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Macroeconomic Factors, Industrial Indexes and Bank Spread in Brazil/FATORES MACROECONOMICOS, INDICADORES INDUSTRIAIS E O SPREAD BANCARIO NO BRASIL.

1 INTRODUCAO

O spread bancario representa a diferenca entre as taxas de juros das operacoes de credito (taxas de aplicacao) e as taxas de captacao (BACEN, 2015). O Brasil e apontado como um dos detentores dos maiores spreads quando comparado com muitos outros paises (JORGENSEN; APOSTOLOU, 2013). O spread bancario e internacionalmente utilizado como indicador de eficiencia do custo de intermediacao financeira (WORLD BANK; IMF, 2005).

Considerando-se a relacao do spread com o desenvolvimento economico, as possiveis interfaces entre a atividade industrial e o consumo, a realizacao deste trabalho emerge da necessidade de identificar se existe influencia de fatores macroeconomicos e da atividade produtiva das industrias brasileiras (esta ultima medida pelos Indicadores de Producao Industriais IPIs) sobre o spread bancario. Esta relacao afeta o financiamento e a competitividade da industria brasileira. Neste contexto, o objetivo principal deste estudo consiste em identificar se o spread bancario brasileiro foi influenciado por estes fatores no periodo de marco de 2011 a marco de 2015.

O presente trabalho contribui para a literatura, diferenciando-se das demais producoes, por explorar a relacao da industria considerando-se a subclassificacao industrial (para alguns setores de atividade) e do volume de vendas no varejo (indicador de consumo) com o spread bancario no Brasil. Os indicadores das industrias estao relacionados ao desempenho geral da economia nacional, a demanda por seus diferentes produtos, a demanda por credito e a expectativas de consumo. Segundo Souza e Coelho (2008) a producao industrial afeta o spread bancario, considerando-se que a volatilidade da Selic afeta o nivel de producao real e um baixo crescimento pode elevar a inadimplencia dos emprestimos (SOUZA; COELHO, 2008).

Considerando esta constatacao na literatura, encontramos subsidios para testar a hipotese central do presente trabalho, ou seja, se fatores macroeconomicos e a producao das industrias afetam o spread bancario no Brasil. Foram utilizados dados do Banco Central do Brasil e o EMBI+ (JP Morgan) como proxy para o risco pais. A metodologia emprega a regressao linear multivariada com uso do programa Eviews (versao 7.0) e aplica o metodo Box-Jenkins para testes e analises de possivel autocorrelacao existente nos residuos.

O spread analisado refere-se ao spread total das operacoes de recursos livres e recursos direcionados (pessoas fisica e juridica) do tipo ex-ante. Modelos de regressao foram previamente considerados na literatura para estudos sobre spread bancario e seus possiveis determinantes (DEMIRGUC-KUNT; HUIZINGA, 1999).

Ao todo foram utilizadas dezoito variaveis, sao elas; IPCA, IGPM, IPI geral, IPI maquinas agricolas, IPI extrativa-mineral, Inadimplencia total, IPI industria da transformacao, IPI bens de capital, IPI bens intermediarios, IPI bens de consumo, IPI bens de consumo duraveis, IPI bens semiduraveis e nao duraveis, Selic, PIB, saldo da carteira de credito total para recursos livres, indice do volume de vendas no varejo total Brasil, taxa de desemprego (regiao metropolitana) e o EMBI+ (JP Morgan) como variavel proxy para o risco pais.

Os resultados indicam que cinco variaveis determinam negativamente, ou seja, ha um mecanismo estatistico que ao ocorrer maior expressao destas variaveis, ha reducao do spread bancario em contexto economico, sao elas; IPCA, o IPI bens de consumo, o IPI geral, o saldo da carteira de credito total para recursos livres e o indice de volume de vendas no varejo.

Nove o determinam positivamente, ou seja, ha um mecanismo estatistico que ao ocorrer maior expressao destas variaveis, ha aumento do spread bancario em contexto economico, sao elas; a inadimplencia total, o IPI para bens de capital, IPI bens intermediarios, IPI bens de consumo duraveis, IPI bens semiduraveis e nao duraveis, a Selic, o PIB, a taxa de desemprego regiao metropolitana e o EMBI+. Ao decorrer deste trabalho, os mecanismos serao melhor detalhados e ilustrados.

Foi considerado p-valor de 05% para as variaveis, conforme padrao adotado pela literatura. Foram construidos quatro modelos, os dois primeiros considerando variaveis macroeconomicas e os diferentes indicadores industriais. O segundo modelo, porem, sem o IPGM e com a defasagem da inflacao (IPCA) ate o terceiro periodo. O terceiro modelo considera variaveis macroeconomicas, incluindo o PIB. No quarto modelo, alem das variaveis macroeconomicas, foi considerado o indice do volume de vendas no varejo como indicador de consumo. Os resultados sugerem que os progressos da industria, da geracao de empregos e do consumo reduzem o spread bancario. Tal relacao nao foi encontrada para os setores de commodities e mineracao, estes importantes segmentos da economia brasileira.

2 REFERENCIAL TEORICO

2.1 Conceito

O Banco Central do Brasil (BACEN) define o spread bancario como a diferenca entre as taxas de juros das operacoes de credito e as taxas de captacao. O calculo da composicao do spread e demonstrado no Relatorio de Economia Bancaria e Credito (REBC) disponivel no endereco eletronico do Banco Central do Brasil (BACEN, 2015). O spread pode ainda ser utilizado como um indicador de eficiencia economica, quando assume valores muito elevados ha indicios de ineficiencias no processo de intermediacao financeira (WORLD BANK; IMF, 2005).

Em relacao a classificacao do spread, segundo Leal de Souza (2006) o mesmo pode ser classificado segundo tres caracteristicas principais; I- Abrangencia da amostra (em funcao dos bancos e suas operacoes de credito), II- Conteudo, pode haver ou nao receitas de tarifas e servicos, e III- Origem da informacao, podendo ser ex-ante ou ex-post. (LEAL DE SOUZA, 2006). Neste estudo e considerado o spread ex-ante.

2.2 Origem da Informacao

Spread ex-ante: E calculado com base nas taxas estabelecidas pelos bancos, geralmente e obtido pela diferenca entre a taxa de juros de emprestimo e a taxa de juros de captacao. As informacoes bancarias sao coletadas e divulgadas pelo Banco Central. O spread ex-ante reflete algumas expectativas do banco em relacao ao mercado e pode se referir a todas as operacoes de credito (em um determinado periodo analisado) ou apenas a um subconjunto delas. No Brasil o Banco Central utiliza a taxa media de emprestimos das operacoes de credito livres (LEAL DE SOUZA, 2006).

