânico, o
ContAtiva - um projeto de conquista de clientes ativos.
R$ 75 bilhões em Ativos Totais
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Figura 3: Balanço Patrimonial do Unibanco fonte: Economática
Unibanco - Em Reais mil 31/12/2002 31/06/2002
CIRCULANTE 44.081.816 34.102.168 Disponibilidades 873.583 1.031.384 Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 17.270.410 7.324.797 Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 4.935.129 6.485.217 Relações Interfinanceiras 3.911.502 2.580.580 Relações Interdependências 2.975 4.548 Operações de Crédito 12.007.704 12.008.593 Operações de Arrendamento Mercantil 100 101 Outros Créditos 4.930.475 4.553.245 Outros Valores e Bens 149.938 113.703 REALIZÁVEL A LONGO PRAZO 18.044.552 15.677.946 Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 388.890 64.740 Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 9.181.185 7.190.403 Relações Interfinanceiras 57.920 248.599 Operações de Crédito 6.364.053 6.173.336 Operações de Arrendamento Mercantil - - Outros Créditos 2.036.638 1.978.083 Outros Valores e Bens 15.866 22.785 PERMANENTE 6.164.536 5.984.784 Investimentos 5.332.084 5.128.839 Imoblizado de Uso 403.488 448.183 Imobilizado de Arrendamento - - Diferido 428.964 407.762
T O T A L 68.290.904 55.764.898
CIRCULANTE 42.675.487 33.655.830 Depósitos 15.212.425 12.783.910 Captações no Mercado Aberto 13.723.907 6.311.355 Recursos de Aceites e Emissão de Títulos 2.933.152 3.107.802 Relações Interfinanceiras 139.723 1.170.215 Relações Interdependências 303.176 361.241 Obrigações por Empréstimos 4.820.333 4.935.271 Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 1.674.441 1.269.016 Obrigações por Repasses do Exterior - - Outras Obrigações 3.868.330 3.717.020 EXIGÍVEL A LONGO PRAZO 19.042.632 15.805.723 Depósitos 10.757.484 7.874.823 Captações no Mercado Aberto - - Recursos de Emissão de Títulos 606.706 1.127.783 Obrigações por Empréstimos 904.059 941.260 Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 3.333.990 3.238.014 Obrigações por Repasses do Exterior - - Outras Obrigações 3.440.393 2.623.843
RESULTADOS DE EXERCÍCIOS FUTUROS 13.815 41.466
PARTICIPAÇÃO MINORITÁRIA NAS CONTROLADAS - -
PATRIMÔNIO LÍQUIDO 6.558.970 6.261.879 Capital 3.690.602 3.690.602 Reservas de Capital 158.059 157.895 Reservas de Reavaliação 1.551 3.897 Reservas de Lucros 2.708.758 2.409.485 Lucros Retidos - -
T O T A L 68.290.904 55.764.898
A T I V O
P A S S I V O E P A T R I M Ô N I O L Í Q U I D O
14
2.4 Banespa
O Banespa foi criado em 14 de junho de 1909, com o nome Banco de Crédito
Hipotecário e Agrícola de São Paulo, para financiar a atividade cafeeira no Estado de
São Paulo. O Banco de Crédito Hipotecário e Agrícola de São Paulo iniciou suas
atividades em 4 de setembro de 1909 e, em 17 de dezembro do mesmo ano, abriu
uma agência em Santos, para atender aos cafeicultores e às casas exportadoras de
café.
Em 1926, o governo do Estado transformou-se em acionista majoritário, após
subscrever um total de 147.613 ações do capital.
Nos anos 30, o banco entrou em fase de expansão e atingiu, em meados da
década, um total de 65 agências distribuídas na capital e no interior do Estado. Em
1937, inaugurou a primeira agência fora do Estado, em Campo Grande, no Mato
Grosso. As agências do interior ganharam mais autonomia e passaram a prestar
serviços de assistência técnica ao produtor rural. Dez anos mais tarde, o banco
ocupava o segundo lugar no setor em depósitos bancários, atrás apenas do Banco do
Brasil.
Uma nova fase de expansão ocorreu em meados dos anos 60, a partir da
reforma bancária instituída no País. Diante dos limites legais para a abertura de
agências, e pressionado pela necessidade de ampliar a rede, o Banco do Estado de
São Paulo incorporou, em 1966, o controle acionário do Banco Cordeiro e do Banco
do Pará - e, em 1967, foi incorporado o Banco de Crédito Pessoal e comprado o
Banco Nacional da Lavoura e do Comércio.
O banco abriu o capital em 1969 e, no mesmo ano, inaugurou o primeiro
escritório no exterior, em Nova York. Em 1970 e 1971, foram abertos mais dois
escritórios no mercado externo, em Londres e Tóquio.
Uma nova incorporação ocorreu em 1973, a do Banco de São Paulo, e no ano
seguinte consolidou-se o Grupo Financeiro Banespa, formando oito empresas
financeiras e não financeiras. Em 1975, o nome Banespa passou a ser a marca oficial
do banco.
Os anos 90 foram decisivos para o Banespa. Logo no início da década, foi
incorporado o Banco de Desenvolvimento do Estado de São Paulo - Badesp - e o
15
Banespa transformou-se em banco múltiplo, formado pelas carteiras comercial, de
crédito, de financiamento e investimento e de crédito imobiliário. Em 29 de
dezembro de 1994, começou a intervenção federal no banco, que se estendeu até 27
de novembro de 1996, com a transferência de 51% das ações para o governo federal,
na gestão do presidente Fernando Henrique Cardoso. O Banespa retomou a vocação
de instituição privada em 20 de novembro de 2000, ao ser vendido, em leilão, para o
Grupo Santander.
Com a incorporação, o Banespa passou por grande modernização tecnológica,
ficou mais eficiente e iniciou processo de melhor atendimento a seus clientes. A rede
é formada por 1.358 (agências e postos de atendimento bancário) no Brasil e no
exterior.
O Banespa tem ativos totais de R$ 28,245 bilhões e patrimônio líquido de R$
4,30 bilhões com base nos dados das demonstrações financeiras em 31 de dezembro
de 2002.
16
Figura 4: Balanço Patrimonial do Banespa fonte: Economática
Banespa - Em Reais mil 31/12/2002 31/06/2002
CIRCULANTE 14.140.738 14.180.235 Disponibilidades 603.960 1.034.765 Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 5.493.170 5.502.365 Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 1.618.012 2.142.189 Relações Interfinanceiras 2.186.788 1.422.551 Relações Interdependências 1.140 4.864 Operações de Crédito 3.233.383 3.133.964 Operações de Arrendamento Mercantil - - Outros Créditos 929.710 877.537 Outros Valores e Bens 74.575 62.000 REALIZÁVEL A LONGO PRAZO 12.916.563 15.764.804 Aplicações Interfinanceiras de Liquidez - - Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 7.854.466 9.565.313 Relações Interfinanceiras 24.964 15.747 Operações de Crédito 1.645.729 1.780.440 Operações de Arrendamento Mercantil - - Outros Créditos 3.368.006 4.369.846 Outros Valores e Bens 23.398 33.458 PERMANENTE 1.187.311 1.234.149 Investimentos 437.686 479.690 Imoblizado de Uso 476.010 532.104 Imobilizado de Arrendamento - - Diferido 273.615 222.355
T O T A L 28.244.612 31.179.188
CIRCULANTE 14.832.011 15.679.120 Depósitos 10.132.293 8.975.006 Captações no Mercado Aberto 2.026.118 3.710.672 Recursos de Aceites e Emissão de Títulos - - Relações Interfinanceiras 4.060 259.494 Relações Interdependências 152.956 85.458 Obrigações por Empréstimos 434.454 887.503 Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 252.646 225.240 Obrigações por Repasses do Exterior - - Outras Obrigações 1.829.484 1.535.747 EXIGÍVEL A LONGO PRAZO 9.091.569 11.533.115 Depósitos 1.145.237 953.155 Captações no Mercado Aberto - - Recursos de Emissão de Títulos - - Obrigações por Empréstimos 755.885 601.222 Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 552.630 551.324 Obrigações por Repasses do Exterior - - Outras Obrigações 6.637.817 9.427.414
RESULTADOS DE EXERCÍCIOS FUTUROS 15.380 19.151
PARTICIPAÇÃO MINORITÁRIA NAS CONTROLADAS - -
PATRIMÔNIO LÍQUIDO 4.305.652 3.947.802 Capital 2.536.794 2.536.794 Reservas de Capital 153.704 153.704 Reservas de Reavaliação - - Reservas de Lucros (633.002) (671.284)Lucros Retidos 2.248.156 1.928.588
T O T A L 28.244.612 31.179.188
A T I V O
P A S S I V O E P A T R I M Ô N I O L Í Q U I D O
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2.5 Banco do Brasil
O Banco do Brasil foi criado em 1808 com a vinda do príncipe D. João para o
Rio de Janeiro e, portanto, foi o primeiro banco brasileiro. Nestes quase 200 anos, o
BB sempre participou vivamente da história e da cultura brasileira.
Uma das principais transformações na história recente do Banco deu-se em
1986, quando o Governo decidiu extinguir a Conta Movimento mantida pelo Banco
Central, mecanismo que assegurava ao BB suprimento automático de recursos para
as operações permitidas aos demais intermediários financeiros. Em contrapartida, o
Banco foi autorizado a atuar em todos os segmentos de mercado franqueados às
demais instituições financeiras. Em 15 de maio de 1986, o Banco constitui a BB
Distribuidora de Títulos e Valores Mobiliários S.A. Inicia-se, assim, a transformação
do Banco em conglomerado financeiro.
Para o Banco do Brasil, 1987 foi um ano de importantes realizações. Quatro
subsidiárias passaram a integrar o conjunto de empresas vinculadas ao BB: BB
Financeira S.A; BB Leasing S.A.; BB Corretora de Seguros e Administradora de
Bens S.A. e BB Administradora de Cartões de Crédito S.A.
O ano de 1988 foi marcado por grandes realizações, sobretudo no campo
mercadológico, e a criação, em outubro, do BB Banco de Investimento S.A.
Em 1995 a Empresa é reestruturada para se adaptar à nova conjuntura
advinda do Plano Real e a conseqüente queda da inflação que afetou todo o sistema
bancário.
Demonstrou, em 1997, sua capacidade de se adaptar às exigências do
mercado, oferecendo novas opções de crédito a grupos segmentados de clientes e
produtos modelados de acordo com a nova realidade econômica. Lidera na área de
mercado de capitais e conquista espaços cada vez maiores nas áreas de varejo e
seguridade.
O Banco do Brasil é o primeiro a ganhar o certificado ISO 9002 em análise de
crédito. O banco recebe o rating nacional máximo da Atlantic Rating, “AAA”:
classificado como instituição da melhor qualidade.
No ano de 2000 o desempenho foi marcado pela ênfase na expansão dos
negócios, controle de custos operacionais, busca da excelência na gestão de riscos e a
18
melhoria da composição da carteira de crédito e ainda confirmam o compromisso do
Banco do Brasil em criar maior valor para os acionistas.
Desde 30.04.2001 o Banco do Brasil vem adotando a configuração de Banco
Múltiplo passando assim, a atuar como os demais Bancos Brasileiros. A medida traz
vantagens como a redução de custos, racionalização de processos, otimização da
gestão financeira e fisco-tributário. Em decorrência disso, foram ativadas as Carteiras
Financeira e Comercial.
Com a nova estrutura, o BB passa a se configurar em quatro pilares negociais
- Atacado, Varejo, Governo e Recursos de Terceiros. Esta estrutura organizacional
deriva do novo modelo de negócio com a responsabilidade pela gestão sobre clientes,
produtos e canais de negociação.