A literatura denota que o spread ex-ante tende a ser mais sensivel do que o spread ex-post em relacao as mudancas macroeconomicas e percepcoes de riscos (DEMIRGUC-KUNT; HUIZINGA, (1999); AFANASIEFF; LHACER; NAKANE, (2001); NAKANE; COSTA, (2005)). O spread ex-ante possibilita capturar os riscos relacionados ao contexto economico bem como as perspectivas de inadimplencia por parte dos tomadores de credito. Assim, ha certa vantagem dos bancos em relacao a provaveis prejuizos financeiros oriundos da assimetria informacional, uma vez que os modelos de precificacao e risco consideram a probabilidade de inadimplencia.

Spread ex-post: O spread bancario ex-post e calculado por meio do resultado de intermediacao financeira realizado pelas instituicoes bancarias, utilizando receitas e custos efetivos, e calculado com uso de dados contabeis. Entretanto, uma reducao observada no spread ex-post nao necessariamente representa melhor eficiencia no processo de intermediacao financeira e ainda segundo Demirguc-Kunt e Huizinga (1999) uma reducao observada no spread bancario pode ser influenciada por certa reducao da inadimplencia (DEMIRGUC-KUNT; HUIZINGA, 1999).

2.3 Contexto Geral

Na literatura ha duas abordagens pioneiras sobre o spread, a primeira de Klein (1971) que retrata a industria bancaria como um modelo de monopolio, o banco e uma firma (cuja principal atividade e a producao e servicos financeiros) com poder de fixacao da taxa de juros, sendo o responsavel pela formacao de precos no mercado de credito (KLEIN, 1971).

A segunda abordagem e de Ho e Saunders (1981) a qual retratou o banco como um intermediario entre o tomador e o emprestador de credito. Primeiramente, os autores determinaram o spread puro, este depende da estrutura de mercado e de fatores de risco inerentes a atividade de intermediacao. Em outro momento o spread puro foi estimado pela regressao contra indicadores dos fatores de risco. A amostra foi composta por informacoes de 53 bancos norte-americanos com dados contabeis trimestrais no periodo de 1976 a 1979 (HO; SAUNDERS, 1981).

Em relacao a America latina, mesmo apos as reformas economicas, os spreads bancarios ainda sao elevados. Segundo Chortareas et al. (2012) o nivel de intermediacao financeira e baixo na America Latina quando comparado aos niveis internacionais (CHORTAREAS et al., 2012).

Em relacao ao Brasil, apos a evolucao recente do credito, este pais atingiu um nivel proximo ao encontrado no Chile sobre a relacao da porcentagem do credito ao setor privado sobre o PIB, exibindo um nivel de 68.4% enquanto o Chile apresentou relacao de 73.2% (valores maximos no periodo de 2004 a 2013) (PAIM, 2013).

A partir do surgimento da crise de 2008, ocorreu o inicio da reducao da participacao privada sobre o credito total. Em 2012 surgiu uma nova expansao de credito de origem publica que resultou em observavel superioridade da participacao de credito de origem publica sobre a privada em Junho de 2013 (PAIM, 2013).

2.4 Brasil

Um dos estudos pioneiros sobre o spread bancario no Brasil e de Aronovich (1994), o qual estudou o comportamento diferencial entre as taxas de captacao e emprestimo (spread bancario ex-ante, sem tarifas) (ARONOVICH, 1994). Oreiro et al. (2006) analisaram a influencia dos fatores macroeconomicos sobre o spread bancario no Brasil para os anos de 1995 a 2003 com dados mensais. Foi utilizada a tecnica do vetor auto regressivo (VAR) na analise do spread ex-ante, sem tarifas e dados do spread medio das operacoes de credito com recursos livres pre-fixados disponibilizados pelo Banco Central do Brasil. A medida fora utilizada por Koyama e Nakane (2002a) e Afanasieff et al. (2002) (OREIRO et al, 2006).

Oreiro et al. (2006) adotaram as seguintes variaveis como explicativas; Indice de producao industrial do IBGE, Selic acumulada no mes e anualizada, Inflacao medida pelo IPCA do IBGE, volatilidade da Selic (medida pela variancia condicional) e aliquota do compulsorio sobre depositos a vista, seguindo as circulares do Banco Central. Os autores aplicaram o uso da volatilidade da Selic como proxy para risco. A adocao da producao industrial tambem ja fora realizada por Aronovich (1994), Koyama e Nakane (2002b) e Afanasieff et al. (2002). A producao industrial mostrou ter efeito poder de mercado prevalecendo sobre o efeito inadimplencia, foram observados aumentos da demanda por credito e das taxas (OREIRO et al., 2006).

Segundo Afanasieff et al. (2002) os fatores macroeconomicos sao os mais relevantes para a determinacao do spread bancario no Brasil (AFANASIEFF et al., 2002). A tabela 01 a seguir, adaptada de Dantas et al. (2011) apresenta os principais estudos sobre os determinantes do spread bancario na literatura brasileira com os respectivos resultados de influencia e origem da informacao (ex-ante ou ex-post).

Para Leal de Souza (2006) as metodologias econometricas utilizadas nos trabalhos que abordam o spread bancario sao relevantes, existindo muitas diferencas entre as especificacoes dos modelos utilizados, o que pode gerar diferencas nos resultados (LEAL DE SOUZA, 2006). O estudo de Bignotto e Rodrigues (2006) mostra que o IPCA, indicador nacional de inflacao, tem padrao de influencia negativo sobre o spread, ou seja, em periodos de inflacao elevada o spread reduz (BIGNOTTO; RODRIGUES, 2006).

Segundo Afanasieff et al. (2002) a estabilizacao do Plano Real teve sucesso no controle da taxa de inflacao e em melhor estabilidade macroeconomica, como consequencia as taxas de juros foram reduzidas e o crescimento da producao industrial foi observado no pais (AFANASIEFF et al., 2002).

Segundo a literatura, alguns fatores que influenciam as ineficiencias e o elevado custo do spread bancario brasileiro sao; as forcas institucionais e regulatorias, a baixa competicao no mercado bancario e as altas taxas de juros (JORGENSEN; APOSTOLOU, 2013). As altas taxas de juros de curto-prazo, fixadas pelo Banco Central, somadas a capacidade dos bancos em cobrar um preco maior do que o custo marginal de producao dos seus servicos (grau de monopolio), tambem sao fatores que explicam as ineficiencias do custo de intermediacao de credito no Brasil (OREIRO et al, 2012).