19
Figura 5: Balanço Patrimonial do Banco do Brasil fonte: Economática
Banco do Brasil - Em Reais mil 31/12/2002 31/06/2002
CIRCULANTE 109.464.913 78.711.324 Disponibilidades 11.569.820 7.341.625 Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 22.192.378 10.160.028 Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 14.824.522 12.377.669 Relações Interfinanceiras 18.155.919 10.983.386 Relações Interdependências 270.189 226.670 Operações de Crédito 26.947.330 24.727.820 Operações de Arrendamento Mercantil - - Outros Créditos 15.253.124 12.652.828 Outros Valores e Bens 251.631 241.298 REALIZÁVEL A LONGO PRAZO 92.685.599 89.930.583 Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 277.785 423.702 Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 54.831.762 55.439.740 Relações Interfinanceiras - - Operações de Crédito 23.176.515 20.229.466 Operações de Arrendamento Mercantil - - Outros Créditos 14.399.537 13.837.675 Outros Valores e Bens - - PERMANENTE 6.825.928 6.089.559 Investimentos 3.998.968 3.598.974 Imoblizado de Uso 2.536.453 2.228.146 Imobilizado de Arrendamento - - Diferido 290.507 262.439
T O T A L 208.976.440 174.731.466
CIRCULANTE 156.731.515 128.287.288 Depósitos 89.143.119 71.560.712 Captações no Mercado Aberto 44.289.465 34.322.953 Recursos de Aceites e Emissão de Títulos 367.858 296.119 Relações Interfinanceiras 60.804 2.774.316 Relações Interdependências 1.366.391 915.091 Obrigações por Empréstimos 5.798.736 3.892.052 Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 820.998 670.437 Obrigações por Repasses do Exterior - 8.214 Outras Obrigações 14.884.144 13.847.394 EXIGÍVEL A LONGO PRAZO 42.946.256 38.373.308 Depósitos 9.444.291 9.793.675 Captações no Mercado Aberto 4.309.198 3.512.974 Recursos de Emissão de Títulos 706.500 568.720 Obrigações por Empréstimos 10.001.007 8.972.864 Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 5.092.152 4.028.725 Obrigações por Repasses do Exterior 278.429 555.959 Outras Obrigações 13.114.679 10.940.391
RESULTADOS DE EXERCÍCIOS FUTUROS 101.604 86.376
PARTICIPAÇÃO MINORITÁRIA NAS CONTROLADAS - -
PATRIMÔNIO LÍQUIDO 9.197.065 7.984.494 Capital 7.435.544 7.435.544 Reservas de Capital 4.754 4.754 Reservas de Reavaliação 24.762 34.997 Reservas de Lucros 1.732.005 509.199 Lucros Retidos - -
T O T A L 208.976.440 174.731.466
A T I V O
P A S S I V O E P A T R I M Ô N I O L Í Q U I D O
20
Quando se consolida estas empresas, produz-se um agregado de empresas
com patrimônio líquido da ordem de R$ 40 bilhões e ativos totais na ordem dos
R$ 490 bilhões.
Figura 6: Balanço Patrimonial do Setor Bancário Consolidado fonte: desenvolvido pelo autor
Setor Bancário Consolidado - Em Reais mil 31/12/2002 31/06/2002
CIRCULANTE 288.672.243 236.693.187Disponibilidades 16.303.122 12.337.603Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 84.258.756 44.562.111Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 28.746.035 36.825.484Relações Interfinanceiras 44.439.881 29.139.492Relações Interdependências 460.660 483.900Operações de Crédito 72.457.859 71.329.346Operações de Arrendamento Mercantil 79.472 85.778Outros Créditos 40.953.386 41.036.889Outros Valores e Bens 973.072 892.584REALIZÁVEL A LONGO PRAZO 158.977.953 152.100.990Aplicações Interfinanceiras de Liquidez 1.112.946 812.105Títulos e Valores Mobiliários e Instrumentos Financeiros Derivativos 87.178.037 83.010.893Relações Interfinanceiras 270.984 454.089Operações de Crédito 46.166.989 44.199.943Operações de Arrendamento Mercantil 39.440 68.578Outros Créditos 23.633.748 23.079.185Outros Valores e Bens 575.809 476.197PERMANENTE 42.328.723 40.606.040Investimentos 33.759.885 31.620.343Imoblizado de Uso 5.654.829 5.625.478Imobilizado de Arrendamento - -Diferido 2.914.009 3.360.219
T O T A L 489.978.919 429.400.217
CIRCULANTE 336.811.462 299.785.498Depósitos 179.511.295 154.175.800Captações no Mercado Aberto 81.584.800 63.727.027Recursos de Aceites e Emissão de Títulos 7.329.918 7.725.230Relações Interfinanceiras 1.052.929 9.152.560Relações Interdependências 3.503.896 2.516.125Obrigações por Empréstimos 21.254.212 21.733.205Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 5.397.700 4.374.765Obrigações por Repasses do Exterior 38.821 624.463Outras Obrigações 37.137.891 35.756.323EXIGÍVEL A LONGO PRAZO 112.209.195 91.893.426Depósitos 39.222.638 28.703.914Captações no Mercado Aberto 8.470.812 5.533.103Recursos de Emissão de Títulos 2.619.946 3.761.329Obrigações por Empréstimos 14.632.959 12.416.726Obrigações por Repasses do País - Instituições Oficiais 14.562.223 13.124.970Obrigações por Repasses do Exterior 286.618 569.167Outras Obrigações 32.413.999 27.784.217
RESULTADOS DE EXERCÍCIOS FUTUROS 166.246 161.823PARTICIPAÇÃO MINORITÁRIA NAS CONTROLADAS - -
PATRIMÔNIO LÍQUIDO 40.792.016 37.559.470Capital 23.123.440 23.123.440Reservas de Capital 491.436 491.272Reservas de Reavaliação 26.313 38.894Reservas de Lucros 14.902.671 11.977.276Lucros Retidos 2.248.156 1.928.588
T O T A L 489.978.919 429.400.217
A T I V O
P A S S I V O E P A T R I M Ô N I O L Í Q U I D O
21
3 ÍNDICES FINANCEIROS PARA O SETOR
O objetivo deste trabalho é estudar a existência de alterações nos padrões de
rentabilidade e na carteira dos bancos devido à implantação do Plano Real. Além
disto pretende-se analisar a evolução do desempenho dos bancos no Plano Real
correlacionando-se com as variáveis exógenas independentes. Uma das maneiras de
se analisar a situação enfrentada por uma empresa é através da análise por meio de
índices financeiros. Esta análise é usada para comparar o desempenho e a situação de
uma empresa com outras empresas ou consigo mesma ao longo do tempo e envolve
métodos de cálculo e interpretação de índices financeiros. Os insumos básicos para a
análise baseada em índices são as demonstrações de resultado e os balanços
patrimoniais da empresa.
Neste trabalho será utilizado o método de análise de série-temporal, que é
aplicada quando se deseja avaliar o desempenho das empresas ao longo do tempo.
Este método será de grande importância para determinar-se a evolução dos
indicadores no período estudado e poder, assim, compará- los com as variáveis
independentes e avaliar a existência ou não de algum relacionamento.
O estudo compreenderá períodos de tempo entre março de 1992 e dezembro
de 2002, o que implica a utilização de balanços e demonstrativos de resultado
trimestrais que cubram todo o período sendo o primeiro referente ao primeiro
trimestre de 1992. A escolha deste período foi feita com o objetivo de, cumprindo-se
o que foi proposto, analisar o comportamento da rentabilidade do setor antes e depois
da implantação do Plano Real, feita no início de julho de 1994, e que reduziu
drasticamente a inflação que era uma fonte de lucro importante para o setor.
Os dados referentes aos balanços e demonstrativos de resultado de cada
empresa em cada período foram obtidos com a utilização do programa Economática.
Este programa é uma ferramenta importante e muito útil para os analistas financeiros
que necessitam analisar as mais variadas empresas, por apresentar dados históricos
sobre as empresas que podem ser rapidamente visualizados.
Como este trabalho visa à análise da lucratividade dos bancos será feita uma
breve descrição dos indicadores mais conhecidos e utilizados neste tipo de análise
22
bem como serão apresentados alguns indicadores criados com o objetivo de realizar-
se uma análise mais específica.
Há muitas medidas de lucratividade. Cada uma delas relaciona os retornos da
empresa a suas vendas, a seus ativos, ao seu patrimônio, ou ao valor da ação. Por
serem empresas de serviço os bancos não apresentam dados sobre vendas e, portanto,
alguns destes indicadores não serão utilizados nas análises.
3.1 Indicadores de Lucratividade
Margem Bruta
A margem bruta mede a porcentagem de cada unidade monetária de venda
que restou após a empresa ter pago seus produtos. A margem bruta é calculada da
seguinte forma:
A margem bruta não leva em consideração as despesas com pesquisa e
desenvolvimento, administração de pessoal ou despesas financeiras, mas é bastante
útil na avaliação da relação entre a receita gerada pela empresa e os custos de
produção dos mesmos.
Margem Operacional
A margem operacional mede o que, com freqüência, se denomina lucros
puros obtidos em cada unidade monetária de venda. O lucro operacional é puro no
sentido que ignora quaisquer despesas financeiras ou obrigações governamentais
(juros ou impostos de renda) e considera somente o lucro auferido pela empresa em
suas operações. Este valor é definido pela relação:
( )1vendas
vendidosprodutosdoscustovendasMB
−=
23
Margem Líquida
A margem líquida mede a porcentagem de cada unidade monetária de venda
que restou, depois da dedução de todas as despesas, inclusive o imposto de renda, e
que efetivamente é convertida em lucro contábil. A margem líquida é calculada
assim:
Taxa de Retorno sobre o Ativo Total
A taxa de retorno sobre o ativo total (ROA – return on assets), que é
freqüentemente chamada de retorno sobre o investimento da empresa, mede a
eficiência global da administração na geração de lucros com seus ativos disponíveis.
É calculada como segue:
Taxa de Retorno sobre o Patrimônio Líquido
A taxa de retorno sobre o patrimônio líquido (ROE – return on equity) mede
o retorno obtido sobre o investimento (ações preferenciais e ordinárias) dos
proprietários da empresa e é expressa pela relação:
( )4totalativo
líquidolucroROA =
( )5líquidopatrimônio
líquidolucroROE =
( )3vendas
líquidolucroML =
( )2vendas
loperacionalucroMO =
24
De maneira geral, quanto maior o índice, mais lucratividade a empresa
fornece aos detentores de suas ações. A grande vantagem da utilização do ROE em
análises financeiras é a facilidade com a qual o índice pode ser utilizado em
diferentes setores, conferindo flexibilidade ao mesmo. Maiores ROE indicam não
somente maiores retornos, como também maior percepção de risco em tais retornos.
Lucro por Ação
O lucro por ação da empresa geralmente interessa aos acionistas atuais e
potenciais e aos administradores. Representa o valor auferido sobre cada ação
ordinária emitida. O público investidor acompanha-o atentamente e o considera um
indicador importante do sucesso da empresa. O LPA é calculado como segue:
Preço por Lucro
Um dos indicadores mais comumente utilizados em análises financeiras, o
P/L mede basicamente o retorno líquido adicionado ao valor de uma ação a cada ano.
Sua expressão é:
O índice P/L é função não somente do lucro líquido de uma empresa, mas
também da percepção de risco em investimento no mercado de renda variável, taxa
de juros, retorno esperado por investimento. Quanto maior o índice, mais confiança
no retorno líquido por ação tem o investidor. Por utilizar o lucro líquido como uma
de suas parcelas, diferenças contábeis entre setores ou países dificultam a
comparação deste índice para um determinado período. Ainda assim, a evolução do
P/L ao longo do tempo é de fundamental importância na percepção do risco
associado ao setor.
( )6emitidasordináriasaçõesdenúmeroordináriosacionistasaosdisponívellucro
LPA =
( )7/açãoporlucro
açãoumadepreçoLP =
25
3.2 Fontes de Lucratividade e Indicadores Adicionais de Lucratividade
dos Bancos
Os indicadores que serão apresentados a seguir visam à realização de uma
análise mais específica da receita obtida por cada uma das principais fontes de
receitas do setor, quando comparada com a quantidade de ativo destinada aquela
atividade. Estas análises visam tornar mais claras as influências das variáveis
independentes visto que são excluídas da análise muitas variáveis que não são
influenciadas diretamente pelas variáveis independentes, tais como, todas as despesas
operacionais dos bancos, que são função muito mais de decisões estratégicas da
diretoria do que das variáveis econômicas.
Os bancos apresentam, basicamente, cinco fontes de receitas as quais
encontram-se discriminadas a seguir:
1- Operações de Crédito
As receitas com operações de crédito advém dos empréstimos de curto ou
longo prazo realizados para as pessoas físicas e jurídicas. O ganho destas operações é
conseguido pela cobrança de uma taxa de juros pelo empréstimo maior que a taxa
paga pela captação dos fundos. Esta diferença entre a taxa de captação e a taxa de
aplicação é chamada de spread bancário. Contudo, este não é um investimento de
risco zero, pois existe sempre o risco de não pagamento do empréstimo por parte do
devedor. Assim os bancos são obrigados a fazerem provisões destas perdas de acordo
com o nível de inadimplência do mercado.
2- Operações com Títulos e Valores Mobiliários
Todo banco possui em seu ativo uma carteira de títulos do governo, sejam
eles de curto prazo ou de longo prazo, que são oferecidos a eles pelo governo que
precisa financiar seus gastos ou suas dívidas. Aplicar em títulos é considerado um
investimento muito seguro, pois os títulos do governo são considerados como sendo
de risco zero. Além disto, no Brasil, devido às altas taxas de juros causadas pela
26
vulnerabilidade externa, estes são investimentos muito atrativos, pois pagam elevada
rentabilidade com baixo risco.
3- Operações de Câmbio
Os bancos também possuem em seu ativo uma carteira de câmbio, isto é,
possuem depósitos em moeda estrange ira. O banco precisa desta carteira para
satisfazer necessidades de clientes que, por exemplo, realizarão uma viagem ao
exterior e precisam de moeda estrangeira. Nada impede ainda que os bancos optem
por destinar parte de seu ativo a aplicação em moeda estrangeira para se proteger de
eventuais crises de confiança que gerem a desvalorização da moeda nacional. As
receitas destas operações advém, novamente, da cobrança de taxas de conversão
entre as moedas maiores que as cotações oficiais destas no mercado de câmbio e,
portanto, maiores que as taxas que os bancos se utilizam para trocar moedas com o
Banco Central.