Koyama e Nakane (2001) apontam que o nivel de atividade economica medido pelo PIB com quatro defasagens, influencia positivamente o spread, uma vez que um PIB maior pode refletir em progresso aquisitivo e mais demanda por credito pela sociedade (KOYAMA; NAKANE, 2001). Matulovic (2015) observou que o produto industrial gerou certo impacto negativo sobre o spread. Para o autor o progresso na atividade economica tende a reduzir a inadimplencia (MATULOVIC, 2015). Almeida e Divino (2013) observam que os efeitos positivos vindos do PIB sobre os spreads fazem com que estes sejam mais elevados em periodos de crescimento economico (ALMEIDA; DIVINO, 2013).

Segundo Manhica e Jorge (2012) a Inflacao, o EMBI+, o desemprego e a taxa de juros mostraram-se significativos a 1% para o primeiro trimestre de 2000 ao terceiro trimestre de 2010. O desemprego, representando o risco de credito e tambem as expec tativas de inadimplencia, mostrou ser um fator com influencia positiva sobre o nivel do spread, assim o crescimento do desemprego resultara na elevacao do spread bancario (influencia positiva) (MANHICA; JORGE, 2012).

A variavel EMBI+ e utilizada como aproximacao da avaliacao de riscos sobre a economia brasileira, permite que o efeito dos riscos de juros e de credito seja capturado. Segundo Auel e Mendonca (2011) e Pereira Tavares et al (2013) o risco pais (EMBI+) mostrou-se significativo e positivamente relacionado com o spread de credito, assim ao aumentar o risco pais ocorre tambem maior probabilidade de inadimplencia, o que possibilita influenciar a magnitude do spread bancario (AUEL; MENDONCA, 2011; PEREIRA TAVARES et al, 2013).

A logica deste presente trabalho consiste na hipotese central em testar se ha relacao de influencia dos fatores macroeconomicos e da producao industrial sobre o spread bancario brasileiro. A hipotese central do presente trabalho e embasada na constatacao de Souza e Coelho (2008) de que a producao industrial afeta o spread, considerando-se que a volatilidade da Selic afeta o nivel de producao real e um baixo crescimento pode elevar a inadimplencia dos emprestimos (SOUZA; COELHO, 2008). Entretanto, nao foi adotada a volatilidade da Selic no presente estudo, foram considerados; Selic, IPCA, IGPM e EMBI+. Adicionalmente, este trabalho considera o volume de vendas do varejo (como indicador de consumo) e os IPIs de diferentes segmentos industriais nacionais, contribuindo para a literatura.

3 PROCEDIMENTOS METODOLOGICOS

3.1 Metodos

Com o objetivo de identificar os fatores influentes sobre o spread bancario foi utilizada regressao linear multivariada. Modelos de regressao foram previamente considerados na literatura para estudos sobre spread bancario e seus possiveis determinantes (DEMIRGUC-KUNT; HUIZINGA, 1999). Para verificar existencia de autocorrelacao existente entre as series utilizou-se o metodo Box-Jenkins (1970), estes autores consideraram um grupo de processos estocasticos importantes como candidatos a terem gerado a serie temporal de interesse. Sao eles o processo autoregressivo (AR), analisado por Yule em 1927, o processo de medias moveis (MA), estudado por Yule em 1926 e o processo integrado (I).

E possivel que uma serie temporal tenha sido gerada por mais de um desses processos, conhecidos como modelos ARIMA (autoregressivo integrados e de medias moveis), estes sao modelos que conseguem descrever os processos de geracao de uma variedade de series temporais para os previsores (que correspondem aos filtros) nao existindo a obrigatoriedade de considerar as relacoes economicas que formaram as series. Segundo Mueller (1996) o modelo de Box-Jenkins pode ser utilizado para series temporais de quaisquer naturezas (MUELLER, 1996).

3.2 Dados

Foram utilizadas series de dados temporais para analise dos determinantes do spread bancario total (recursos livres e direcionados de pessoas fisicas e juridicas) do tipo ex-ante. O periodo de analise compreende dados mensais de Marco de 2011 a Marco de 2015, a escolha deste periodo e justificada por mudancas metodologicas relacionadas ao calculo do spread bancario pelo Banco Central do Brasil. Todas as series vigentes de spread bancario em indicadores de credito na base de series temporais do Bacen tem inicio a partir de primeiro de Marco de 2011.

Os dados foram majoritariamente obtidos do Banco Central do Brasil (Bacen), por meio de acesso ao Sistema Gerenciador de Series Temporais (SGS) Versao 2.1 Modelo Publico, disponivel na plataforma do website do Bacen (www.bcb.gov.br). Somente o EMBI+ (calculado pelo JP Morgan), utilizado como proxy para o risco Brasil, foi obtido do Ipeadata (www.ipeadata.gov.br). A justificativa da utilizacao das series utilizadas neste estudo esta embasada na importancia macroeconomica e em suas relacoes com o credito bancario, como tambem aponta a literatura utilizada. A tabela 02 a seguir mostra todas as series utilizadas neste estudo, obtidas do Bacen, para avaliar a capacidade de influencia sobre o spread bancario.

O EMBI+ (JP Morgan) utilizado como variavel proxy para o risco Brasil, foi obtido pelo website do Ipeadata. A variavel dependente no estudo foi o spread medio total (recursos livres e direcionados para pessoas fisicas e juridicas) no periodo de marco de 2011 a marco de 2015, sendo utilizada a serie 20783 do Banco Central do Brasil.

3.3 Procedimentos

Para o calculo da regressao linear foi utilizado o programa Eviews versao 7.0. As variaveis Selic, inadimplencia e spread foram modelas em primeira diferenca, ou seja, sao integradas em 1a ordem, indicando que a serie possui raiz unitaria, nao sendo estacionaria. Series nao estacionarias nao podem ser modeladas. Tais variaveis foram apontadas por correlogramas lentamente declinantes. Testes de residuos foram realizados para observar a possibilidade de existencia de autocorrelacao existente. Quando ha autocorrelacao nos residuos a validade estatistica do modelo e negativamente afetada. Sao apresentados quatro modelos como estatisticamente adequados para a explicacao do spread bancario. A tabela 03 detalha os componentes dos modelos de regressao.

De acordo com a tabela acima, os modelos possuem as especificacoes traduzidas pelas seguintes equacoes:

Modelo 01:

d[(S).sub.t] = [[beta].sub.0] + [[beta].sub.1] embi + [[beta].sub.2] IGPM + [[beta].sub.3] d([inadtotal.sub.t]) + [[beta].sub.4] IPCA + [[beta].sub.5] [IPI.sub.BC] + [[beta].sub.6] [IPI.sub.C] + [[beta].sub.7] [IPI.sub.CD ]+ [[beta].sub.8] [IPI.sub.INT] + [[beta].sub.9] [IPI.sub.NSD] + [[beta].sub.10] [IPI.sub.EM] + [[beta].sub.11] IPI + [[beta].sub.12] [IPI.sub.T] + [[beta].sub.13] IPMA + [[beta].sub.14] Selic + [[epsilon].sub.t]

Modelo 02:

d[(S).sub.t] = [[beta].sub.0] + [[beta].sub.1] embi + [[beta].sub.2] d([inadtotal.sub.t]) + [[beta].sub.3] IPCA(t - 3) + [[beta].sub.4] [IPI.sub.BC] + [[beta].sub.5] [IPI.sub.C] + [[beta].sub.6] [IPI.sub.CD] + [[beta].sub.7] [IPI.sub.INT] + [[beta].sub.8] [IPI.sub.NSD] + [[beta].sub.9] [IPI.sub.EM] + [[beta].sub.10] IPI + [[beta].sub.11] [IPI.sub.T] + [[beta].sub.12] IPMA + [[beta].sub.13] Selic + [[epsilon].sub.t]

Modelo 03:

d[(S).sub.t] = [[beta].sub.0] + [[beta].sub.1] d([inadtotal.sub.t]) + [[beta].sub.2] d([creditototal.sub.t]) + [[beta].sub.3] d([PIB.sub.t-4]) + [[beta].sub.5] d([desemprego.sub.t]) + [[beta].sub.6] d([selic.sub.t-1]) + [[epsilon].sub.t]

Modelo 04:

d[(S).sub.t] = [[beta].sub.0] + [[beta].sub.1] d([inadtotal.sub.t]) + [[beta].sub.2] d([creditototal.sub.t]) + [[beta].sub.3] d([venda_varejo.sub.t-5]) + [[beta].sub.5] d([desemprego.sub.t)] + [[beta].sub.6] d([selic.sub.t-1]) + [[epsilon].sub.t]

Os modelos 01 e 02 consideram os indicadores das atividades industriais, alem das variaveis macroeconomicas. Os modelos 03 e 04 consideram as variaveis: PIB (modelo 03), indice de volume de vendas no varejo (modelo 04), taxa de desemprego para a regiao metropolitana, saldo de credito total, inadimplencia e Selic. A escolha de tais variaveis e pela importancia macroeconomica e relacao com o credito bancario, o PIB como um indicador de producao e vendas no varejo como indicador de consumo.

Credito total, PIB e desemprego foram modelados em 1a diferenca. Em relacao ao criterio de significancia (p-valor), as variaveis independentes que foram consideradas como influentes sobre o spread bancario sao as que apresentam p-valor de ate 05%. Embora a maioria das variaveis estatisticamente significantes sao significativas a 01%, foi adotado o criterio de p-valor a 05%, conforme utilizado na literatura.

4 RESULTADOS

No modelo 01 as variaveis estatisticamente significantes e explicativas do spread bancario sao as que apresentaram p-valor de ate 05%. Sao elas: EMBI+, inadimplencia total, IPI bens de capital, IPI bens de consumo (este com padrao e influencia negativa), IPI bens de consumo duraveis, IPI bens intermediarios, IPI bens semiduraveis e nao duraveis. O teste de residuo para este modelo mostra que o mesmo e estatisticamente bem especificado, os valores estao dentro do intervalo de confianca. O presente modelo possui um bom valor de [R.sup.2] (68,19%) e ha significancia estatistica de que certos indicadores de atividade industrial influenciam o spread bancario. A tabela 04 e a imagem 01 a seguir, apresentam os detalhes estatisticos do modelo 01.

Em relacao ao presente modelo pode ser observado que a inflacao (medida nacionalmente pelo IPCA) e a taxa basica de juros (Selic) nao foram estatisticamente significantes. Considerando isto, foi aplicado o modelo 02 (baseado no modelo 01, excluindo o IGPM, pois pode haver correlacao entre este e o IPCA) com defasagem para a inflacao, a qual e estatisticamente significante em tres defasagens (p- valor a 05%) e com sinal negativo, ou seja, um aumento do IPCA implica em reducao do spread apos tres meses.

Na pratica esta observacao parece ser economicamente contraditoria, o que pode indicar que a inflacao nao afeta o spread diretamente, entretanto ha um sentido economico logico entre inflacao e inadimplencia, em periodos de alta inflacao pode ocorrer aumento da inadimplencia e consequentemente elevacao do spread.

A inadimplencia e significante e positiva no modelo 01. O IPI geral e estatisticamente significante e com padrao negativo de influencia neste segundo modelo. A Selic tambem e estatisticamente significante quando o IPCA e defasado em tres periodos, apresentando influencia positiva sobre o spread, ou seja, a Selic elevada tende a influenciar o aumento do spread. A tabela 05 e a imagem 02 a seguir, apresentam os detalhes estatisticos do modelo 02 ([R.sup.2] de 72,09%).

No modelo 03 (p-valor a 05%), o spread e afetado positivamente pelos fatores; Inadimplencia, PIB, taxa de desemprego e Selic. O modelo mostra que o spread e afetado negativamente pelo saldo total das operacoes de credito com recursos livres, pois com um maior saldo, o volume de emprestimos e maior e, portanto, o lucro do banco tambem, de modo que os bancos podem, neste contexto, reduzirem as taxas de juros para atrairem mais tomadores de emprestimo. O [R.sup.2] da regressao foi de 76,90 %. Os residuos do modelo mostram-se nao autocorrelacionados. A tabela 06 e a imagem 03 a seguir, apresentam os detalhes estatisticos do modelo 03.

No modelo 04, a variavel PIB foi excluida e em seu lugar foi adicionado o indice de volume de vendas no varejo, com o proposito de analisar possivel influencia do consumo sobre o spread. Considerando-se p-valor a 05% praticamente todas as variaveis sao significativas, somente o desemprego que entraria a um p-valor de 10%. O spread total e afetado positivamente; pela inadimplencia, pela taxa basica de juros, a Selic, que serve como base para as taxas de juros praticadas pelos bancos. No modelo 04 o spread e afetado negativamente; pelo saldo total das operacoes de credito com recursos livres, e pelo nivel de atividade economica, medido por meio do indice de volume de vendas no varejo com cinco defasagens. O R2 da regressao foi de 76,85 %. Os residuos deste modelo tambem se mostram nao autocorrelacionados. A tabela 07 e a imagem 04 a seguir, apresentam os detalhes estatisticos do modelo 04.

A tabela 08 resume as principais observacoes dos modelos 01, 02, 03 e 04.

A tabela 09 a seguir, mostra as variaveis que estatisticamente sao capazes de reduzir o spread, ou seja, ha influencia negativa. Conforme ha aumento da expressao dessas variaveis, tende a ser observada reducao do spread (p-valor a 05%).