4- Operações com Instrumentos Financeiros Derivativos
Esta carteira nada mais é do que aplicação em instrumentos tais como swaps e
opções que permitam ao banco se proteger de determinadas movimentações dos
mercados tanto de juros como de moeda, ou mesmo tirar vantagem destas
movimentações. No entanto, estas são aplicações de alto risco, pois, do mesmo modo
que o mercado pode mover numa direção favorável a sua posição ele pode mover-se
para a direção inversa e grandes perdas podem ser geradas. De outra maneira a
existência desta carteira é necessária, pois um banco precisa também ser capaz de
atender as necessidade dos clientes que procuram estes tipos de aplicação.
5- Operações Compulsórias
De acordo com o Banco Central, os bancos são obrigados a depositar no
Banco Central uma porcentagem de todo o dinheiro por eles captados, o que é
chamado de depósito compulsório. Esta medida tem como objetivo controlar a
27
quantidade de moeda em circulação, visto que os bancos conseguem, através do
multiplicador econômico, aumentar significativamente a quantidade de moeda em
circulação.
A receita advinda desta aplicação encontra-se na remuneração paga pelo
Banco Central em cima deste montante de dinheiro. Pode-se dizer que a taxa de juros
utilizada na remuneração deste dinheiro é a taxa básica da economia, isto é, a taxa
Selic.
Sendo assim, a maior parte da receita obtida por um banco está dividida nesta
cinco fontes de receitas, que estão ligadas a cinco formas de alocação do ativo total.
O desafio deste trabalho é tentar encontrar relacionamentos das receitas geradas por
algumas destas fontes de receita com os fatores que, a princípio, justificariam a
escolha por este ou aquele investimento. Por exemplo, uma taxa básica de juros mais
elevada justificaria um maior investimento em títulos públicos e, portanto, uma
maior receita com esta aplicação.
Para analisar as proposições realizadas será necessária a utilização de alguns
indicadores específicos, não presentes na literatura do gênero. Conforme dito
anteriormente, o objetivo do uso destes indicadores é focalizar ativos e receitas
específicas, garantindo-se, assim, que fatores desnecessários as análises sejam
eliminados. Estes indicadores são apresentados a seguir:
Ativo Proporcional da Carteira de Títulos e Valores Mobiliários
Este indicador mede a porcentagem do ativo total aplicado na carteira de
títulos e valores mobiliários (AP de Títulos e VM). Sua expressão é a seguinte:
TotalAtivoVMeTítulosdeCarteiradaAtivo
VMeTítulosdeAP = (8)
28
Ativo Proporcional da Carteira de Crédito
Este indicador mede a porcentagem do ativo total aplicado na carteira de
crédito (AP de Crédito). Pode ser expresso assim:
TotalAtivoCréditodeCarteiradaAtivo
CréditodeAP = (9)
Ativo Proporcional da Carteira de Câmbio
Este indicador mede a porcentagem do ativo total aplicado na carteira de
câmbio (AP de Câmbio). É dado pela fórmula:
TotalAtivoCâmbiodeCarteiradaAtivo
CâmbiodeAP = (10)
Rentabilidade sobre o Ativo aplicado em Títulos e Valores Mobiliários
Este indicador mede o retorno obtido sobre o investimento em títulos (ROA
de Títulos). É expresso da seguinte forma:
VMeTítulosemaplicadoTotalAtivoVMeTítuloscomOperaçõesdassultado
TítulosdeROARe
= (11)
Rentabilidade sobre o Ativo aplicado em Operações de Crédito
Este indicador mede o retorno obtido sobre a carteira destinada a operações
de crédito (ROA de Crédito). Pode ser expresso assim:
29
CréditodeOperaçõesemaplicadoTotalAtivoovisõesCréditodeOperacõesdassultado
CréditodeROAPrRe −
= (12)
Rentabilidade sobre o Ativo aplicado em Operações de Câmbio
Este indicador mede o retorno obtido sobre a carteira destinada à aplicação
em moeda estrangeira (ROA de Câmbio). Pode ser expresso assim:
CâmbiodeOperaçõesemaplicadoTotalAtivoCâmbiodeOperacõesdassultado
CâmbiodeROARe
= (13)
30
4 VARIÁVEIS EXPLICATIVAS
Nos testes que serão realizados serão utilizadas algumas variáveis exógenas
explicativas. As variáveis explicativas (ou variáveis independentes) são aquelas que
se supõe descrever analiticamente o comportamento de cada um dos indicadores
econômico-financeiros do setor que serão utilizados para o estudo das hipóteses. As
variáveis a serem incluídas no estudo devem possuir as seguintes características:
• Quantificáveis: em um estudo estatístico, é necessário que as variáveis
explicativas sejam facilmente quantificáveis, de modo a produzir um modelo
sem subjetividades.
• Influência Direta ou Indireta: as variáveis explicativas devem, a princípio,
possuir um relacionamento de influência identificável com o setor.
• Baixa Correlação: variáveis que se correlacionam muito devem ser
eliminadas do estudo, uma vez que suas análises produzem resultados
análogos.
A princípio as variáveis podem ser escolhidas em um universo praticamente
ilimitado, porém um reduzido número de variáveis de influência consegue muitas
vezes alcançar níveis elevados de confiabilidade estatística.
Neste estudo, serão definidas duas categorias de variáveis independentes: as
macroeconômicas e as mercadológicas. As variáveis macroeconômicas caracterizam-
se por uma grande abrangência, ou seja, a princípio poderiam ser utilizadas na
análise de qualquer setor econômico. Algumas destas variáveis estão sob o controle
direto de um órgão governamental, como por exemplo, a taxa de juros, enquanto
outras estão sob o controle indireto (como a taxa de inflação, ou taxa de câmbio em
determinados regimes), e outras, pode-se argumentar, estão bastante alheias ao
controle governamental.
A segunda categoria refere-se ao desempenho do entorno econômico inerente
ao setor, ou seja, a medidas de performance econômica, evolução de ativos e
patrimônio líquido, expectativas de retorno etc.
31
Ficam escolhidas como variáveis independentes no modelo histórico as
seguintes variáveis.
4.1 Variáveis Macroeconômicas
Taxa de Câmbio
Por serem empresas de serviço os bancos não sentem a influência da variação
da moeda estrangeira em seus custos, como acontece com empresas que dependem
de matéria-prima importada. No entanto, os bancos podem ter suas receitas bastante
afetadas por estas variações dado que eles possuem ativos que estão atrelados à
variação do dólar e além disto possuem grandes carteiras de investimento em moeda
estrangeira. Portanto, é de grande interesse estudar qual a relação existente entre a
variação do dólar e a rentabilidade dos bancos.
Neste trabalho, a taxa de câmbio utilizada é a PTXA, divulgada diariamente
pelo Banco Central do Brasil, referente à média de todos os negócios realizados com
o dólar comercial. O dólar é uma escolha evidente quando se considera que no Brasil
esta é a única moeda amplamente negociada, e uma referência clássica para os
valores da moeda corrente.
Taxa de Inflação
A taxa de inflação é uma variável acompanhada de perto por todos no Brasil,
pois não somente houve neste país momentos de altíssima inflação, como também a
introdução do Plano Real e posteriormente o sistema de metas de inflação (colocado
em prática a partir de 1999) têm trazido sua importância à mídia.
De acordo com alguns estudos a inflação era, no período anterior ao plano
real, a principal fonte de renda dos bancos que se aproveitavam dos altos spreads e
dos ganhos de floatings, o que torna a inflação uma variável importante a ser
estudada.
32
Câmbio e inflação são duas variáveis bastante correlacionadas, uma vez que
existe na economia um mecanismo de repasse de aumentos no câmbio sobre a
inflação. Esta correlação, como será demonstrado não tornará qualquer análise
referente à inflação também válida para o câmbio, pois a inflação pode ter como
fonte causas econômicas estruturais que não estejam atreladas as variações do
câmbio.
Taxa de Juros Nominal
A taxa de juros básica de um país é uma variável fundamental ao desempenho
de qualquer setor da economia, influenciando diretamente no custo de
financiamentos, investimentos, liquidez da economia e consumo. No Brasil, a taxa
básica de juros é a Selic, e representa a meta da remuneração garantida pelo Banco
Central em depósitos de overnight. Quanto menor a taxa Selic, mais atrativos ficam
os investimentos em linhas de crédito, e menores ficam os custos e financiamento de
curto, médio e longo prazo. Esta taxa é nominal e pré-fixada, ou seja, não inclui
remunerações maiores ou menores em função da inflação.
A taxa de juros afeta as principais fontes de rentabilidade dos bancos. Ela
afeta diretamente a rentabilidade dos títulos possuídos em carteira, pois a maioria
destes títulos paga como remuneração a taxa Selic. Para os títulos pós-fixados um
aumento da taxa de juros acarreta um maior retorno e para os pré-fixados significa
uma perda. A mudança na taxas de juros afeta ainda a taxa de juros cobrada pelos
empréstimos consumidores e empresas nos financiamentos, cheque especial e cartão
de crédito que passarão a ser maiores ou menores dependendo do movimento da taxa
de juros.
Neste trabalho, será utilizada a taxa de juros nominal por trimestre, a taxa
Selic. Como a Selic é determinada pelo Comitê de Política Monetária, um analista
pode, através do modelo proposto, dimensionar o risco que uma nova política
monetária possa exercer sobre o setor. Menores taxas de juros tendem aumentar a
liquidez do setor como um todo. Em um ambiente de baixas taxas de juros, as linhas
de crédito para a produção se tornam mais baratas, e o setor pode vir a aceitar
maiores prazos de pagamento para um recebível.
33
4.2 Variável Mercadológica
Spread Bancário
Uma das principais fontes de receita de um banco é advinda de sua carteira de
crédito. Os empréstimos podem ser considerados o principal produto de um banco e
pode-se dizer que, como em qualquer produto, a receita obtida com eles advém da
diferença entre o preço pelo que ele é vendido e do custo desembolsado para adquiri-
lo. Como no caso dos empréstimos este produto é o dinheiro, a diferença entre o
custo de captação e a taxa de juros cobrada pelos empréstimos é o chamado spread
bancário, e é dependendo do valor deste spread que as operações de crédito serão
menos ou mais vantajosas para os bancos.
No entanto, não se pode deixar de considerar o risco envolvido nestas
operações visto que ao se emprestar dinheiro corre-se o risco de o devedor não ser
capaz de saldá- lo posteriormente o que traria prejuízos presentes que, muitas vezes,
demoram anos e anos para serem compensados após longos processos judiciais. A
taxa de inadimplência tende a ser maior quanto maior for o spread bancário, pois
maior será a taxa de juros final cobrada dos clientes pelos empréstimos e uma maior
quantidade deles não terá condições de honrar o empréstimo o que impacta
diretamente na rentabilidade desta carteira.
Além da taxa de inadimplência, um outro fator que pode influenciar o spread
bancário é o volume de crédito sendo demandado em cada período. Os bancos
podem, em períodos com muita demanda aumentar o spread bancário, o que
aumentaria a taxa de juros cobrada pelo empréstimo, e mesmo assim conseguir
pessoas interessadas em obter financiamento. Da mesma forma os bancos podem se
ver obrigados a baixar o spread para tornar os empréstimos mais atrativos em
períodos de baixa procura por crédito.
Outro fator relacionado ao spread bancário é a taxa nominal de juros da
economia que é um dos custos de captação dos bancos. Os bancos podem, a uma
queda do custo de captação, não reduzir a taxa cobrada dos clientes o que afetaria
diretamente a rentabilidade da carteira.
34
O spread bancário é divulgado mensalmente pelo Banco Central que
consolida as informações fornecidas por cada banco chegando a um spread bancário
geral para o setor.
35
5 ANÁLISE ESTATÍSTICA
A análise estatística que será realizada neste trabalho possui duas partes
bastante distintas. No estudo da primeira e da segunda hipótese a comparação entre o
comportamento da rentabilidade bancária antes e depois do Plano Real será realizada
através de um teste de hipóteses da diferença entre médias. Já para as demais
hipóteses, a aferição do relacionamento entre uma variável explicativa e um
indicador, com o objetivo de comprovar-se ou não a hipótese realizada, será feito
através de uma análise de influência de determinada variável sobre os indicadores,
realizada através de análises de regressão e do estudo do relacionamento em todo o
período, através de uma análise de correlação período a período.
Através do teste de hipóteses para diferenças entre médias de dois períodos
diferentes pode-se determinar se duas médias podem ser consideradas diferentes
entre si, podendo-se assim obter-se a validação de determinadas hipóteses.
Através da análise de regressão, uma equação linear que relaciona duas ou
mais variáveis é definida. Através desta equação, é possível se determinar o grau de
influência de uma variável dependente sobre uma variável independente. Esta análise
é realizada através dos coeficientes da regressão, que no caso de uma regressão
simples pode ser descrita como o coeficiente angular da reta de regressão.