5 DISCUSSAO

No presente estudo, dentre as variaveis candidatas a influenciar o spread no periodo analisado, quatro nao se mostraram estatisticamente significantes, sao elas; IGPM, indice de producao de maquinas agricolas, indicador de producao da industria extrativa-mineral e o indicador de producao da industria da transformacao. Todas as demais variaveis empregadas, para os quatro modelos, apresentaram evidencias estatisticas de significancia sobre o spread, com p-valor a 05%. Sao significantes; IPI geral (no modelo 02 quando IPCA e defasado em tres periodos), inadimplencia total, IPI para bens de capital, IPI bens intermediarios, IPI bens de consumo, IPI bens de consumo duraveis, IPI bens semiduraveis e nao duraveis, o IPCA (modelo 02), Selic, PIB, saldo da carteira de credito total, indice de volume de vendas no varejo total, o desemprego (modelo 03) e EMBI+, com p-valor a 05%.

Os setores industriais significantes (p-valor a 05%) apresentam evidencias estatisticas de influenciar o spread positivamente. Entretanto, o IPI bens de consumo (modelos 01 e 02) teve o mesmo comportamento do volume de vendas no varejo (modelo 04) e das operacoes e credito (modelos 03 e 04). O indicador geral (IPI geral no modelo 02) tambem apresenta influencia negativa sobre o spread bancario, este padrao de influencia para o IPI geral tambem fora observado por Matulovic (2015). Assim, em um contexto com elevado nivel da producao industrial geral,, estabilidade economica, aumento da oferta de credito e baixa inadimplencia, pode ser observada a reducao do spread A relacao de influencia negativa do IPI bens de consumo com o spread tambem e coerente em momentos de prospeccao de consumo, maior vendas no varejo e menor inadimplencia.

Em relacao ao modelo 01 e coerente em um contexto economico existir um maior spread bancario quando os indicadores EMBI+, inadimplencia, desemprego e Selic estiverem elevados, pois existem evidencias de maiores probabilidades de riscos e vulnerabilidades macroeconomicas que os bancos podem vivenciar neste cenario. Quanto aos indicadores industriais que mostram influenciar positivamente o spread, pode ser esperado um aumento da demanda por credito, e consequente elevacao do spread, em funcao da expansao dessas atividades industriais (IPI bens de capital, IPI bens de consumo duraveis, IPI bens intermediarios e IPI bens nao e semiduraveis) o que e coerente com as evidencias estatisticas encontradas neste estudo.

O modelo 04 pode ser mais interessante do que o modelo 03 por considerar o indice do volume de vendas no varejo.. O credito total e o indice do volume de vendas no varejo possuem relacao de influencia negativa sobre o spread bancario. E economicamente coerente afirmar que quanto maior o volume de credito total, menor tende a ser o spread bancario, pois nesta situacao ha evidencias de um ambiente macroeconomico mais estavel e com baixa inadimplencia. Neste contexto, o consumo geral tende a ser maior, sendo tambem coerente o comportamento estatistico do volume de vendas no varejo em relacao ao padrao de influencia (negativo) dos indicadores de producao industrial geral (modelo 02) e de consumo (modelos 01 e 02).

Ha evidencias para argumentar que quanto maior for o volume de vendas no varejo, maior tende a ser a producao industrial geral e tambem o nivel da producao de bens de consumo. Em contexto de baixo desemprego e menor inadimplencia, e economicamente coerente esperar existir maior producao industrial, maior consumo, maior credito liberado na economia, acompanhados do progresso das vendas no varejo, o que segundo as evidencias estatisticas encontradas neste estudo, permitem afirmar que havera um menor spread bancario. Em relacao ao PIB, no presente estudo foi observada relacao positiva e significativa de influencia sobre o spread, esta observacao tambem fora constatada por Almeida e Divino (2013). O PIB elevado tende a influenciar os consumidores na busca por credito, ocorrendo aumento da demanda, o que sera incorporado nos modelos de precificacao bancarios.

Os padroes de influencia das variaveis utilizadas no presente estudo, sobre o spread bancario no Brasil, reafirmam observacoes previamente pautadas na literatura, a exemplo; Selic (+) por Koyama e Nakane (2001a e 2002b), Bignotto e Rodrigues (2006), Oreiro et al (2006). EMBI+ (+) por Auel e Mendonca (2011), Pereira Tavares et al (2013). Desemprego (+) por Manhica e Jorge (2012). IPI geral (-) por Koyama e Nakane (2001), Matulovic (2015). PIB (+) por Koyama e Nakane (2001), Almeida e Divino (2013). IPCA (-) por Bignotto e Rodrigues (2006). Neste trabalho, o comportamento estatistico dos indicadores de producao industrial (IPIs) e da inadimplencia, significativos a p-valor de 05%, permitem confirmar a constatacao de Souza e Coelho (2008) de que a atividade industrial influencia o spread bancario no Brasil.

6 CONCLUSAO E IMPLICACOES

Neste estudo os fatores que influenciam o spread sao; o IPI geral (-), o IPCA (-), a inadimplencia total (+), o IPI para bens de capital (+), IPI bens intermediarios (+), IPI bens de consumo (-), IPI bens de consumo duraveis (+), IPI bens semiduraveis e nao duraveis (+), a Selic (+), o PIB (+), o saldo da carteira de credito total (-), o indice de volume de vendas no varejo (-), a taxa de desemprego regiao metropolitana (+) e o EMBI+ (+), considerando p-valor a 05%. Foi possivel constatar que os indicadores de producao industrial (com significancia estatistica) exercem influencia sobre o spread.

Os fatores que influenciam o spread de modo negativo sao; o IPI para bens de consumo (modelos 01 e 02) e IPI geral (modelo 02), o IPCA (t-3) (modelo 02), o saldo da carteira de credito total para recursos livres (modelos 03 e 04) e indice de volume de vendas no varejo (modelo 04). Os demais fatores encontrados como estatisticamente determinantes do spread bancario o influenciam positivamente. O presente estudo contribui para evidenciar que ha relacao estatistica significativa de alguns dos indicadores industriais sobre o spread. Este trabalho tambem mostra a influencia por parte dos indicadores macroeconomicos, sendo eles; IPCA (-), inadimplencia (+), Selic (+), PIB (+), saldo da carteira de credito total (-), volume de vendas no varejo (-), desemprego (+) e EMBI+ (+).