A análise de correlação propicia ao analista a aferição do grau de
relacionamento entre duas ou mais variáveis, indicando se este relacionamento existe
ou não. Está análise é útil quando se confirma ou se refuta uma hipótese inicial: se a
princípio se supõe que determinada variável possui significativo relacionamento com
um indicador, mas a análise de correlação indica o contrário, uma nova conclusão é
tirada. Além disso, muitas vezes descobre-se variáveis estreitamente relacionadas
com certo indicador, mesmo que a princípio não se supunha tal relacionamento.
É importante ressaltar que a análise de correlação indica única e
exclusivamente se existe ou não relacionamento entre uma ou mais variáveis
independentes e uma variável dependente, além do sentido deste relacionamento
(direta ou indiretamente proporcional). A intensidade deste relacionamento, ou seja,
o grau de proporcionalidade do relacionamento só é analisado quando se estuda o
coeficiente angular da reta de regressão, explicado anteriormente.
36
Qualquer análise estatística está sujeita a erros aleatórios, tornando necessária
a utilização de técnicas de inferência sobre os coeficientes de correlação e os
coeficientes de regressão. Esta inferência é realizada com uma margem de erro
controlada (usualmente em 95% de confiabilidade), mas que torna possível a
comparação e resultados obtidos através de outras regressões, além de possibilitar a
aceitação ou não de hipóteses prévias.
A seguir, são detalhadas todas as ferramentas estatísticas utilizadas que serão
utilizadas para o estudo das hipóteses propostas:
5.1 Medidas de Localização e Variação de uma População
Média
A média de n números é a sua soma dividida por n.
Desvio-Padrão Amostral
O desvio-padrão é amostral é a medida de variação mais útil e mais
largamente utilizada. O desvio-padrão é calculado tomando-se a media dos
quadrados dos desvios a contar da media e, em seguida, a raiz quadrada do resultado.
É expresso pela fórmula:
Desvio-Padrão Populacional
)14(n
xx ∑=
( ))15(
1
2
−
−= ∑
n
xxs
37
A fórmula acima se aplica a amostras, mas, substituindo x-barra por µ e n por
N obtém-se fórmula análoga para o desvio-padrão de uma população, denotado por
σ. Escreve-se, pois:
5.2 Estimativa de Médias
Levando em conta que, para grandes amostras aleatórias de populações
infinitas, a distribuição amostral da media é aproximadamente normal com:
Tem-se que, há uma probabilidade 1- α de a média de uma grande amostra aleatória
de uma população infinita diferir da média populacional por no máximo:
Este é o erro máximo da estimativa. Este resultado é aplicado se n é grande, n maior
ou igual a 30, e a população é infinita (ou suficientemente grande para não ser
preciso aplicar o fator de correção para população infinita). Os dois fatores mais
comumente (embora não necessariamente) usados para 1 – α são 0,95 e 0,99. De
posse do erro máximo da estimativa pode-se definir o intervalo de confiança da
média para grandes amostras pela expressão abaixo:
Até agora foi admitido que as amostras fossem suficientemente grandes, n maior ou
igual a 30, para poder-se aproximar a distribuição da média por uma distribuição
)17(n
exx
σσµµ ==
)18(2/ nz
σα ⋅
)19(2/2/n
zxn
zxσ
µσ
αα ⋅+<<⋅−
( ))16(
2
N
x∑ −=
µσ
38
normal e, quando necessário, substituir σ por s. Para estabelecer métodos
correspondentes que se apliquem a pequenas amostras, é necessário supor que as
populações das quais se está extraindo amostras tenham aproximadamente a forma
de distribuições normais. Sendo assim, tem-se que, há uma probabilidade 1- α de a
média de uma pequena amostra aleatória de uma população normal diferir da média
populacional por no máximo:
Pode-se, também, de posse do erro máximo da média para pequenas
amostras, definir o intervalo de confiança para a média como sendo:
E afirmar que, com 1- α de probabilidade, ele será satisfeito para qualquer
amostra dada.
5.3 Teste de Hipóteses
Diferença entre Médias
Há muitos problemas em que se precisa decidir se uma diferença observada
entre duas médias amostrais pode ser atribuída à chance. O método que será utilizado
para testar se uma diferença observada entre duas médias amostrais pode ser
atribuída a chance, ou se é estatisticamente significativa, baseia-se na seguinte teoria:
Se x1 e x2 são as médias de duas amostras aleatórias independentes, então a média e o
desvio padrão da distribuição amostral da estatística x1 - x2 são:
)20(2/ ns
t ⋅α
)21(2/2/n
stx
n
stx ⋅+<<⋅− αα µ
)22(2
22
1
21
21 2121 nne
xxxx
σσσµµµ +=−=
−−
39
onde µ1, µ2, σ1, σ2, são as médias e os desvios-padrão das duas populações que
geraram as amostras. É costume chamar o desvio-padrão desta distribuição amostral
de erro-padrão da diferença entre duas médias.
Então se os testes são limitados a grandes amostras, n1 > 30 e n2 > 30, pode-se
basear os testes da hipótese nula:
µ1 - µ2 = δ (23)
na estatística:
que é um valor de uma variável aleatória com distribuição aproximadamente normal
padronizada. Esta fórmula para z foi obtida fazendo a transformação para unidades
padronizadas, ou seja, subtraindo-se de x1barra e x2barra a média de sua distribuição
amostral (que, sob a hipótese nula, é µ1 - µ2 = δ) e dividindo-se o resultado pelo
desvio-padrão de sua distribuição amostral.
Conforme a hipótese alternativa seja
os critérios para testar a hipótese nula µ1 - µ2 = δ são os seguintes
Tabela I: Critérios para testar a hipótese nula em um teste de diferença entre duas médias
( ))24(
2
22
1
21
21
nn
xxz
σσ
δ
+
−−=
)25(,, 212121 δµµδµµδµµ ≠−>−<− ou
2/2/2/2/21
21
21
Re
αααα
αα
αα
δµµδµµδµµ
zzzzzouzzzzzz
zzzzsenulahipótese
aAceitar
senulahipótese
ajeitar
aalternativ
Hipótese
<<−≥−≤≠−<≥>−
−>−≤<−
40
Novamente os testes acima são utilizados para grandes amostras. Para pequenas
amostras os testes podem ser baseados em uma estatística t apropriada. Para este tipo
de teste, que é usado quando n1 < 30 ou n2 < 30 deve-se admitir que as duas
amostras sejam aleatórias independentes extraídas de populações que tenham
aproximadamente a forma de distribuições normais, com o mesmo desvio padrão.
Então, a hipótese nula pode ser baseada na estatística:
( ) ( )
+∗
−+−+−
−−=
2121
222
211
21
112
11nnnn
snsn
xxt
δ (26)
que é um valor de um variável aleatória que tem distribuição t com n1 + n2 – 2 graus
de liberdade.
Os critérios para o teste t de duas amostras são análogos aos apresentados
anteriormente para o teste z. Agora as curvas representam distribuições t, e não
distribuições normais, e z, za e za/2 são substituídos por t, ta e ta/2 .
5.4 Análise de Correlação
Coeficiente r de Pearson
O objetivo da análise correlacional é a identificação de um co-relacionamento
entre duas ou mais variáveis, indicando até que ponto estas variáveis estão
relacionadas. A forma mais comum de se expressar analiticamente o grau de
relacionamento entre duas variáveis é através do coeficiente r de Pearson, ou
simplesmente o coeficiente de correlação.
Para que seja possível utilizar técnicas descritas neste item, é necessário que
duas condições sejam atendidas:
1- Tanto a variável dependente quanto a independente (usualmente
denominadas y e x, respectivamente) são variáveis aleatórias contínuas.
41
2- A distribuição de freqüência contínua (isto é, a distribuição de valores
pares x, y) é normal. Esta é chamada uma distribuição normal bivariada.
No caso deste trabalho, é razoável se supor que as variáveis aleatórias
utilizadas são contínuas e que sua distribuição combinada seja uma normal bivariada.
O coeficiente de correlação tem duas propriedades que caracterizam a
natureza da relação entre duas variáveis. Uma delas é o sinal do coeficiente (+ ou -),
e a outra é seu módulo. O sinal do coeficiente angular está relacionado com o
coeficiente angular da reta de regressão, e indica a direção do relacionamento: se o
sinal de r é positivo, uma relação de direta-proporcionalidade é estabelecida.
Analogamente, se o sinal de r é negativo, as variáveis são inversamente relacionadas.
A magnitude do coeficiente de Pearson indica quão “próximo” da reta de
regressão estão os pontos da amostra. O valor de r está confinado ao intervalo (-1,0
+1,0), e valores muito próximos de –1 ou 1 indicam que pontos individuais estão
muito próximos da reta de regressão, enquanto os valores próximos de 0 indicam
uma propensão maior à dispersão (logo, um abaixo relacionamento). Mais
precisamente, pode-se definir as características de r como:
1- O valor do coeficiente de correlação varia de –1,0 a +1,0
2- Um relacionamento positivo, ou diretamente proporcional implica um
coeficiente de correlação positivo. Analogamente, relacionamentos negativos
(inversamente proporcionais) implicam coeficiente negativo.
3- O sinal de r é sempre igual ao sinal de coeficiente angular da reta de
regressão (definida nas seções seguintes)
Mais uma vez, é importante ressaltar que a medida r indica apenas até que
ponto as variáveis estão relacionadas e a direção deste relacionamento. A
intensidade da influência de uma variável independente sobre uma variável
dependente só é alcançada através do estudo de regressão, apresentado a seguir. O
cálculo do coeficiente r de Pearson é calculado de acordo com a expressão a seguir:
42
Onde: x é a variável aleatória independente
y é variável aleatória dependente
n é o tamanho da amostra
O coeficiente de Pearson é facilmente calculado por métodos computacionais.
Softwares estatísticos apropriados não somente calculam o valor de r para uma dada
combinação de variáveis aleatórias como também disponibilizam os intervalos de
confiança necessários à inferência estatística.
Uma medida bastante útil associada ao coeficiente de correlação é o quadrado
do coeficiente de Pearson, também chamado coeficiente de determinação, ou r2. Esta
medida dá a porcentagem da variação numa variável que é explicada pela reta de
regressão. Por ser um quadrado, o r2 não indica por si só a direção da correlação.
O coeficiente r2 dá a percentagem da dispersão estatística que é explicada
pela reta de regressão. O restante da variação, também chamado resíduos, são
explicados por outras variáveis. Quando um valor baixo de r2 é encontrado, pode-se
supor que a variável independente escolhida para a regressão possui pouco
relacionamento com a variável dependente, e pode-se optar por escolher uma
segunda variável independente, ou adicionar mais variáveis ao modelo de regressão
(tornando-o um modelo de regressão múltipla).
Neste trabalho, será utilizada a estatística r para a aferição do grau de
relacionamento entre duas variáveis, pois como é sugerido por alguns autores, a
inferência estatística neste coeficiente é mais apropriada do a inferência em r2.
A análise de correlação será utilizada de maneira auxiliar com o objetivo de
estudar-se o comportamento do coeficiente de correlação período a período.
( ) ( ) ( ) ( ))27(
2222 ∑∑∑∑∑ ∑ ∑
−∗−
−=
yynxxn
yxxynr
43
5.5 Análise de Regressão
A análise de correlação pretende definir se existe um relacionamento entre
duas variáveis, porém a intensidade deste relacionamento só é analisada através de
técnicas de regressão. Uma regressão linear simples produz o equacionamento
analítico do relacionamento entre uma variável dependente (y) e uma variável
independente (x). Este equacionamento é realizado através do método dos mínimos
quadrados, e seu resultado são os coeficientes de regressão.
Para que seja possível utilizar a técnica de regressão linear, algumas premissas
devem ser seguidas:
1- Existem dados de mensurações tanto para x quanto para y.
2- A variável dependente é aleatória.
3- Para cada valor de x, há uma distribuição condicional de y´s que é
normalmente distribuída.
4- Os desvios padrão de todas as distribuições condicionais são iguais
(homoscedasticidades)
Na regressão, os valores de y (variáveis dependentes) são preditos como base
em valores dados ou conhecidos de x (variável independente). É importante notar
que mais variáveis independentes podem exercer influência na variação da variável
dependente. A análise de correlação, juntamente das técnicas de inferência em
coeficientes de correlação permitem dizer satisfatoriamente se uma única variável
pode descrever a variação satisfatoriamente.
O método dos mínimos quadrados produz uma equação que descreve uma
reta, que tem duas características importantes:
1- a soma dos desvios verticais dos pontos em relação à reta é zero
44
2- a soma dos quadrados desses desvios é mínima, ou seja, nenhuma outra
reta produziria menor soma de quadrados.
Simbolicamente, o valor minimizado em uma análise de regressão é:
( )∑ − 2ci yy (28)
Onde:
yi é um valor observado em y;
yc é o valor calculado de y utilizando-se a equação de mínimos quadrados (em
outras palavras, é o valor predito de y para dado valor variável independente de x);
Resolvendo algebricamente os mínimos quadrados para a variável
dependente, chega-se aos coeficientes da reta de regressão. Costuma-se utilizar a
notação “a” para o parâmetro independente e “b” para o coeficiente angular da reta
de regressão. Os coeficientes “a” e “b” são descritos pelas seguintes relações:
n
xbya ∑ ∑−
= (29)
( )( ) ( )22 ∑∑
∑ ∑∑−
−=
xxn
yxxynb (30)
Enquanto que o parâmetro “a” é importante quando deseja predizer um valor
y, no modelo proposto por este trabalho o coeficiente angular da reta é mais
apropriado, por determinar a intensidade do relacionamento. O que se busca no
modelo financeiro temporal é exatamente a definição das variáveis que mais
influenciam o setor, para o bem ou para o mal. A análise combinada do coeficiente
de correlação com o coeficiente angular da reta de regressão permite tirar estas
conclusões.
45
O sinal do coeficiente angular da reta de regressão indica, analogamente ao
sinal do coeficiente de correlação, a direção da proporcionalidade entre as variáveis
do problema. A vantagem em se utilizar o valor de “b”, porém, advém de sua
intensidade, que indica a força do relacionamento.
Assim como o coeficiente de correlação, o coeficiente angular da reta de
regressão está sujeito a erros que surgem aleatoriamente em qualquer processo de
amostragem. Desta maneira, torna-se necessário utilizar uma técnica de inferência
estatística para se lidar com estes erros.
Uma medida associada ao erro da estimativa de y é o desvio padrão das
estimativas em relação à reta de regressão. Esta medida, chamada de Se também é
uma medida do grau de dispersão em que se encontram os pontos da amostra. O
valor de Se pode ser calculado pela seguinte expressão:
2
2
−
−−=
∑ ∑ ∑n
xybyaySe (31)
Esta medida é útil nas análises de inferência sobre o coeficiente da reta de
regressão, como será mostrado a seguir.
Inferência Estatística no coeficiente Angular da Reta de Regressão
Mesmo quando há pouco ou nenhum relacionamento entre as variáveis numa
população, é ainda possível obter valores amostrais que façam as variáveis
parecerem relacionadas. Assim, é importante utilizar ferramentas que mensuram o
erro incumbido em qualquer estimativa estatística, de modo a se aceitar conclusões
com erros controlados.
A literatura estatística propõe a utilização de teste de hipóteses para a tomada
de decisões em estatística, Porém, como é sugerido por STEVENSON (1979), a
definição de um intervalo de confiança para o coeficiente angular da reta define
todos os valores possíveis para este coeficiente dado um determinado nível de
confiança, sem ser necessário se elaborar um teste de hipóteses para cada caso.
46
A distribuição de probabilidade dos valores amostrais de “b” segue a curva t
de STUDENT, com n-2 graus de liberdade. O desvio-padrão da distribuição amostral
do coeficiente angular da reta de regressão é calculado a partir da equação:
( )
∑ ∑
−
=
n
xx
SS eb 2
2
1 (32)
O intervalo de confiança para o estimador “b” da reta de regressão é dado
pela equação:
bb tsbBtsb +≤≤− (33)
Analogamente à inferência estatística do coeficiente de correlação, o nível de
confiança no intervalo é decisão do analista, e será adotado como 95% para o modelo
apresentado neste relatório.
Na realidade, o intervalo de confiança para o coeficiente angular atende uma
finalidade dupla: ao mesmo tempo em que indica o provável valor de B (coeficiente
angular da população), também pode ser usado para testar a significância de
coeficiente amostral. Assim, se o intervalo de confiança para o coeficiente angular
inclui o zero, não será possível rejeitar a hipótese de nulidade do coeficiente angular
da população, que implicaria a inexistência de força de relacionamento.
47
6 ANÁLISE DAS HIPÓTESES
Nesta seção será realizada a análise das hipóteses anteriormente apresentadas.
As hipóteses serão descritas e explicadas de maneira a compreender-se a sua
relevância, além de deixar claro qual o resultado que se espera encontrar. Os testes
estatísticos bem como todos os indicadores financeiros e variáveis explicativas
utilizados para testar-se cada uma das hipóteses já foram apresentados e descritos nas
seções anteriores. Todos os testes estatísticos realizados foram desenvolvidos com o
auxílio do Microsoft Excel.
Assim sendo, a seguir encontra-se a análise de cada uma das hipóteses:
6.1 A Rentabilidade dos Bancos se reduziria com a Implantação do
Plano Real.
Uma afirmação muito defendida por economistas em geral é de que os ganhos
bancários conseguidos antes da implantação do Plano Real eram devidos às receitas
de floating e inflacionárias. De acordo com Fontana (2001) antes da estabilização da
moeda os bancos dependiam excessivamente dos ganhos inflacionários e após a
estabilização da economia, com a perda expressiva da receita inflacionária, os bancos
deveriam se ajustar a níveis internacionais, com rentabilidades menores. Seguindo
esta afirmação pode-se inferir que a inflação era uma variável que exercia elevada
influência nos lucros dos bancos.
Para comprovar estas afirmações será realizada uma análise dos indicadores
de lucratividade do setor antes e depois do Plano Real com a aplicação de
ferramentas estatísticas que auxiliem e validem a obtenção dos resultados.
Primeiramente, para se analisar se houveram mudanças no padrão de
rentabilidade, serão calculadas as rentabilidades sobre o ativo (ROA) e a
rentabilidade sobre o patrimônio líquido (ROE) para os períodos compreendidos
entre janeiro de 1992 e dezembro de 2002. Será, então, calculada a média dos
indicadores para o período anterior e a implantação do Plano Real, ou seja, até junho
de 1994, e para o período posterior a esta data, realizando-se um teste de hipóteses da
48
diferença entre as duas médias com o objetivo de confirmar-se ou não que a média
do período posterior ao Plano Real é menor que a média encontrada para o período
anterior a junho de 1994.
Após este teste de hipóteses, deseja-se analisar a influência da inflação na
rentabilidade. Conforme dito anteriormente pode-se inferir que era grande a
influência da inflação na rentabilidade do setor antes do Plano Real. Se isto é
verdade, deve haver uma equação que explique o comportamento entre a inflação e a
rentabilidade e pode-se supor que este relacionamento seja linear, isto é, quanto
maior a inflação maior a rentabilidade. Para verificar este relacionamento será
realizada uma análise de regressão entre a inflação e a rentabilidade para o período
anterior ao Plano Real.
Teste de Hipóteses
Será agora apresentado o teste de hipóteses que foi desenvolvido com o
auxílio do Excel.
Os indicadores utilizados nestes testes, ROE e ROA, foram calculados
utilizando-se os dados consolidados do setor conforme explicado anteriormente e as
fórmulas já apresentadas nas seções anteriores.
Evolução do Retorno sobre o Ativo
Para os períodos em estudo, isto é, antes e depois do Plano Real, separados,
no gráfico, pela linha pontilhada, os resultados encontrados foram os seguintes:
49
Evolução do ROA antes e depois do Plano Real
0.000%
0.500%
1.000%
1.500%
2.000%
2.500%
Mar
-92
Mar
-93
Mar
-94
Mar
-95
Mar
-96
Mar
-97
Mar
-98
Mar
-99
Mar
-00
Mar
-01
Mar
-02
Figura 7: Evolução da Rentabilidade sobre o Ativo (ROA)
Antes do Plano Real os dados apresentam uma média de 0,8055% e um
desvio padrão de 0,1849%.
Foram calculados, também, a média e o desvio padrão para o período
posterior a implantação do Plano Real, cujos resultados são, respectivamente,
1,5358% e 0,4694%.
É assim realizado o teste de hipótese para diferença entre médias para testar
se, de acordo com a hipótese inicial, a média da rentabilidade antes do Plano Real
(µ1) é maior que a média da rentabilidade após a implantação do Plano (µ2). Assim,
aplicando-se os conceitos descritos anteriormente e supondo-se iguais os desvios
padrões dos dois períodos, têm-se que:
Com 5% de significância, rejeitar-se-á a hipótese inicial se tcalc maior ou igual
a 1,684.
Utilizando-se a equação 26 obtém-se:
tcalc = -13,2846
0:0:
211
210
>−=−
µµµµ
HH
50
Pode-se perceber que a hipótese inicial de que a rentabilidade diminuir-se- ia
com a implantação do Plano Real não deve ser aceita, pois, com 5% de significância,
tcalc é menor que 1,684.
Evolução do Retorno sobre o Patrimônio Líquido
Será realizado agora o mesmo conjunto de testes utilizando-se como
indicador o retorno sobre o Patrimônio Líquido para analisar se existe equivalência
de comportamento.
Para os períodos em estudo, isto é, antes e depois do Plano Real, separados,
no gráfico, pela linha pontilhada, os resultados encontrados foram os seguintes:
Evolução do ROE antes e depois do Plano Real
0.000%
5.000%
10.000%
15.000%
20.000%
25.000%
30.000%
Mar
-92
Mar
-93
Mar
-94
Mar
-95
Mar
-96
Mar
-97
Mar
-98
Mar
-99
Mar
-00
Mar
-01
Mar
-02
Figura 8: Evolução da Rentabilidade sobre o Patrimônio Líquido (ROE)
No período anterior ao Plano Real o indicador apresenta uma média de
6,7427% e um desvio padrão de 1,6416%.
Após o Plano Real, os dados apresentam uma média de 15,8146% e um
desvio padrão de 5,5244%.
Do mesmo modo do que feito para o ROA é realizado o teste de hipótese para
diferença entre médias para testar se, de acordo com a hipótese inicial, a média da
rentabilidade sobre o patrimônio líquido antes do Plano Real (µ1) é maior que a
51
média da rentabilidade após a implantação do Plano (µ2). Assim, aplicando-se os
conceitos descritos anteriormente e supondo-se iguais os desvios padrões dos dois
períodos, têm-se que:
Com 5% de significância, rejeitar-se-á a hipótese inicial se tcalc maior ou igual
a 1,684.
Utilizando-se a equação 26 obtém-se:
tcalc = -14,1463
Da mesma forma que para o ROA, pode-se perceber que a hipótese inicial de
que a rentabilidade diminuir-se-ia com a implantação do Plano Real não deve ser
aceita, pois, com 5% de significância, tcalc é menor que 1,684.
Após estas duas análises pode-se refutar a hipótese inicial de que a
rentabilidade bancária após o Plano Real diminuir-se-ia devido ao desaparecimento
da receita inflacionária. Com os dados utilizados pode-se dizer que o que ocorreu,
pelo contrário, foi um aumento da rentabilidade que pode ser explicado por um alto
grau de adaptação as mudanças nas condições macroeconômicas que fizeram com
que os bancos trocassem a receita inflacionária pelas receitas de prestação de
serviços, aumento nas operações de crédito e, também, ganhos com títulos e valores
mobiliários. A evolução e a influência destas fontes de receitas na rentabilidade dos
bancos será posteriormente estudada de modo a verificar se houve realmente
mudança significativa da participação destes ativos na carteira dos bancos.
Estudo do relacionamento entre a inflação e a rentabilidade
Conforme dito anteriormente, visto que antes do Plano Real as receitas
inflacionárias eram consideradas a principal fonte de receita dos bancos, pode-se
inferir que a inflação era uma variável fundamental na rentabilidade e que deveria
0:0:
211
210
>−=−
µµµµ
HH
52
existir um relacionamento diretamente proporcional entre a rentabilidade e a taxa de
inflação.
Para comprovar-se ou não esta hipótese será realizada uma análise de
regressão entre os indicadores de lucratividade do setor e a taxa de inflação para o
período anterior ao Plano Real.
Por terem comportamentos parecidos foi utilizado somente um dos
indicadores de rentabilidade utilizados na análise anterior (ROA) e, portanto, este já
está calculado.
Os dados de inflação que serão utilizados cobrem o período de março de 1992
até junho de 1994 e o índice de inflação utilizado é o Índice de Preços ao
Consumidor (IPC) calculado pela Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas
(FIPE). Os dados de rentabilidade utilizados nos cálculos dos indicadores de
rentabilidade são anualizados, isto é, para um dado referente, por exemplo, a março
de 1992 o lucro líquido utilizado para o cálculo compreende o período de março de
1991 a março de 1992. Assim sendo, os dados de inflação para os períodos
analisados também são anualizados, ou seja, a inflação utilizada no ponto março de
1992 também foi encontrada observando-se a inflação entre março de 1991 e março
de 1992 de modo a se comparar dados referentes a um mesmo período.
A seguir encontra-se o gráfico com os valores da inflação para os períodos
acima citados:
Figura 9: Evolução da Inflação antes do Plano Real
Evolução da inflação antes do Plano Real
0,0%1000,0%2000,0%3000,0%4000,0%5000,0%6000,0%7000,0%8000,0%
mar
/92
mai
/92
jul/9
2
set/9
2
nov/
92
jan/
93
mar
/93
mai
/93
jul/9
3
set/9
3
nov/
93
jan/
94
mar
/94
mai
/94
53
A análise de regressão será feita com 5% de significância e, portanto, será
considerada a existência de relacionamento se “F de significação” menor que 0,05.