As maiores contribuicoes desta pesquisa para a literatura e para a sociedade podem ser resumidas em duas principais constatacoes. Ha evidencias estatisticas de que e possivel esperar um menor spread e uma melhor eficiencia na alocacao de recursos na economia quanto mais prosperos estiverem; o nivel de atividade industrial geral, o volume de vendas no varejo, o volume de credito disponivel (recursos livres) e o nivel da industria de bens de consumo. A segunda principal observacao e que ha relacao de influencia da atividade industrial, em diferentes subclassificacoes, sobre o spread bancario. Assim, considerando-se que o spread pode ser adotado como um indicador de eficiencia no processo de intermediacao financeira, as constatacoes do presente estudo colaboram como base para o desenvolvimento de futuras estrategias economicas as quais estimulem o progresso das industrias e da competitividade das empresas brasileiras.

A principal limitacao durante a construcao desta pesquisa consiste na escassez de trabalhos academicos e cientificos que abordem o tema de spread bancario (relacionado a industria nacional) na literatura brasileira. Esta pesquisa contribui para a literatura ao abordar diretamente os indicadores industriais e suas respectivas subclassificacoes, com o spread bancario brasileiro.

Em pesquisas futuras, outras variaveis poderiam ser testadas, como; a participacao publica e a privada sobre o credito total, a Selic real, em paralelo a Selic nominal, indicadores de tecnologia (ou industria da tecnologia); alem de considerar, nas modelagens, diferenciacao entre spreads de bancos publicos e privados. Estudar mais detalhadamente a influencia por segmento industrial sobre o spread, tambem agregara a literatura.

Embora os setores relacionados ao agronegocio e a extracao de minerio de ferro representem importantes commodities para a economia, nesta pesquisa ha evidencias de que estes segmentos nao influenciam o spread bancario, conforme comportamento estatistico dos IPIs da industria de maquinas agricolas e extrativa-mineral. Entretanto, em estudos futuros podem ser abordados especificamente fatores microeconomicos e intrinsecos a estes setores e suas relacoes com o spread. O agronegocio, por exemplo, possui muitas volatilidades economicas devido aos ciclos de safras e desempenhos de producao. Estas oscilacoes sao certamente incorporadas aos componentes de risco nas modelagens de precificacao bancarias.

A presente pesquisa permite afirmar que o progresso da industria brasileira, o aumento das vendas no varejo e concomitante prospeccao do consumo nacional em contexto de geracao de empregos e estabilidade economica, sao fatores de sucesso para ocorrer a reducao do spread bancario e melhora na eficiencia no processo de intermediacao financeira. Neste cenario, as empresas e industrias brasileiras encontram melhores forcas para o ganho de competitividade.

DOI: http://dx.doi.org/10.5007/2175-8077.2018V20n51p26

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Carlos Alberto Durigan Junior

Mestre em Administracao pela Faculdade de Economia Administracao e Contabilidade (FEA) da Universidade de Sao Paulo (USP). Sao Paulo, SP. Brasil. e-mail: durigancarlos@gmail.com

Andre Taue Saito

Doutor em Adm. pela Fac. de Econ. Adm. e Contab. (FEA) da Univ. de Sao Paulo (USP). Prof. Adjunto de Financas na Escola Paulista de Econ., Politica e Negocios (EPPEN) da Univ. Fed. de Sao Paulo (UNIFESP). Sao Paulo, SP. Brasil. e-mail: andretauesaito@gmail.com

Daniel Reed Bergmann

Doutor em Adm. pela Fac. de Econ. Adm. e Contab. (FEA) da Univ. de Sao Paulo (USP). Prof. do Dep. de Adm. da Faculdade de Econ., Adm. e Contab. (FEA) da Univ. de Sao Paulo (USP). Sao Paulo, SP. Brasil. e-mail: danielrb@usp.br

Nuno Manoel Martins Dias Fouto

Doutor em Adm. pela Fac. de Econ. Adm. e Contab. (FEA) da Univ. de Sao Paulo (USP). Prof. do Dep. de Adm. da Faculdade de Econ., Adm. e Contab. (FEA) da Univ. de Sao Paulo (USP). Sao Paulo, SP. Brasil. e-mail: nfouto@usp.br

Recebido em: 22/05/2017

Revisado em: 20/07/2018

Aceito em: 04/06/2018
Tabela 01 Principais estudos sobre os determinantes do Spread bancario
no Brasil

                                   Variaveis explicativas e padrao de
                                 significancia estatistica (influencia
Metodo          Autores           positiva ou negativa sobre o spread)

Ex-ante   KOYAMA e NAKANE        Selic (+); spread over treasury (+);
          (2001a e 2001b)        impostos indiretos (+); custo
                                 administrativo (+); IGP(+); Produto
                                 industrial (-); Requerimento de
                                 reserva (+).

          AFANASIEFF, LHAGER e   Custo operacional (+); captacao sem
          NAKANE (2001 e 2002)   custo de juros (+); receita de
                                 servicos (+); IGP (+); crescimento do
                                 produto industrial (-); Selic (+);
                                 volatilidade da Selic (-); banco
                                 estrangeiro (-); IGP (-); cresci-
                                 mento do produto industrial (+);
                                 spread over treasury (+); impostos
                                 indiretos (+).

          BIGNOTTO e RODRI-      IPCA (-); Selic (+); custo
          GUES (2006)            administrativo (+); risco de juros
                                 (+); risco de credito (+); parcela de
                                 mercado (-); liquidez (+); receita de
                                 servicos (+); compulsorio (+); ativo
                                 total (+).

          OREIRO etal. (2006)    Produto industrial (+); Selic (+);
                                 volatilidade da Selic (+).

Ex-Post   GUIMARAES (2002)       Participacao dos bancos estrangeiros
                                 (+); caixa e depositos (+).

Fonte: Adaptado de Dantas et al. (2011).

Tabela 02 Variaveis independentes de fonte do Bacen

Variavel independente                            No da serie
                                                   no SGS

IPCA                                                  433
IGP-M                                                 189
Indice de producao Industrial (IPI)--Geral          21859
IPI--Maquinas Agricolas                              1388
Inadimplencia total                                 21082
IPI--Industria Extrativa Mineral                    21861
IPI--Industria da Transformacao                     21862
IPI--Bens de Capital                                21863
IPI--Bens intermediarios                            21864
IPI--Bens de consumo                                21865
IPI--Bens de consumo duraveis                       21866
IPI--Bens semiduraveis e nao duraveis               21867
Taxa Selic anualizada                                4189
PIB mensal                                           4380
Saldo da cart. de cred. total--recursos livres      20542
Indice de vol. de vendas no varejo tot. Brasil       1455
Taxa de desemp. regiao metropolitana Brasil         10777

Fonte: Elaborada pelos autores.

Tabela 03 Modelos e Variaveis independentes

Modelo                     Variaveis Independentes

01       EMBI+, IGPM, Inadimplencia total, IPCA, IPI bens de ca-
         pital, IPI bens de consumo, IPI bens duraveis, IPI bens
         intermediarios, IPI bens semiduraveis e nao duraveis,
         IPI industria extrativa mineral, IPI geral, IPI industria
         da transformacao, Indice de producao de maquinas
         agricolas e a Selic.