Fazendo-se a análise de regressão entre a inflação e a Rentabilidade sobre o Ativo
encontrou-se os seguintes resultados:
ANOVAgl SQ MQ F F de significação
Regressão 1 7.25954456 7.2595446 0.018144 0.896175295Resíduo 8 3200.77462 400.09683Total 9 3208.03416
Figura 10: Relacionamento entre a Inflação e a ROA
Como o valor do “F de significação” encontrado foi 0,8962, maior que 0,05
portanto, pode-se dizer que a existência de relacionamento significativo entre a
inflação e a rentabilidade dos bancos antes do Plano Real não foi estatisticamente
comprovada.
No entanto, isto não quer dizer que não exista relacionamento entre a inflação
e a rentabilidade. Este relacionamento não foi encontrado com os dados analisados, o
que indica que outros fatores podem ter exercido influência sobre a rentabilidade
bancária antes do Plano Real. Pode-se supor ainda que a existência de inflação por si
só já era um fator favorável à operação do setor, não importando a magnitude desta.
Variável X Plotagem de ajuste de linha
0%
1000%
2000%
3000%
4000%
5000%
6000%
7000%
8000%
0,4% 0,5% 0,6% 0,7% 0,8% 0,9% 1,0% 1,1% 1,2%
ROA
Infla
ção
54
6.2 A Implantação do Plano Real trouxe Alterações das Fontes de
Receitas.
Com a implantação do Plano Real, uma das formas do setor bancário adaptar-
se a nova conjuntura econômica seria alterando-se a composição de seus ativos, e
conseqüentemente a composição das receitas, visando compensar a perda da receita
inflacionária. Os bancos passariam, por exemplo, a aplicar mais em operações de
títulos e valores mobiliários ou expandiriam suas operações de crédito. Segundo
Fontana (2001) após o Plano Real, houve aumento nas operações de crédito e,
também, das operações com títulos e valores mobiliários.
Esta proposição poderá ser comprovada se encontrada alteração significativa
na composição dos ativos dos bancos quanto haja vista uma grande mudança do
cenário econômico causada pela implantação do Plano Real. Isto será feito através da
comparação, através do tempo, de indicadores percentuais destes ativos em relação
ao ativo total.
O estudo inicia-se com a análise da evolução da composição de alguns ativos
dos bancos responsáveis pela geração de grande parte da receita de intermediação
financeira. Como já foi dito anteriormente os bancos apresentam cinco fontes
principais de receitas, qual sejam, receita com operações de crédito, receita com
operações com títulos e valores mobiliários, receita com operações de câmbio,
receita com operações com instrumentos financeiros derivativos e receita com
operações compulsórias. Com o objetivo de comprovar o afirmado no primeiro
parágrafo será estudada a evolução de três componentes do ativo responsáveis por
três das cinco fontes de receita. Estudar-se-á a evolução da carteira de crédito, da
carteira de títulos e valores mobiliários e da carteira de câmbio, responsáveis
respectivamente, como já é de se supor, pelas receitas com operações de crédito,
receitas com operações com títulos e valores mobiliários e pelas receitas com
operações de câmbio.
55
Carteira de Crédito
Avaliar-se-á agora a existência de variação significativa da carteira de crédito
proporcionalmente ao ativo total. Para isto será calculado o Ativo Proporcional da
Carteira de Crédito, indicador previamente apresentado, para o período entre março
de 1992 e dezembro de 2002 e realizar-se-á um teste de hipóteses da diferença entre
médias para avaliar se existe diferença significativa entre a média deste indicador
antes e depois do Plano Real.
A evolução do indicador Ativo Proporcional da Carteira de Crédito é
mostrada graficamente a seguir, com a linha pontilhada mostrando a data da
implantação do Plano Real:
Evolução do Ativo Proporcional da Carteira de Crédito
0.0%
10.0%
20.0%
30.0%
40.0%
50.0%
Mar
-92
Mar
-93
Mar
-94
Mar
-95
Mar
-96
Mar
-97
Mar
-98
Mar
-99
Mar
-00
Mar
-01
Mar
-02
Figura 11: Evolução do Ativo Proporcional da Carteira Crédito
Percebe-se pelo gráfico que, realmente, logo após a implantação do Real,
houve um aumento significativo da carteira de crédito sobre o ativo total passando de
pouco mais de 30% para quase 45% do ativo total, conforme era esperado seguindo-
se a tese proposta inicialmente. No entanto, percebe-se também que esta tendência
não permaneceu por muito tempo com o indicador diminuindo gradativamente até
voltar aos padrões anteriores ao Plano Real em meados de 1997, e cair ainda mais
com o passar dos anos estabilizando-se em torno dos 25%. Este comportamento
contraria o que se esperava inicialmente, mas ainda não é possível dizer que existe
56
diferença significativa entre as médias deste indicador antes e depois do Plano Real,
o que somente poderá ser comprovado após a aplicação de um teste de hipóteses da
diferença entre médias.
Para os dez trimestres anteriores ao Plano Real o Ativo Proporcional da
Carteira de Crédito apresenta uma média de 31,6801% e um desvio padrão de
1,8109%.
Já para os 34 trimestres do período posterior ao Plano a média e o desvio
padrão encontrados foram, respectivamente, 28,6946% e 6,7916%.
É assim realizado o teste de hipótese para diferença entre médias para testar
se, de acordo com a hipótese inicial, a média do Ativo Proporcional da Carteira de
Crédito antes do Plano Real (µ1) é menor que a média deste mesmo indicador após a
implantação do Plano (µ2). Assim, aplicando-se os conceitos descritos anteriormente
e supondo-se iguais os desvios padrões dos dois períodos, têm-se que:
Com 5% de significância, rejeitar-se-á a hipótese inicial se tcalc menor ou
igual a -1,684.
Utilizando-se a equação 26 obtém-se:
tcalc = 3,7955
Pelo teste, como tcalc é maior que -1,684, não se pode rejeitar a hipótese
inicial de que o Ativo Proporcional da Carteira de Crédito teria aumentado após a
implantação do Plano Real o que vai contra a proposição inicial que dizia que os
bancos expandiriam a carteira de crédito após a implantação do Plano Real. Isto,
conforme já foi dito, ocorreu apenas no primeiro ano depois do Real revertendo-se
nos anos seguintes. Uma das explicações para este fenômeno é que os bancos
expandiram suas operações de crédito sem critério o que gerou uma inadimplência
muito alta e grandes perdas para o setor. Isto os levou, posteriormente, a rever esta
estratégica e a diminuir o oferecimento de crédito. Uma outra explicação pode ter
0:0:
211
210
<−=−
µµµµ
HH
57
sido o uso deste capital, antes destinado ao crédito, para o investimento em alguma
alternativa de investimento mais rentável.
Carteira de Títulos e Valores Mobiliários
Análise similar será feita com o Ativo Proporcional da Carteira de Títulos e
Valores Mobiliários para verificar a existência de alteração significativa da carteira
de títulos e valores mobiliários. A evolução do indicador desde março de 1992 até
dezembro de 2002 encontra-se abaixo, onde a implantação do Plano Real é
representada pela linha pontilhada:
Evolução do Ativo Proporcional da Carteira de Títulos e VM
0.0%5.0%
10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%
Mar
-92
Mar
-93
Mar
-94
Mar
-95
Mar
-96
Mar
-97
Mar
-98
Mar
-99
Mar
-00
Mar
-01
Mar
-02
Figura 12: Evolução do Ativo Proporcional da Carteira de Títulos e Valores Mobiliários
Pelo gráfico percebe-se uma tendência crescente da participação da carteira
de títulos sobre o ativo total que passou de menos de 10% antes do Plano Real para
quase 30% nos últimos anos o que vai ao encontro da proposição feita no início desta
seção. Entretanto, para comprovar-se estatisticamente uma diferença entre as médias
do período pré-Plano e pós-Plano será realizado, a seguir, um teste de hipótese da
diferença entre médias.
Para os dez trimestres anteriores ao Plano Real o Ativo Proporcional da
Carteira de Títulos e Valores Mobiliários apresenta uma média de 7,2390% e um
desvio padrão de 1,8234%.
58
Já para os 34 trimestres do período posterior ao Plano a média e o desvio
padrão encontrados foram, respectivamente, 23,2064% e 6,3106%.
É assim realizado o teste de hipótese para diferença entre médias para testar
se, de acordo com a hipótese inicial, a média do Ativo Proporcional da Carteira de
Títulos e Valores Mobiliários antes do Plano Real (µ1) é menor que a média deste
mesmo indicador após a implantação do Plano (µ2). Assim, aplicando-se os
conceitos descritos anteriormente e supondo-se iguais os desvios padrões dos dois
períodos, têm-se que:
Com 5% de significância, rejeitar-se-á a hipótese inicial se tcalc menor ou
igual a -1,684.
Utilizando-se a equação 26 obtém-se:
tcalc = -21,8106
Conforme já era esperado pelo gráfico pode-se rejeitar a hipótese inicial de
que as médias entre os dois períodos são iguais e que, portanto, os bancos
aumentaram proporcionalmente suas operações em Títulos e Valores Mobiliários.
Pode-se supor que os bancos encontraram nas operações de títulos e valores
mobiliários a fonte de receita substituta que estavam necessitando. Pode-se ainda
entender este aumento na concentração de títulos sobre o ativo como uma
conseqüência do aumento do endividamento estatal dos últimos anos, que levou o
governo a emitir títulos que acabaram sendo atrativos para os bancos por
apresentarem rendimentos elevados e serem considerados de baixo risco. Pode-se
supor ainda que o investimento em títulos possa ter sido a aplicação que fez com que
a carteira de crédito diminuísse.
0:0:
211
210
<−=−
µµµµ
HH
59
Carteira de Câmbio
Embora as operações de câmbio não estejam presentes na afirmação inicial
como uma fonte alternativa de receita esta pode ter sido alterada nos últimos anos
dado as seguidas desvalorizações cambiais enfrentadas pelo Real. O setor pode ter
enxergado a possibilidade das desvalorizações antes destas ocorrerem e alterado a
composição de seu ativo proporcional da carteira de câmbio para se beneficiar dos
ganhos com a desvalorização.
A análise dar-se-á da mesma maneira da realizada com os dois ativos
anteriores, a diferença está no período de comparação das médias que será
considerado, qual seja, antes e depois da mudança do regime cambial de fixo para
flutuante que ocorreu em Janeiro de 1999.
A seguir encontra-se o gráfico da evolução do ativo proporcional da carteira
de câmbio, com a linha pontilhada representando a data da alteração do regime
cambial:
Evolução do Ativo Proporcional da Carteira de Câmbio
0.0%
2.0%
4.0%
6.0%
8.0%
10.0%
Mar
-92
Mar
-93
Mar
-94
Mar
-95
Mar
-96
Mar
-97
Mar
-98
Mar
-99
Mar
-00
Mar
-01
Mar
-02
Figura 13: Evolução do Ativo Proporcional da Carteira de Câmbio
Pelo gráfico, não se espera alteração significativa do ativo câmbio sobre o
ativo total, visto que este parece que se manteve constante em torno dos 6%. Mesmo
assim um teste de hipótese será realizado de modo a ter-se uma avaliação mais exata.
60
Para os 27 trimestres anteriores a mudança do regime cambial o Ativo
Proporcional da Carteira de Câmbio apresenta uma média de 5,3790% e um desvio
padrão de 1,2816%.
Já para os 17 trimestres do período posterior à alteração de regime a média e
o desvio padrão encontrados foram, respectivamente, 6,0382% e 1,1487%.
É assim realizado o teste de hipótese para diferença entre médias para testar
se existe diferença significativa entre a média do Ativo Proporcional da Carteira de
Câmbio antes da mudança do regime cambial (µ1) e a média deste mesmo indicador
após a este acontecimento (µ2). Assim, aplicando-se os conceitos descritos
anteriormente e supondo-se iguais os desvios padrões dos dois períodos, têm-se que:
Com 5% de significância, rejeitar-se-á a hipótese inicial se tcalc menor ou
igual a -2,021 ou maior ou igual a 2,021.
Utilizando-se a equação 26 obtém-se:
tcalc = -1,7716
Conforme o esperado pelo gráfico, como tcalc é maior que -2,021 e menor que
2,021, não se pode dizer que há diferença significativa entre as médias do ativo
proporcional da carteira de câmbio antes e depois da alteração do regime cambial.
Assim sendo, com os dados utilizados, não se pode dizer que os bancos se
posicionaram antes da mudança do regime cambial alterando-se a composição de
seus ativos, e nem mesmo o fizeram depois disto antecipando a posterior
desvalorização gradual ocorrida após a implantação do regime de câmbio flutuante
em Janeiro de 1999.
0:0:
211
210
≠−=−
µµµµ
HH
61
6.3 A Rentabilidade sobre o Ativo aplicado em Títulos e Valores
Mobiliários é Diretamente Proporcional a Taxa de Juros da Economia
Como foi mostrado anteriormente, a carteira de títulos e valo res mobiliários
foi uma das principais aplicações do setor bancário nos últimos anos, crescendo
muito de importância após o Plano Real. Este fenômeno deveu-se principalmente a
deterioração da situação econômica no Brasil que levou o governo a aumentar seu
endividamento através da emissão de títulos, que para os bancos apresentam uma alta
atratividade por apresentarem, em sua maioria, perfis de curto prazo e variação
atrelada à taxa de juros de curto prazo (a taxa Selic). Assim sendo, espera-se que
períodos em que a taxa de juros esteja mais elevada, sejam também períodos de
maior rentabilidade proporcional desta aplicação.
Para se estudar a existência ou não deste relacionamento, primeiramente será
calculado o indicador da rentabilidade sobre o ativo aplicado em títulos e valores
mobiliários (ROA de títulos), anteriormente apresentado, para o período entre
setembro de 1994 e dezembro de 2002. Após isto este indicador será confrontado
com a taxa Selic exercida durante o período equivalente utilizando-se as seguintes
ferramentas estatísticas. Em primeiro lugar este confronto será feito através de uma
análise de regressão entre o ROA de títulos e a taxa Selic visando verificar a
existência de relacionamento entre eles e se este pode ser considerado significativo.
Em seguida será realizada uma análise de correlação, explicada mais adiante, para
determinar se a relação entre as variáveis durante todo o período pode ser explicada
pela regressão.
A evolução histórica da taxa Selic encontra-se a seguir. Os dados foram
obtidos no site do Banco Central do Brasil e equivalem a taxa vigente no último dia
do trimestre analisado.
62
Figura 14: Evolução da Taxa Selic
Pelo gráfico observa-se que logo após a implantação do Plano Real a taxa se
encontrava em um patamar elevado e foi diminuindo com o passar do tempo até
chegar em algo como 20% em setembro de 1997. Após isto, existem alguns períodos
de pico em que a taxa atingiu os 40%, embora após o último pico em julho de 1999
ela tenha se estabilizado em torno dos 20% permanecendo neste patamar por mais de
três anos, voltando a subir apenas em dezembro de 2002.
A seguir apresenta-se a evolução da rentabilidade sobre o ativo aplicado em
títulos calculado para os mesmos períodos. A receita obtida com as operações em
títulos e valores mobiliários foi anualizada e depois dividida pelo ativo final do
período.
Evolução do ROA de Operações de Títulos e VM
0.0%
10.0%
20.0%
30.0%
40.0%
Sep-
94
Sep-
95
Sep-
96
Sep-
97
Sep-
98
Sep-
99
Sep-
00
Sep-
01
Sep-
02
Figura 15: Rentabilidade sobre o Ativo aplicado em Títulos e Valores Mobiliários
Evolução da taxa Selic
0,0%10,0%20,0%30,0%40,0%50,0%60,0%70,0%
set/9
4
set/9
5
set/9
6
set/9
7
set/9
8
set/9
9
set/0
0
set/0
1
set/0
2
63
Com os dados calculados foi realizada uma análise de regressão entre a taxa
Selic e o ROA de Títulos. Como esta análise será feita com 5% de significância, será
considerada a existência de relacionamento se “F de significação” menor que 0,05.
Apresenta-se a seguir o resultado da análise de regressão:
Figura 16: Relacionamento entre a Taxa Selic e o ROA de Títulos
O valor do “F de significação” encontrado, 0,62989, mostra que,
estatisticamente, não foi encontrada a existência de relacionamento significativo
entre o ROA de títulos e a taxa de juros de curto prazo, o que não comprova a
hipótese realizada. No entanto, isto não quer dizer que não exista relação entre a taxa
de juros de curto prazo e a rentabilidade da carteira de títulos. Apenas diz que com os
dados analisados este relacionamento não foi encontrado, pois, podem existir
inúmeros fatores exercendo maior influência sobre a rentabilidade, e além disto os
dados utilizados para o cálculo do indicador podem não representar a realidade.
Para se avaliar qual o comportamento da relação entre estas variáveis período
a período foi realizada a seguinte análise de correlação. Calculou-se o valor do
coeficiente de correlação em vários pontos, com o novo coeficiente de correlação
ANOVAgl SQ MQ F F de significação
Regressão 1 0,000771 0,000771 0,236731 0,62989309Residual 32 0,104239 0,003257Total 33 0,10501
Variável X Plotagem de ajuste de linha
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
0,0% 20,0% 40,0% 60,0% 80,0%
Taxa de Juros Nominal
RO
A d
e tí
tulo
s e
VM
64
sendo calculado utilizando-se o próximo período e descartando o último período, isto
é, o primeiro coeficiente, por exemplo, foi calculado utilizando-se os quatros
primeiros trimestres, o segundo foi calculado acrescentando-se o quinto trimestre e
retirando-se o primeiro e assim por diante até que o último trimestre seja
acrescentado. Objetivou-se com isto uma análise mais acurada da correlação, pois ao
invés de ter-se somente um valor total para a correlação pode-se analisar o
comportamento da correlação através do tempo o que pode mostrar oscilações que
podem ajudar a entender o comportamento geral da regressão entre o indicador e a
taxa de juros. O intervalo utilizado para calcular cada um dos coeficientes de
correlação foi de 4 semestres, ou seja, 1 ano, pois se avaliou que intervalos maiores
não corresponderiam aos objetivos desejados. A seguir encontra-se o gráfico dos
coeficientes de correlação encontrados:
Figura 17: Coeficiente de Correlação entre a Taxa Selic e a ROA de Títulos
Pelo gráfico percebe-se que o coeficiente de correlação não acompanha uma
tendência, pois alterna valores positivos e negativos em todo período de análise.
Pode-se perceber pelo gráfico, conforme foi obtido pela regressão, que não é possível
dizer que existe um relacionamento positivo entre as duas variáveis analisadas.
Possíveis fatores de influência nos resultados
Coeficiente de Correlação
-1-0,8-0,6-0,4-0,2
00,20,40,60,8
1
dez/
94
dez/
95
dez/
96
dez/
97
dez/
98
dez/
99
dez/
00
dez/
01
65
Uma série de fatores pode ter contribuído negativamente com as análises
levando a dados que não representavam fielmente a realidade. Uma destes fatores
pode estar no fato da rentabilidade da carteira de títulos não ser totalmente vinculada
a variação da taxa Selic. De acordo com dados do Banco Central a composição da
dívida pública mobiliária federal (DPMF), por exemplo, em dezembro de 2002 era a
seguinte:
Composição do Estoque da DPMFi dez02 (%)Prefixado 2.19
Selic 60.83Câmbio 22.38
Índice de Preços 12.54TR e outros 2.06
Tabela II – Composição da Dívida Pública Brasileira.
De acordo com estes dados percebe-se que, embora a maior parte da dívida
ser vinculada à Selic, existem outras variáveis com percentagens significativas e que
podem influenciar a rentabilidade da carteira de títulos do setor distorcendo a
influência da variação da Selic.
Outra fonte de influência é o fato de a rentabilidade da carteira ter sido
anualizada e comparada com a taxa de juros vigente no último dia do período. Isto
pode gerar distorções enormes se, por exemplo, esta taxa de juros for muito maior ou
muito menor que a taxa de juros vigente na maior parte do período. Algumas
possíveis soluções para contornar este problema seriam utilizar, não a rentabilidade
anualizada, mas a rentabilidade de um período menor, ou ainda, tomar-se uma média
da taxa de juros do período analisado.
Isto sem mencionar o fato de que para se encontrar o indicador rentabilidade,
neste caso ROA de títulos, a receita anualizada foi dividida pelo ativo final do
período, que certamente não foi o ativo possuído durante todo o período. Isto,
novamente, pode gerar distorções se o ativo final for significantemente diferente do
ativo médio do período. Esta é uma fonte de influência certamente presente em todas
as análises deste trabalho e que é de difícil eliminação, pois não há como conhecer o
tamanho do ativo dia a dia visto que o ativo divulgado no balanço de uma empresa é
66
uma “fotografia” exatamente do dia em que se refere, não sendo um va lor acumulado
ou um valor médio.
6.4 A Rentabilidade sobre o Ativo aplicado em Operações de Crédito é
Diretamente Proporcional ao Spread Bancário
Uma das principais fontes de receita de um banco é a sua carteira de crédito.
Os empréstimos podem ser considerados o principal produto de um banco e pode-se
dizer que a receita obtida com eles tem forte relação com o spread cobrado pelos
empréstimos, o chamado spread bancário, definido anteriormente.
No entanto, para realizar esta análise algumas considerações tem que ser
realizadas. Não se pode deixar de considerar o risco envolvido nestas operações visto
que ao se emprestar dinheiro corre-se o risco de o devedor não ser capaz de saldá-lo
posteriormente o que traria prejuízos presentes que, muitas vezes demoram anos e
anos para serem compensados após longos processos judiciais. A taxa de
inadimplência tende a ser maior quanto maior for o spread bancário, pois maior será
a taxa de juros final cobrada dos clientes pelos empréstimos e uma maior quantidade
deles não terá condições de honrar o empréstimo o que impacta diretamente na
rentabilidade desta carteira. Existe, portanto, um “trade-off” entre spread bancário e
taxa de inadimplência e os bancos têm que determinar qual o ponto de máximo da
curva spread bancário e rentabilidade considerando-se a taxa de inadimplência.
Como se espera ainda que os bancos não queiram comprometer a sua rentabilidade
espera-se que eles nunca operem acima do ponto de máximo e, portanto, que a
rentabilidade da carteira de crédito em cada período é diretamente proporcional ao
spread bancário equivalente.
Assim sendo, para que a análise possa ser corretamente realizada a taxa de
inadimplência será implicitamente considerada nas provisões para créditos de
liquidação duvidosas presentes nos demonstrativos de resultado, isto porque para
efeito de cálculo serão consideradas as receitas das operações de crédito menos as
provisões. Isto será feito com base na suposição de que os bancos a fazem utilizando-
se suas reais expectativas de perdas baseadas no histórico das taxas de inadimplência
67
para evitar grandes perdas futuras devido a uma estimativa fora das taxas de
mercado.
Após estas considerações pode-se dizer que o spread bancário tem forte
influência sobre a receita obtida na carteira de crédito e espera-se que esta seja
positiva. Esta inferência será feita analisando-se os dados históricos do spread
bancário com os indicadores de rentabilidade da carteira de crédito com a ajuda,
novamente, de ferramentas estatísticas de regressão e correlação.
Os dados relativos ao spread bancário foram conseguidos no site do Banco
Central do Brasil e cobrem o período de dezembro de 1996 até dezembro de 2002. O
indicador utilizado na análise é a rentabilidade sobre o ativo aplicado em operações
de crédito (ROA de crédito) que será calculado para o mesmo período.
A evolução do spread bancário é mostrada a seguir:
Evolução do Spread Bancário
0%10%20%30%40%50%60%70%
Dec
-96
Dec
-97
Dec
-98
Dec
-99
Dec
-00
Dec
-01
Dec
-02
Figura 18: Evolução do Spread Bancário
Pelo gráfico observa-se que o spread bancário esteve na faixa dos 60%
durante os anos de 1996 e 1997 declinando-se gradualmente a partir daí e situando-se
na faixa dos 30% nos últimos dois anos.
A rentabilidade sobre o ativo aplicado em operações de crédito foi calculada
segundo a fórmula previamente apresentada e sua evolução é mostrada a seguir:
68
Evolução do ROA de Crédito
0.0%
10.0%
20.0%
30.0%
40.0%
Dec
-96
Dec
-97
Dec
-98
Dec
-99
Dec
-00
Dec
-01
Dec
-02
Figura 19: Rentabilidade sobre o Ativo aplicado em Operações de Crédito
Pelo gráfico, pode-se perceber um relacionamento parecido entre a variável
spread bancário e o indicador ROA de crédito. Para se testar estatisticamente este
relacionamento será realizada uma análise de regressão entre a variável e o indicador.
Como esta análise será feita com 5% de significância, será considerada a existência
de relacionamento se “F de significação” menor que 0,05.
Os resultados da análise de regressão são os seguintes:
Figura 20: Relacionamento entre o Spread Bancário e o ROA de Crédito
ANOVAgl SQ MQ F F de significação
Regressão 1 0,026757087 0,026757087 20,39074406 0,000155688Residual 23 0,030180998 0,001312217Total 24 0,056938085
Variável X Plotagem de ajuste de linha
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
0% 20% 40% 60% 80%
Spread Bancário
RO
A d
e C
rédi
to
69
Como o valor do “F de significação” encontrado fo i 0,000156 pode-se aceitar
a hipótese inicial de que a rentabilidade da carteira de crédito está relacionada com o
spread bancário.