02       EMBI+, Inadimplencia total, IPCA (t-3), IPI bens de ca-
         pital, IPI bens de consumo, IPI bens duraveis, IPI bens
         intermediarios, IPI bens semiduraveis e nao duraveis,
         IPI industria extrativa mineral, IPI geral, IPI industria
         da transformacao, Indice de producao de maquinas
         agricolas e a Selic.

03       Inadimplencia total, credito total, PIB (-4), desempre-
         go e Selic (-1).

04       Inadimplencia total, credito total, indice de vendas no
         varejo (-5), desemprego e Selic (-1).

Fonte: Elaborada pelos autores.

Tabela 04 Resultados do modelo 01

                                       Erro
Variavel                Coeficiente    padr.     t-Estatistica   Prob.

C                         1.994050    1.212845      1.644110     0.1096
EMBI                      0.004152    0.001435      2.893976     0.0067
IGPM                     -0.043672    0.122942     -0.355226     0.7247
D(INADTOTAL)              3.581371    0.778621      4.599633     0.0001
IPCA                      0.078989    0.282952      0.279160     0.7819
IPI_BENSCAPITAL           0.150154    0.054025      2.779352     0.0089
IPI_BENSCONSUMO          -3.668246    1.466077     -2.502084     0.0175
IPI_BENSCONSUMODUR        0.968882    0.347294      2.789800     0.0087
IPI_BENSINTERMEDIARIOS    0.942314    0.339171      2.778283     0.0089
IPI_BENSONAOSEMIDUR       3.202170    1.114755      2.872533     0.0071
IPI_EXTRATIVA_MINERAL    -0.070110    0.062574     -1.120445     0.2706
IPI_GERAL                -1.244384    0.709924     -1.752842     0.0889
IPI_TRANSFORMACAO        -0.311361    0.504486     -0.617185     0.5413
PROD_MAQUINASAGRIC        4.05E-06    5.77E-06      0.701706     0.4878
D(SELIC)                  0.265726    0.208545      1.274187     0.2115

R-quadrado                0.681947   Media dependente var.    -0.033333
R-quadrado ajustado       0.547015   S.D. dependente var.      0.481281
S.E. regressao            0.323922   Akaike info. criterio     0.833677
Sum quadrados res.        3.462536   Schwarz criterio          1.418428
Log probabilidade        -5.008259   Hannan-Quinn criterio.    1.054655
F-estatistica             5.054022   Durbin-Watson stat.       2.061200
Prob(F-estatistica)       0.000064

Fonte: Os autores (resultados gerados pelo Eviews)

Tabela 05 Resultados do modelo 02

Variavel                Coeficiente  Erro padr.  t-Estatistica   Prob.

C                         3.019877    1.072811      2.814921     0.0083
EMBI                      0.003114    0.001466      2.123488     0.0415
D(INADTOTAL)              3.847871    0.732662      5.251905     0.0000
IPCA (t-3)               -0.603743    0.293108     -2.059797     0.0476
IPLBENSCAPITAL            0.172377    0.048394      3.561941     0.0012
IPLBENSCONSUMO           -3.623745    1.375933     -2.633663     0.0129
IPLBENSCONSUMODUR         0.968326    0.326482      2.965943     0.0057
IPLBENSINTERMEDIARIOS     1.063219    0.305581      3.479338     0.0015
IPI_BENSONAOSEMIDUR       3.204313    1.047870      3.057929     0.0045
IPI_GERAL                -1.362380    0.671810     -2.027925     0.0510
IPI_TRANSFORMACAO        -0.383612    0.506012     -0.758109     0.4539
PROD_MAQUINASAGRIC        3.51E-06    5.64E-06      0.623221     0.5376
IPI_EXTRATIVA_MINERAL    -0.074119    0.062501     -1.185874     0.2444
D(SELIC)                  0.426728    0.212428      2.008811     0.0531

R-quadrado                0.720973   Media dependente var.    -0.047826
R-quadrado ajustado       0.607618   S.D. dependente var.      0.484763
S.E. regressao            0.303658   Akaike info. criterio     0.699958
Sum quadrados res.        2.950653   Schwarz criterio          1.256501
Log probabilidade        -2.099034   Hannan-Quinn criterio.    0.908442
F-estatistica             6.360315   Durbin-Watson stat.       2.270609
Prob(F-estatistica)       0.000010

Fonte: Os autores (resultados gerados pelo Eviews)

Tabela 06 Resultados do modelo 03

Variavel              Coeficiente   Erro padr.   t-Estatistica   Prob.

C                       0.162809     0.063258       2.573715     0.0141
D(INADTOTAL)            1.914049     0.695808       2.750828     0.0091
D(CREDITOTOTAL)        -2.17E-05     5.23E-06      -4.147609     0.0002
D(PIB (-4))             8.67E-06     2.87E-06       3.019810     0.0045
D(DESEMPREGO)           0.335438     0.128810       2.604120     0.0131
D(SELIC (-1))           0.422694     0.153843       2.747571     0.0091

R-quadrado              0.769099   Media dependente var.      -0.045455
R-quadrado ajustado     0.738718   S.D. dependente var.        0.495306
S.E. regressao          0.253179   Akaike info. criterio       0.216687
Sum quadrados res.      2.435793   Schwarz criterio            0.459985
Log probabilidade       1.232889   Hannan-Quinn criterio.      0.306914
F-estatistica           25.31458   Durbin-Watson stat.         1.854438
Prob(F-estatistica)     0.000000

Fonte: Os autores (resultados gerados pelo Eviews)

Tabela 07 Resultados do modelo 04

Variavel              Coeficiente   Erro padr.   t-Estatistica   Prob.

C                       0.175099     0.063502       2.757377     0.0090
D(INADTOTAL)            3.156704     0.837587       3.768806     0.0006
D(CREDITOTOTAL)        -1.79E-05     5.65E-06      -3.159466     0.0031
D(DESEMPREGO)           0.230095     0.129221       1.780623     0.0832
D(SELIC (-1))           0.621436     0.168031       3.698349     0.0007
D(VENDA_VAREJO(-5))    -0.009458     0.003210      -2.946179     0.0055

R-quadrado              0.768490   Media dependente var.      -0.044186
R-quadrado ajustado     0.737205   S.D. dependente var.        0.501095
S.E. regressao          0.256879   Akaike info. criterio       0.248365
Sum quadrados res.      2.441514   Schwarz criterio            0.494114
Log probabilidade       0.660150   Hannan-Quinn criterio.      0.338990
F-estatistica           24.56408   Durbin-Watson stat.         1.766322
Prob(F-estatistica)     0.000000

Fonte: Os autores (resultados gerados pelo Eviews)

Tabela 08 Resumo dos resultados dos modelos

                      Autocorrelacao
Modelo   R-Quadrado    dos residuos    Parametros significantes a 05%

01         68,19%      Inexistente     EMBI+, Inadtotal,
                                       Ipi_benscapital,
                                       ipi_bensconsumo, ipi_bensconsu-
                                       modur, ipibensintermediarios,
                                       ipi_bensnaoesemidur.