Ainda assim, será realizada a seguir, como na seção anterior, a análise de
correlação entre o ROA de Crédito e o spread bancário para avaliar-se a magnitude
do relacionamento período a período e os resultados serão comentados
conjuntamente. O resultado encontra-se abaixo:
Figura 21: Coeficiente de Correlação entre Spread Bancário e o ROA de Crédito
Pelo gráfico percebe-se que, embora os dados apresentam na maioria dos
momentos altos coeficientes de correlação, eles são intercalados por alguns pontos
em que a correlação é baixíssima e até mesmo negativa. Este resultado vem
confirmar a hipótese inicial de que existe um relacionamento positivo entre as duas
variáveis. Os pontos em que os coeficientes de correlação são baixos podem ser
entendidos, por exemplo, como um desvio do comportamento normal causado por
variáveis que naqueles momentos exerceram maior influência na ROA de Crédito e
foram capazes de mascarar o relacionamento entre este e o spread bancário. Pode-se
ainda, atribuí- los as fontes de influência da análise que já foram citadas e explicadas
na seção anterior.
Coeficiente de Correlação
-1-0,8-0,6-0,4-0,2
00,20,40,60,8
1
mar
/97
set/9
7
mar
/98
set/9
8
mar
/99
set/9
9
mar
/00
set/0
0
mar
/01
set/0
1
mar
/02
70
6.5 A Rentabilidade sobre o Ativo aplicado em Operações de Câmbio é Diretamente Proporcional a Cotação do Dólar
Este é uma das proposições que se espera que ocorra com maior certeza, isto
porque a carteira de câmbio é, em quase sua totalidade, formada por ativos em dólar
e outras moedas fortes e, portanto, quando o Real se desvaloriza com relação ao
dólar se desvaloriza também com relação a todas estas outras moedas. Assim sendo,
a rentabilidade desta carteira deve acompanhar a variação da moeda estrangeira.
Isto poderá ser demonstrado, realizando-se a análise de correlação e regressão
entre a rentabilidade sobre o ativo aplicado em operações de câmbio e a cotação da
moeda estrangeira.
Os dados referentes à cotação do dólar compreendem o período entre
setembro de 1994 e dezembro de 2002 e foram coletados no site do Banco Central do
Brasil. O indicador utilizado na análise é a rentabilidade sobre o ativo aplicado em
operações de câmbio (ROA de Câmbio), anteriormente apresentado, e que será
calculado para o mesmo período.
A seguir encontra-se a evolução da cotação do dólar:
Evolução da Cotação do Dólar
0.0
1.0
2.0
3.04.0
5.0
Sep-
94
Sep-
95
Sep-
96
Sep-
97
Sep-
98
Sep-
99
Sep-
00
Sep-
01
Sep-
02
Figura 22: Evolução da Cotação do Dólar
Pelo gráfico nota-se claramente a primeira desvalorização cambial ocorrida
no início de 1999, com a mudança do regime de câmbio fixo para flutuante. Após
71
isto o câmbio foi desvalorizando-se gradualmente até a grande desvalorização
ocorrida em 2002.
Será mostrada a seguir a evolução da rentabilidade sobre a carteira de câmbio
calculada utilizando-se a fórmula anteriormente apresentada:
Evolução do ROA de Câmbio
0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%
Sep-
94
Sep-
95
Sep-
96
Sep-
97
Sep-
98
Sep-
99
Sep-
00
Sep-
01
Sep-
02
Figura 23: Rentabilidade sobre o Ativo aplicado em Operações de Câmbio
Pelo gráfico, pode-se observar um grande pico de rentabilidade em janeiro de
2000, seguido uma queda do padrão de rentabilidade e de um novo pico no final de
2002, quando da desvalorização do Real. Para se testar estatisticamente o
relacionamento entre a cotação do dólar e o ROA de Câmbio será realizada uma
análise de regressão entre a variável e o indicador. Como esta análise será feita com
5% de significância, será considerada a existência de relacionamento se “F de
significação” menor que 0,05.
O resultado encontra-se abaixo:
72
ANOVAgl SQ MQ F F de significação
Regressão 1 0.177189 0.177189 19.85444 9.58476E-05Resíduo 32 0.2855809 0.0089244Total 33 0.4627699
Figura 24: Relacionamento entre a Cotação do Dólar e o ROA de Câmbio
Como o valor do “F de significação” encontrado foi 0,0000958 pode-se
aceitar a hipótese inicial de que a rentabilidade do ativo aplicado em operações de
câmbio está relacionada com a cotação do dólar.
Novamente será realizada, a seguir, a análise de correlação similar a já
realizada e explicada quando se estudou o comportamento da rentabilidade da
carteira de títulos. Os resultados da análise de correlação são os seguintes:
Figura 25: Coeficiente de Correlação entre Cotação do Dólar e o ROA de Câmbio
Variável X Plotagem de ajuste de linha
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
0 1 2 3 4 5
Cotação do Dólar
RO
A d
e C
âmbi
o
Coeficiente de Correlação
-1-0,8-0,6-0,4-0,2
00,20,40,60,8
1
dez/
94
dez/
95
dez/
96
dez/
97
dez/
98
dez/
99
dez/
00
dez/
01
73
Pelo gráfico percebe-se que os dados apresentam momentos de altos
coeficientes de correlação positivo, intercalados por alguns pontos em que a
correlação é mais baixa, tornando-se até mesmo bastante negativa. Este resultado não
é muito satisfatório na comprovação da hipótese inicial. No entanto, contando-se os
pontos em que o coeficiente de correlação é positivo e os em que este é negativo
chega-se, respectivamente, em 17 e 8 o que mostra que, embora existam pontos não
coerentes com o resultado esperado, a maioria dos coeficientes encontrados é
positivo o que vai ao encontro da hipótese inicial e do resultado da análise de
regressão. É difícil explicar os pontos em que o coeficiente de correlação é negativo,
podendo-se atribuí- los, por exemplo, as fontes de influência existentes na análise que
já foram descritas quando se estudou o relacionamento entre o ROA de Títulos e a
taxa Selic. Pode-se dizer ainda, como dito na seção anterior, que estes pontos são
conseqüência da influência, em certos momentos, de alguma outra variável que
acabou mascarando o relacionamento esperado.
74
7 CONCLUSÃO
Neste trabalho, procurou-se estudar o comportamento da rentabilidade do
setor bancário através da análise estatística de algumas hipóteses baseadas em
afirmações realizadas por economistas e de outras baseadas em relações de causa e
efeito.
A análise destas hipóteses foi realizada utilizando-se ferramentas estatísticas
de regressão e correlação para se testar relacionamentos entre indicadores de
desempenho econômico-financeiro e variáveis explicativas e testes de hipóteses de
diferenças entre médias para se estudar diferenças significativas do mesmo indicador
em períodos diferentes, sendo as hipóteses validadas ou refutadas através de técnicas
de inferência estatística, controlando a margem de erro do estudo.
Após as análises realizadas, pode-se dizer que, com os dados utilizados, os
resultados encontrados não foram muito conclusivos, pois, ao contrário do que se
esperava, a maioria das hipóteses analisadas não puderam ser validadas pelos
métodos estatísticos utilizados.
De uma forma geral pode-se dizer que as previsões e afirmações realizadas
por economistas não puderam, quase que em sua totalidade, ser comprovados
estatisticamente. Dos seis testes realizados apenas em um deles foi encontrado
resultado que vai de acordo com o que era esperado. Já no que se refere aos testes
baseados em relações de causa e efeito, dos três testes realizados, dois deles
apresentaram os resultados esperados e, portanto, pode-se dizer que estes se
mostraram mais confiáveis do que os baseados em afirmações e estudos de
economistas. Ainda assim, algumas conclusões podem ser tiradas dos resultados
obtidos, sejam eles satisfatórios ou não, assim como, podem-se estabelecer
comentários que ajudem a entendê- los.
Nos dois testes em que se comparou as médias das rentabilidades do setor
antes e depois do Plano Real, em que se esperava que estas diminuíssem após a
implantação do Plano, foi encontrado, pelo contrário, um aumento da rentabilidade.
Uma explicação para isto deve-se ao fato de que os economistas subestimaram o
poder de adaptação dos bancos, que se mostraram muito dinâmicos e com grande
capacidade de adaptação a nova conjuntura. Pode-se dizer, ainda, que os bancos,
75
embora desprovidos das receitas advindas da inflação, passaram a contar com outras
receitas, tais como, as receitas com operações de títulos e valores mobiliários, que foi
o instrumento governamental utilizado para financiar a dívida crescente e que, para
os bancos representavam um investimento seguro e bastante rentável.
Já com relação ao teste de regressão entre a rentabilidade bancária e a
inflação antes do Plano Real, em que se esperava encontrar relacionamento positivo,
não foi possível encontrar relacionamento algum. Conforme mostrado, a inflação nos
dois anos anteriores ao Plano aumentou de forma exponencial enquanto a
rentabilidade mostrou-se estável. Neste caso não se pode dizer, no entanto, que este
relacionamento não existe. Pode-se afirmar apenas que, com os dados coletados, não
se conseguiu evidenciá-lo, seja porque os dados coletados não representavam a
realidade, seja pela presença de outras variáveis que podem ter causado maior
influência na rentabilidade, mascarando o relacionamento com a inflação.
No estudo comparativo entre as médias da participação dos ativos de títulos e
crédito sobre o ativo total antes e depois do Plano Real somente o ativo proporcional
de títulos evidenciou o comportamento esperado, de aumento da participação sobre o
ativo total após a implantação do Plano. Pode-se argumentar para o comportamento
do ativo proporcional de crédito que, apesar deste ter aumentado logo após a
implantação, a expansão foi feita de maneira desordenada e os bancos acabaram
sofrendo perdas de inadimplência maiores que as esperadas o que os levou a repensar
sua política de crédito e conseqüentemente a uma diminuição da carteira destinada a
este tipo de operação. Já o comportamento do ativo proporcional de título, conforme
já foi dito anteriormente, pode ser explicado considerando-se a situação econômica
do Brasil, a qual envolveu um aumento do endividamento do governo através da
emissão de títulos púb licos que representavam investimento seguro e bastante
rentável para o setor bancário, que atuou como financiador da dívida do governo.
Com relação ao ativo de câmbio, em que se queria avaliar a existência de
diferenças significativas na carteira antes e depois da mudança de regime cambial de
1999, não foi encontrada alteração significativa do tamanho proporcional da carteira,
de onde se pode concluir que o setor não especulou o mercado de moeda estrangeira,
embora tenha obtido lucros com a sua desvalorização.
76
Quando se analisou a relação entre a rentabilidade sobre o ativo aplicado em
títulos e valores mobiliários e a taxa de juros de curto prazo, a Selic, não foi possível
encontrar relacionamento positivo o que indica ou que existiam outras variáveis
exercendo influência sobre a este indicador ou que os dados coletados não
representavam a realidade o que prejudicou o evidenciamento do relacionamento.
O estudo da relação entre o spread bancário e a rentabilidade sobre o ativo
aplicado em operações de crédito mostra que, conforme o esperado, existe
relacionamento positivo entre a variável e o indicador, podendo-se concluir que
quanto maior o spread bancário cobrado maior será a rentabilidade obtida,
respeitando-se, é claro, a restrição da taxa de inadimplência.
O mesmo resultado foi obtido no estudo do relacionamento entre a
rentabilidade sobre o ativo aplicado em operações de câmbio e a cotação do dólar.
Novamente, de acordo com o esperado, foi encontrado um relacionamento positivo,
o que mostra que a rentabilidade da carteira de câmbio é influenciada pela variação
da moeda estrangeira.
Análises de correlação e regressão múltipla é uma possibilidade de evolução
nas análises realizadas. O estudo de correlação e regressão simples, ou seja, entre
duas variáveis apenas, é bastante conveniente ao estudo, simples do ponto de vista
analítico e capaz de por si só gerar conclusões de grande valor. Ainda assim, um
estudo de regressão múltipla poderia aumentar o nível de explicação de um indicador
financeiro, além de proporcionar análises de variáveis explicativas combinadas.
77
ANEXO A – Telas dos dados dos balanços patrimoniais e demonstrativos de resultado das empresas do setor utilizadas no trabalho
78
79
80
81
82
9 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS FONTANA, IVONILDE DE F. – A rentabilidade do setor bancário antes e depois da estabilização da moeda. Monografia. UFSM 2001 FREUND, JOHN E.; SIMON, GARY A. Estatística Aplicada Economia, Administração e Contabilidade – 9ª edição. Bookman Companhia Editora. Porto Alegre, 2000
GITMAN, LAWRENCE – Princípios de Administração Financeira – 5a edição. Editora Habra. São Paulo: 1997 MEYER, L. PAUL – Aplicações em Estatística - 3a edição. USA, Addison-Wesley Publishing Company, 1969 OPICE NETO, RUBENS – Análise Financeira Temporal do Setor Siderúrgico Brasileiro. Trabalho de Formatura. EPUSP 2002 PAULA, LUÍS FERNANDO RODRIGUES DE et al. Ajuste Patrimonial e Padrão de Rentabilidade dos Bancos Privados no Brasil durante o Plano Real (1994/98). FIPE: Estudos Econômicos, São Paulo, v.31, 2001 STEVENSON, WILLIAN J. – Estatística Aplicada à Administração – 2a edição. Editora Melhoramentos. São Paulo, 1979 BANCO DE DADOS ECONOMÁTICA - Preço de Ações e Demonstrativos Financeiros de Empresas – Disponível sob. Assinatura.