02        72,09 %      Inexistente     EMBI+, Inadtotal, IPCA (t-3),
                                       Ipi benscapital, ipi
                                       bensconsumo, ipi_bensconsumodur,
                                       ipibensintermediarios,
                                       ipi_bensnaoesemidur e ipi_geral
                                       e Selic.

03        76,90 %      Inexistente     Inadtotal, PIB, taxa de
                                       desemprego, Selic, e saldo de
                                       credito das operacoes de
                                       recursos livres.

04        76,85 %      Inexistente     Inadtotal, Selic, saldo de
                                       credito das operacoes de
                                       recursos livres, e indice do
                                       volume de vendas no varejo.

Fonte: Elaborada pelos autores

Tabela 09 Variavel independente com padrao negativo de influencia

Variaveis.                                 Modelos

IPI bens de consumo                        01 e 02
IPI geral                                    02
IPCA (t-3)                                   02
Saldo total das op. de credito (recursos li03 e 04
Indice do volume de vendas no varejo         04

Fonte: elaborada pelos autores

Imagem 01 Correlograma dos residuos do modelo 01

                    Partial
Autocorrelation   Correlation         AC        PAC     Q-Stat   Prob

                                   1 -0.061   -0.061    0.1923   0.661
                                   2 -0.168   -0.172    1.0543   0 435
                                   3  0.036    0.013    1.7322   0.630
                                   4 -0 091   -0.121    2.1870   0.701
                                   5 -0.094   -0.105    2.0346   0.748
                                   6  0.161    0.115    4.1684   0.654
                                   7  0.019    0.007    4.1395   0.758
                                   8 -0.275   -0.252    8.7627   0.363
                                   9  0.162    0.115    10.175   0.336
                                  10 -0.038   -0.102    10.260   0.417

Fonte: Os autores (resultados gerados pelo Eviews)

Imagem 02 Correlograma dos residuos do modelo 02

                    Partial
Autocorrelation   Correlation         AC        PAC     Q-Stat   Prob
                                   1 -0.158   -0.158    1.2256   0.268

                                   2 -0.239   -0.271    4.0962   0.129
                                   3  0.104    0.015    4.6568   0.199
                                   4 -0.033   -0.082    4.7130   0.318
                                   5 -0.137   -0.140    5.7183   0.335
                                   6  0.062   -0.022    5.9334   0.431
                                   7  0.153    0.113    7.2663   0.402
                                   8 -0.191   -0.137    9.3765   0.312
                                   9  0.110    0.117    10.100   0.342
                                  10 -0.053   -0.132    10.273   0.417
                                  11 -0.198   -0.168    12.758   0.309
                                  12  0.263    0.199    17.238   0.141
                                  13 -0.003   -0.055    17.239   0.189
                                  14 -0.233   -0.164    20.969   0.102
                                  15  0.171    0.147    23.059   0.083
                                  16  0.026   -0.119    23.108   0.111
                                  17 -0.111    0.056    24.048   0.118
                                  18 -0.072   -0.120    24.452   0.141
                                  19  0.218    0.057    28.326   0.077
                                  20 -0.170   -0.073    30.783   0.058

Fonte: Os autores (resultados gerados pelo Eviews)

Imagem 03 Correlograma dos residuos do modelo 03

                    Partial
Autocorrelation   Correlation         AC        PAC     Q-Stat   Prob

       1  0.061    0.061    0.1725   0.678
                                   2 -0.216   -0.220    2.4210   0.298
                                   3  0.613    0.045    2 4209   0.488
                                   4  0.191    0.147    4 2843   0.359
                                   5  0.064    0.075    4.6479   0.460
                                   6  0.936    0.092    4.6890   0.534
                                   7 -0.0O9    0.007    4.6932   0.697
                                   8 -0 170   -0.197    6 3255   0.611
                                   9 -0.077   -0.093    0.6705   0.671
                                  10 -0.069   -0.181    6 9550   0.730
                                  11  0.007   -0.018    6.9578   0.802
                                  12  0.059    0.104    7.1810   0.845
                                  13 -0.191   -0.141    0.5675   0.729
                                  14 -0.069    0.072    9.9861   0.770
                                  15 -0-008   -0.170    10.553   0.734
                                  16 -0.045   -0.104    10.697   0.828
                                  17 -0.056   -0.007    10.933   0.860
                                  18 -0,064   -0 142    11.255   0.833
                                  19 -0.128   -0.122    12.537   0.859
                                  20 -0.028    0.016    12.655   0.892

Fonte: Os autores (resultados gerados pelo Eviews)

Imagem 04 Correlograma dos residuos do modelo 04

                    Partial
Autocorrelation   Correlation         AC        PAC     Q-Stat   Prob

       1 -0.085   -0.085    0.3306   0.565
                                   2 -0.192   -0.201    2.0761   0.354
                                   3 -0.188   -0.236    3.7907   0.2B5
                                   4  0.287    0.210    7.8862   0.096
                                   5 -0.049   -0.087    8.0090   0.156
                                   6  0.148    0.225    9.1570   0.165
                                   7  0.007    0.122    9.1507   0.241
                                   8 -0.153   -0.211    10.621   0.224
                                   9 -0.094    0.009    11.123   0.267
                                  10  0.002    0.207    11.123   0.346
                                  11  0.075   -0.051    11.467   0.405
                                  12 -0.141   -0.130    12.706   0.391
                                  13 -0.031   -0.115    12.760   0.466
                                  14 -0.021    0.067    12.797   0.543
                                  15  0.051   -0.003    12.974   0.604
                                  16  0.010    0.139    12.980   0.674
                                  17 -0.015    0.006    12.997   0.736
                                  18 -0.043    0.006    13.037   0.766
                                  19  0.027    0.067    13.097   0.834
                                  20 -0.057   -0.239    13.375   0.861

Fonte: Os autores (resultados gerados pelo Eviews)
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Author:Durigan, Carlos Alberto, Jr.; Saito, Andre Taue; Bergmann, Daniel Reed; Fouto, Nuno Manoel Martins D
Publication:Revista de Ciencias da Administracao
Date:Nov 1, 2018
Words:8222
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